유비쿼터스 통신 환경에서는 영상의 다양한 형태의 변환이 필수적인데, 대부분의 디지털 영상은 DCT (Discrete Cosine Transform)를 기반으로 한 JPEG, MPEG 등의 표준 기법을 이용하여 압축되어 저장되어 있다. 본 논문에서는 DCT 영역에서 영상의 크기를 변환시키는 기존의 여러 가지 알고리즘들을 고찰하고 그 성능을 분석하며, 기존의 방법보다 더 우수한 성능을 보이는 DCT 영역에서의 영상 크기 변환 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DCT 영역에서 영상의 임의 크기 변환을 위해 여러 개의 $8{\times}8$ DCT 계수 블록을 변환 비율에 따라 변환식을 통하여 하나의 블록으로 변환하고 최적의 zero-padding 및 truncating을 위한 IDCT의 크기를 정하는 방법을 이용하여 영상 크기 변환의 성능을 높인다. 이것은 화소간의 상관도를 최대한 이용하여 DCT 계수를 구하고, 여기서 얻어진 DCT 계수 블록에서 원하는 비율에 따라 최적의 크기를 구함으로써 성능을 높이는 알고리즘이다. 그 성능을 원 영상과 축소하여 다시 확대시킨 영상의 PSNR 비교를 통하여 확인하였고, 제안하는 알고리즘은 특정 비율의 변환에 있어서 기존의 알고리즘을 포괄할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
최근 고객들의 비대면 접점 서비스 이용도가 높아짐에 따라, 비대면 채널은 다양한 데이터의 분석을 통해 고객 만족도를 향상시킬 수 있는 유용한 창구로 인식되고 있다. 이러한 비대면 채널의 대표적 영역으로 콜센터를 들 수 있으며, 콜센터 운영에서 고객 만족도에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 상담 인력의 규모인 것으로 알려져 있다. 즉, 일정수준 이상의 고객 만족도를 유지하기 위해서는 충분한 상담 인력을 확보하는 것이 관건이지만, 불필요하게 많은 인력을 확보하는 것은 인건비 측면에서 비용의 낭비를 초래할 수 있다. 따라서 부족하지도 않고 넘치지도 않을 정도의 적정 인력을 산출하는 능력은 콜센터 운영의 핵심 경쟁력으로 인식되고 있으며, 최근 콜센터에서는 적정 인력의 규모를 예측하기 위해 WFM(Work Force Management) 업무 전담 부서를 설치하고 콜량을 정확하게 예측하기 위한 노력을 기울이고 있다. 콜량 예측을 위해 현업에서 주로 사용되는 방법은 담당자의 직관에 의존하는 방법으로, 일정기간의 콜량 평균을 담당자가 주관적 판단에 의해 보정함으로써 이루어진다. 하지만 이러한 방식은 담당자의 주관적 성향에 크게 좌우된다는 한계를 갖고 있어서, 최근에는 다양한 예측 모형을 시스템화한 WFMS(Workforce Management System) 패키지가 널리 활용되고 있다. 하지만 이 시스템은 초기 도입 시 매우 고가의 구축비용이 발생하며, 신규 요인 발굴 시 이를 즉각적으로 시스템에 반영하기 어렵다는 한계점을 갖고 있다. 이를 극복하기 위해 본 연구에서는 데이터 마이닝의 대화식 의사결정나무 기법을 이용함으로써, 객관적이면서도 업무 배경 지식을 충분히 활용할 수 있는 예측 모형을 수립하고자 한다. 또한, 본 연구에서 수립한 모형의 정확성 평가를 위해, 국내 최대 규모의 한 자동차 보험사 콜센터의 4년 8개월 간의 실 데이터를 사용한 실험을 수행하고 그 결과를 제시하였다. 실험에서는 기존의 WFMS와 본 연구에서 제안하는 두 가지 모형인 대화식 의사결정나무 기반의 예측 모형, 일반 의사결정나무 기반의 예측 모형의 세 가지 모형에 대해, 다양한 오차 허용범위 하에서의 사고콜 및 고장콜에 대한 예측 적중률을 평가하였다.
Human experts have the various own knowledges to be applied in specialized domains. The fact that knowledge itself becomes more critical in the context of textile knowledge with rapid development of new fibers, automated equipments, processes and applications. Diversity of worsted spun yarns, lack of human expertise, and inconsistency among manually generated process plans in consequency of adjustment machine parameters owing to change up raw materials frequently increase the necessity of developing computer aided process planning(CAPP) systems for spinning process. Expert systems offer one of techniques to develop CAPP systems which would behave in a knowledgeable manner. Expert systems are the problem-solving computer program that can reach a level of performance comparable to that of a human expert in some specialized problem domain. This paper is described as job justification module. The job justification module performs to consult with users on which worsted spun yarn manufacturing process planning under the various factors, e.g., raw materials, machine parameters and required yarn counts. Also, the developed module informs the various knowledges relevant process planning. The job justification module offers the control parameters at each process and includes the various standard process plans as database. These knowledges are generated by facts and rules within rule bases.
과학기술 정책 입안 과정에서 정부 및 공공기관에서는 다양한 분야의 과학, 기술 및 정책 전문가를 필요로 한다. 이러한 전문가를 선정하는데 있어서 선정의 공정성, 다양성 그리고 선정자의 전문성을 보장하는 것이 매우 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 이러한 과학기술 정책 전문가 인력 데이터베이스를 관리하고 나아가 과학기술 정책 전문가를 과학기술 관련 위원회에 추천하고, 해당 위원회의 구성, 위원 선정 및 위원회 개최의 관리 등에 걸친 전반적인 범위의 서비스를 시스템적으로 접근하는 방법론을 대상으로 한다.
본 논문에서는 전문가 시스템의 사용자 인터페이스 모듈을 구현하기 위하여 사용자 인터페이스의 구조적 스키마(description schema)로서 수트(SUIT : Schematic User Interface Tasks)를 정의하였으며, 이를 관리하는 '수트관리기'(SUIMAN : SUIT Manager)를 구현하였다. 수트는 전문가 시스템의 사용자 인터페이스 설계 초기 단계에서, 수트를 사용하여 사용자 인터페이스 구현을 위해 이루어져야 할 행위를 개념적인 상위 수준에서 기술한다. 수트관리기는 수트에서 기술된 것이 언제 실행될지 결정한다. 그래픽 사용자 인터페이스의 실현은 X-윈도우의 MOTIF 라이브러리에 의해 제공되는 함수들을 실행함으로써 이루어진다. 즉, 수트관리기는 수트에 기술된 사용자 인터페이스 명세를 해석하여 실제 그래픽 사용자 인터페이스를 자동으로 실현시킨다. 수트와 수트관리기를 사용함으로써 전문가 시스템 개발에서 사용자 인터페이스 모듈의 보다 신속한 개발이 가능하다. 본 논문의 사용자 인터페이스 기술 방법은 `자동 회전 구성 전문가 시스템`의 사용자 인터페이스에 사용되었다.
퍼지 논리 제어기(FLC : Fuzzy Logic Controller)를 사용할 때, 가장 중요한 것은 소속 함수의 범위를 정하는 것과 규칙의 형태를 결정하는 것이다. 소속 함수의 범위나 규칙의 형태는 자금까지 전문가가 임의로 정하는 방법을 사용하였다. 그러나 기존의 방법을 사용하면, 전문가의 주관적인 규칙과 소속 함수가 생성될 수 있고, 소속함수의 경우 최적의 범위를 정확히 예측하기 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 보완하기 위해, 유전자 알고리즘을 사용함으로써 최적의 소속 함수와 규칙의 형태를 구하려 하였다. 제시하는 방법의 타당성을 검증하기 위해 자동차 주행 제어 문제에 적용시켜 보았다.
This paper introduces an approach to an ontology-based multi-level knowledge framework for a knowledge management system for discrete-product development. Participants in a product life cycle want to share comprehensive product knowledge without any ambiguity and heterogeneity. However, previous knowledge management approaches are limited in providing those aspects: therefore, we suggest an ontology-based multi-level knowledge framework (OBMKF). The bottom level, the axiom, specifies the semantics of concepts and relations of knowledge so ambiguity can be alleviated. The middle level is a product development knowledge map; it defines the concepts and the relations of the product domain knowledge and guides the engineer to process their engineering decisions. The middle level is then classified further into more detailed levels, such as generic product level, specific product level, product version level, and manufactured item level, according to the various viewpoints. The top level is specialized knowledge for a specific domain that gives the solution of a specific task or problem. It is classified into three knowledge types: expert knowledge, engineering function knowledge, and data-analysis-based knowledge. This proposed framework is based on ontology to accommodate a comprehensive range of knowledge and is represented with first-order logic to maintain a uniform representation.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.378-382
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2001
The purpose of this study was to develop an expert system supporting the diagnosis of diffuse interstitial lung disease by high resolution computed tomography. CLIPS(C language integrated production system) with rule-based reasoning was used to develop the system. Development of expert system had three stages knowledge acquisition, knowledge representation, and reasoning. Knowledge was obtained and integrated, from tables and figure legends of a representative textbook in the domain of this expert system, High-Resolution CT of the Lung, by Webb WR, Mueller NL, and Naidich DP. The acquired knowledge was analyzed to form a knowledge base. Overlapping knowledge was eliminated, similar pieces of knowledge were combined and professional terms were defined. The most important knowledge of findings was then selected for each disease. After groupings of combined findings were made, disease groups were analyzed sequentially to determine final diagnoses. The system was based upon the input of 69 diseases, 185 findings, 73 conditions, 387 status, and 62 rules. The system was set up to determine the diagnoses of diseases from the combination of findings using forward reasoning. In an empirical trial, the system was applied to support the diagnosis of 40 cases of diffuse interstitial lung diseases. The performance of two doctors with support of the system was compared to that of another two doctors without support of the system. The two doctors with the support of the system made more accurate diagnoses than the doctors without the support of the system. The system is believed to be useful for the diagnosis of rare diseases and for cases with many possible differential diagnoses. In conclusion, an expert system supporting the high resolution computed tomographic diagnosis of diffuse interstitial lung disease was developed and the system is thought to be useful for medical practice.
1970년대 후반에 제안된 전문가 시스템은 인공지능의 한 분야로서, 인간의 사고방식을 모방함으로써 다양한 분야에서 야기되는 문제들을 해결해준다. 대부분의 전문가 시스템은 추론엔진과 지식베이스등과 같은 많은 요소들로 구성 된다. 특히 전문가 시스템의 성능은 추론엔진의 효율성에 의해 좌우된다. 이러한 추론 엔진은 지식 베이스가 구축될 때, 가능한 한 적은 제약성을 가져야 함은 물론, 다양한 추론 방법을 제공해야 한다는 특징을 갖고 있어야 한다. 이 논문에서는 지식 영역과 추론 방식에 대한 범용성을제공하는 추론 엔진을 설계 및 구현하였다. 이를 위해 추론 방식은 사용자에 의해 전향추론과 후향추론 및 직첩추론이 선택적으로 수행된다. 또한 목표 영역에서의 지식 획득을 위한 쉬운 표준화와 모듈화를 가능케하는 생성 규칙을 사용하였을 뿐만 아니라 확장된 CBM을 통해 지식 베이스를 구축하였다. 아울러, Rete 패턴 매칭과 ECBM을 이용한 추론 엔진간의 성능분석을 수행하였다.
5차 교육과정에서 2009 개정 교육과정에 이르기까지 교육의 주요 목표로 강조되고 있는 창의성 계발을 위한 교육과정과 내용, 교재, 교수 학습 방법 등을 개발하는 데에는 창의성의 개념과 구성 요인, 교육 방향에 대한 학문적 합의가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 학문 영역마다 고유의 창의성이 존재하며 다른 영역으로 전이되지 않는다는 영역특수성과 일반적인 창의적 사고 기술에 더불어 영역 특수적 기술, 환경의 촉진이나 방해 등이 창의성 발현에 모두 요구된다는 합류 이론에 기반하여 정보과학 교과에 적합한 창의성의 구성 요소를 델파이 방법으로 탐색해 보았다. 개방형 문항으로 구성된 1차 델파이 조사 결과를 내용 분석하여 항목화한 2차 델파이 조사에서는 항목의 중요도를 리커트 5점 척도로 표시하도록 하였다. 3차 델파이 조사 결과 정보과학 창의성의 인지적, 정의적, 환경적 영역에서 전체 32개의 중요 항목들이 선정되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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