• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-11
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• 2013

전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.284-310
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• 2024

Identifying clinical pathways for disease diagnosis and treatment process recommendations are seriously decision-intensive tasks for health care practitioners. It requires them to rely on their expertise and experience to analyze various categories of health parameters from a health record to arrive at a decision in order to provide an accurate diagnosis and treatment recommendations to the end user (patient). Technological adaptation in the area of medical diagnosis using AI is dispensable; using expert systems to assist health care practitioners in decision-making is becoming increasingly popular. Our work architects a novel knowledge-based recommender system model, an expert system that can bring adaptability and transparency in usage, provide in-depth analysis of a patient's medical record, and prescribe diagnostic results and treatment process recommendations to them. The proposed system uses a set of parallel discrete fuzzy rule-based classifier systems, with each of them providing recommended sub-outcomes of discrete medical conditions. A novel knowledge-based combiner unit extracts significant relationships between the sub-outcomes of discrete fuzzy rule-based classifier systems to provide holistic outcomes and solutions for clinical decision support. The work establishes a model to address disease diagnosis and treatment recommendations for primary lung disease issues. In this paper, we provide some samples to demonstrate the usage of the system, and the results from the system show excellent correlation with expert assessments.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.847-856
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• 2017

본 논문은 사용자들에게 알맞은 공원을 추천해주는 시스템을 제안한다. 사회적, 심리적, 환경적, 신체적 등 사람들에게 긍정적인 요소를 제공하는 도시공원의 기능에 따라 서울시 도시공원을 6가지로 분류한다. 분류된 공원을 규칙기반 전문가 시스템을 기반으로 사용자들에게 추천한다. 공원 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 논리 프로그램 언어인 PROLOG로 구현한다. 공원 추천의 규칙 기반 객체는 활동·다목적성과 접근성, 이용 시간을 기준으로 총 9가지 언어 객체를 설계하고 그에 따른 허용된 값을 부여한다. 이를 이용하여 생성된 규칙들이 사용자의 선호도에 따라 점화되고 추천 공원을 추론한다. 선호도에 대한 정보는 사용자들에게 직접 공원 선택에 있어서 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문을 건네는 대화의 방식으로 얻는다. 결과적으로 공원 추천 시스템을 통해 공원 이용자들의 공원 이용 및 여가 생활에 대한 만족감을 높여주고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.17-35
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• 2015

시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.216-227
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• 2020

두 국가가 본격적으로 외교적 협약을 진행하기 전 우호적인 분위기를 만들기 위해서나, 국가간 정치적 우호 관계를 지속하기 위한 목적 등으로 과학외교를 사용한다. 최근에는 과학기술이 국가 발전에 미치는 영향이 커짐에 따라서 과학외교에 대한 관심이 더욱 집중되고 있다. 과학외교를 수행하기 위해 두 국가가 서로 흥미를 가질 수 있는 협동연구주제를 찾는 것은 전문가 집단에 의해 추천에 의해 이뤄진다. 그러나 이 방법은 전문가의 주관적 판단에 의지하기 때문에 편향성과 이에 따른 문제가 존재한다. 개인적 및 조직적 편향, 유명한 연구자의 후광효과, 전문가마다 다른 추천기준 등이 있을 수 있다. 본 논문에서는 전문가 기반의 방식이 가지는 문제점을 극복하기 위해 한국에서 시도된 빅데이터 기반의 외교를 위한 연구주제 추천방법을 소개한다. 빅데이터를 분석하기 위한 알고리즘은 전통적인 연구분야인 계량서지학 뿐만 아니라 최신 딥러닝 기술을 사용한다. 제안된 방식은 한국과 헝가리 간의 과학외교에 사용되었으며, 데이터기반 주제선정 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.