• 한국항공운항학회:학술대회논문집
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• 한국항공운항학회 2006년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.10-13
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• 2006

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.83-90
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• 2004

요즘 사람들이 많이 즐기는 전략 게임들은 장르가 가지는 특성을 이행하지 못하고 있다. 사용자 객체의 행위에 적절히 대응하는 컴퓨터 객체의 행위를 추론해내지 못함은 물론이고 다양하게 구사되는 사용자의 전략에 대책을 마련할 수 있는 학습 능력을 갖추고 있지 못하기 때문에 사용자들은 별다른 전략 없이 컴퓨터를 상대로 쉽게 게임을 승리할 수 있다. 이에 본 논문에서는 컴퓨터 객체에 추론 능력과 학습 능력을 적용하기 위해서 비단조 추론방식과 귀납적 기계 학습을 적용한 전략게임 인공지능 엔진을 연구한다. 본 논문에서는 다음 3가지 부분에 중점을 두고 엔진을 연구하였다. 첫째 사용자가 제어하는 객체들의 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자의 객체 행위로 추상화하는 사용자 행위 모니터, 둘째 추상화된 사용자의 객체 행위에 대응하는 컴퓨터 객체들의 행위와 사용자의 전략을 학습하는 학습 엔진, 셋째 추상화되어 있는 컴퓨터 객체의 행위를 게임에 반영하는 행위 표현기를 중심으로 연구하고 있다. 특히 본 논문에서는 보다 정확하게 사용자 객체의 전략 행위를 학습하고, 사용자의 객체에 대응하는 컴퓨터 객체 행위를 만들어내기 위해서 비단조 추론과 기계 학습 기법중 하나인 귀납적 학습 방식을 적용하는 2단계의 구조를 연구하고 있다. 즉, 귀납적 학습 방법을 통해서 컴퓨터 객체가 학습한 정보를 바탕으로 비단조 추론을 이용하여 컴퓨터 객체의 행위와 전략을 결정한다. 이에 본 논문에서는 비단조 추론과 귀납적 기계 학습을 적용하여 기존 컴퓨터 객체의 행위와의 차별성을 밝혀내고, 컴퓨터 객체가 향상된 전략을 구사할 수 있게 하는 것이 주된 목표다.

• 대한지리학회지
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• 제43권5호
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• pp.761-774
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• 2008

원격탐사에서 위성 영상의 디지털 처리 기술이 발달하면서 GIS 자료와 지식 기반 전문가 시스템과의 통합에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 연구에서는 위성영상을 토지피복 분류하는 과정에서 GIS 자료를 통합하기 위하여 기계 학습 기법과 규칙 기반 분류 기법을 적용하였다. 사례 지역을 대상으로 Landsat ETM+ 영상과 고도, 경사, 향, 수역과의 거리, 도로와의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료를 함께 활용하였다. C5.0 추론 기계 학습 알고리듬을 이용하여 350개의 표본점으로부터 결정 트리와 분류 규칙을 생성하였다. 본 연구에서 도출된 규칙을 이용하여 분류한 결과, 고독 수역과의 거리, 인구밀도 등의 GIS 자료가 규칙 기반 분류에 효과적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 기계 학습과 지식 기반 분류 기법을 이용하면 다양한 GIS 자료들을 통합하여 위성영상을 보다 효과적으로 분류할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제17권2호
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• pp.189-205
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• 2000

본 연구에서는 현재 웹정보검색의 문제점을 해결하기 위하여 기계학습알고리즘을 이용한 지능형정보검색 시스템을 구현하고 있다. 구체적으로. 수학분야 질의어 및 적합한 문서를 선정해서 이 자료를 토대로 어떻게 귀납학습알고리즘과 신경망을 적용할 수 있는지를 검토하고 있다. 또한, 본 논문에서는 신경망시스템 설계시 성능에 영향을 미치는 입.출력노드수, 은닉층, 학습매개변수등 다양한 요소를 경험적방법을 통해 검토하고 있다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권
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• pp.173-211
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• 1999

The task of classification permeates all walks of life, from business and economics to science and public policy. In this context, nonlinear techniques from artificial intelligence have often proven to be more effective than the methods of classical statistics. The objective of knowledge discovery and data mining is to support decision making through the effective use of information. The automated approach to knowledge discovery is especially useful when dealing with large data sets or complex relationships. For many applications, automated software may find subtle patterns which escape the notice of manual analysis, or whose complexity exceeds the cognitive capabilities of humans. This paper explores the utility of a collaborative learning approach involving integrated models in the preprocessing and postprocessing stages. For instance, a genetic algorithm effects feature-weight optimization in a preprocessing module. Moreover, an inductive tree, artificial neural network (ANN), and k-nearest neighbor (kNN) techniques serve as postprocessing modules. More specifically, the postprocessors act as second0order classifiers which determine the best first-order classifier on a case-by-case basis. In addition to the second-order models, a voting scheme is investigated as a simple, but efficient, postprocessing model. The first-order models consist of statistical and machine learning models such as logistic regression (logit), multivariate discriminant analysis (MDA), ANN, and kNN. The genetic algorithm, inductive decision tree, and voting scheme act as kernel modules for collaborative learning. These ideas are explored against the background of a practical application relating to financial fraud management which exemplifies a binary classification problem.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권1호
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• pp.27-32
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• 2003

귀납법칙 생성 시스템은 데이터에서부터 법칙을 자동으로 발견하는 시스템으로서 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 정보이론을 이용하여 데이터로부터 귀납법칙을 자동으로 생성하는 시스템을 제시하고 또한 귀납법칙 생성 시스템에 의하여 생성되는 규칙들 중에서 가장 좋은 성능을 보이는 규칙 집합을 구하기 위하여 이를 유전자 알고리즘과 결합시켜 최적화된 귀납법칙 집합을 탐색하는 방법을 제시하였다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 다수의 기계학습 데이터를 사용하여 기존의 다른 방법들과 비교하였으며, 제안된 시스템은 대부분의 경우에 좋은 정확도를 제공하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 2019

대량의 로그 자료로부터 가장 적합한 정보를 추출하기 위한 방법 중 귀납 추리를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 분석에서 침입 흔적 로그의 순위를 결정하기 위하여 귀납 추리를 이용한 방법 중 분류에 있어서 우수한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다. 이를 위하여, 훈련 로그 집합의 로그 데이터를 침입 흔적 로그와 정상 로그로 분류한다. 분류된 각 집합으로부터 연관 단어를 추출하여 연관 단어 사전을 생성하고, 생성된 사전을 기반으로 각 로그를 벡터로 표현한다. 다음으로, 벡터로 표현된 로그를 SVM을 이용하여 학습하고, 학습된 로그 집합을 기반으로 테스트 로그 집합을 정상 로그와 침입 흔적 로그로 분류한다. 최종적으로, 포렌식 분석가에게 침입 흔적 로그를 추천하기 위하여 침입 흔적 로그의 추천 순위를 결정한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권9호
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• pp.2299-2308
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• 1997

대부분의 기계학습 방법들은 특정한 방법을 중심으로 연구되어 왔다. 하지만 두 가지 이상의 기계학습방법을 효과적으로 통합할 수 있는 방법에 대한 요구가 증가하며, 이에 따라 본 논문은 귀납법칙 (rule induction) 방법과 개체위주 학습방법 (instance-based learning)을 통합하는 시스템의 개발을 제시한다. 귀납법칙 단계에서는 엔트로피 함수의 일종인 Hellinger 변량을 사용하여 귀납법칙을 자동 생성하는 방법을 보이고, 개체위주 학습방법에서는 기존의 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 개체위주 학습방법을 제시한다. 개발된 시스템은 여러 종류의 데이터에 의해 실험되었으며 다른 기계학습 방법과 비교되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.659-668
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• 2010

협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권1호
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• pp.44-51
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• 2003

Knowledge acquisition is a bottleneck in knowledge-based system implementation. Decision tree induction is a useful machine learning approach for extracting classification knowledge from a set of training examples. Many real-world data contain fuzziness due to observation error, uncertainty, subjective judgement, and so on. To cope with this problem of real-world data, there have been some works on fuzzy classification rule learning. This paper makes a survey for the kinds of fuzzy classification rules. In addition, it presents a fuzzy classification rule learning method based on decision tree induction, and shows some experiment results for the method.