• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2000년도 추계공동학술대회논문집
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• pp.375-389
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• 2000

Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.45-53
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• 2003

본 연구가 갖는 중요성은 두 가지로 요약된다. 첫째는 질의 확장 검색 방법으로 사전에서 나타나는 용어를 질의의 추가용어로 채택하는 것이다. 이 방법은 기존의 피드백 확정 방법이 갖는 2차적 검색 과정을 줄인다. 둘째는 초기 질의어와 추가용어 사이에 가중치를 달리 적용하여 재현율과 정확률을 동시에 높일 수 있는 최적의 모델을 제시하였다. 이렇게 함으로써 정보 검색의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.146-153
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• 2008

UWB(Ultra Wide-Band)통신 기술은 매우 짧은 펄스를 사용하기에 정밀한 동기 획득 제어가 필요하다. 고속 W-PAN 응용이나 저속 무선측위 응용 모두를 위해 정확한 UWB 신호의 동기 획득(Signal Acquisition)은 매우 중요하다. 본 논문에서는 UWB 다중경로 채널 환경에서 동기 획득을 위해 두 단계 신호 탐색기법을 이용하여 동기 획득 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계는 수신된 신호전체 시간을 두고 탐색 구간을 절반으로 나눠 각각 나눠진 창의 전력 값의 합을 비교하여 더 큰 전력 값을 가지는 구간을 다음 탐색 창으로 잡는다. 이러한 과정을 반복하여 다음 탐색 창을 구한다. 비교된 값이 임계값을 넘을 때까지 탐색을 반복한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서의 구해진 탐색 창을 Fine Search 하기 위하여 Linear 탐색 알고리즘을 적용하여 검색한다. 이 제안 알고리즘을 UWB 다중경로 채널 환경에서 모의실험 결과 병렬 탐색 알고리즘에 비해 고속 동기 획득이 가능하고 SNR의 변화가 심한 환경에 적합한 특성을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.310-314
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• 2007

이 논문에서는 정보영재 교육 중에서 프로그래밍을 위한 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형을 개발하고, Tic-tac-toe 문제를 실제적인 예로 보여 제안된 교육 프로그램의 타당성과 유효성을 검증하였다. 이 논문에서 제안된 모델에서는 자료구조로는 게임 트리를 사용하며 제어구조로는 게임 트리의 탐색에 기반한 사고력 신장 교육 프로그램으로 4단계로 구성되는 모형을 제안한다. 이 모델을 통하여 학생들은 문제를 게임 트리로 표현하는 방법을 학습하게 되며, 게임 트리의 탐색 방법을 통하여 트리로 구성된 문제를 해결하는 방법을 배우게 된다. 이 교육 프로그램에서 목표로 하는 사고력 신장을 위한 정보영재의 내적 능력에는 유창성, 직관력, 독창성, 집중력, 상상력, 분석력, 도형력, 공간력, 종합력, 문제해결력 등이 포함된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1228-1234
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• 2007

이 논문에서는 정보영재 교육 중에서 프로그래밍을 위한 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형을 개발하고, Tic-tac-toe 문제를 실제적인 예로 보여 제안된 교육 프로그램의 타당성과 유효성을 검증하였다. 이 논문에서 제안된 모델에서는 자료구조로는 게임 트리를 사용하며 제어구조로는 게임 트리의 탐색에 기반한 사고력 신장 교육 프로그램으로 4단계로 구성되는 모형으로 구성된다. 이 모델을 통하여 학생들은 문제를 게임 트리로 표현하는 방법을 학습하게 되며, 게임 트리의 탐색 방법을 통하여 트리로 구성된 문제를 해결하는 방법을 배우게 된다. 이 교육 프로그램에서 목표로 하는 사고력 신장을 위한 정보영재의 내적 능력에는 유창성, 직관력, 독창성, 집중력, 상상력, 분석력, 도형력, 공간력, 종합력, 문제해결력 등이 포함된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권4호
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• pp.575-594
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• 2010

In this study, we propose a space search algorithm (SSA) and then introduce a hybrid optimization of fuzzy inference systems based on SSA and information granulation (IG). In comparison with "conventional" evolutionary algorithms (such as PSO), SSA leads no.t only to better search performance to find global optimization but is also more computationally effective when dealing with the optimization of the fuzzy models. In the hybrid optimization of fuzzy inference system, SSA is exploited to carry out the parametric optimization of the fuzzy model as well as to realize its structural optimization. IG realized with the aid of C-Means clustering helps determine the initial values of the apex parameters of the membership function of fuzzy model. The overall hybrid identification of fuzzy inference systems comes in the form of two optimization mechanisms: structure identification (such as the number of input variables to be used, a specific subset of input variables, the number of membership functions, and polyno.mial type) and parameter identification (viz. the apexes of membership function). The structure identification is developed by SSA and C-Means while the parameter estimation is realized via SSA and a standard least square method. The evaluation of the performance of the proposed model was carried out by using four representative numerical examples such as No.n-linear function, gas furnace, NO.x emission process data, and Mackey-Glass time series. A comparative study of SSA and PSO demonstrates that SSA leads to improved performance both in terms of the quality of the model and the computing time required. The proposed model is also contrasted with the quality of some "conventional" fuzzy models already encountered in the literature.

• 로봇학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.196-202
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• 2024

The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.81-96
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• 2016

최근 인터넷의 보편화와 정보통신 기술의 발달로 인해 인터넷을 통한 정보검색이 일상화 됨에 따라 주식에 관한 정보 역시 검색엔진, 소셜네트워크서비스, 인터넷 커뮤니티 등을 통해 획득하는 경우가 잦아졌다. 특정 단어에 대한 키워드 검색량은 사용자의 관심도를 반영하기 때문에 다양한 연구에서 개별 기업에 대한 인터넷 검색량은 투자자의 관심도에 대한 척도로서의 사용가능성을 각광받았다. 특정 주식에 대한 투자자의 관심이 증가할 때 일시적으로 주가가 상승하였다가 회복하는 반전현상은 여러 연구를 통해 검증되어 왔지만 그 동안 투자자의 관심도는 주로 주식거래량, 광고 비용 등을 사용해 간접적으로 측정되었다. 본 연구에서는 국내 코스닥 시장에 상장된 기업에 대한 인터넷 검색량을 투자자의 관심의 척도로 사용하여 투자자의 관심에 근거한 주가변동성의 변화를 전체 시장 측면과 산업별 측면에서 관찰한다. 또한 투자자 관심이 야기한 가격압박에 의한 주가 반전현상의 존재를 코스닥 시장에서 검증하고 산업 간의 반전정도의 차이를 비교한다. 실증분석 결과 비정상적인 인터넷 검색량 증가는 주가변동성의 유의적인 증가를 가져왔고 이러한 현상은 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 특히 강하게 나타났다. 비정상적인 인터넷 검색량의 증가 이후 2주 간 주가변동성이 증가하였고 3~4주 후에는 오히려 변동성이 감소하는 것을 확인하였다. 이러한 주가 반전현상 역시 IT S/W, 건설, 유통 산업군에서 보다 극단적으로 발생하는 것으로 나타난다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.244-246
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• 2002

The rapid increase of E-commerce market requires a solution to assist the buyer to find his or her interested items. The intelligent agent model is one of the approaches to help the buyers in purchasing items in outline market. In this paper, the user query processing model in the item recommendation agent is proposed. In the proposed model, the retrieval result is affected by the automatically generated queries from user preference information as well as the queries explicitly given by user. Therefore, the proposed model can provide the customized search results to each user.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1521-1524
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• 2003

In this paper, we propose a "Distance Correlation Selection operator (DCS)" as a new selection operator. For Genetic Algorithm (GA), many improvements have been proposed. The MGG (Minimal Generation Gap) model proposed by Satoh et.al. shows good performance. The MGG model has all advantages of conventional models and the ability of avoiding the premature convergence and suppressing the evolutionary stagnation. The proposed method is an extension of selection operator in the original MGG model. Generally, GA has two types of selection operators, one is "selection for reproduction", and the other is "selection for survival"; the former is for crossover and the latter is the individuals which survive to the next generation. The proposed method is an extension of the former. The proposed method utilizes distance information between individuals. From this extension, the proposed method aims to expand a search area and improve ability to search solution. The performance of the proposed method is examined with several standard test functions. The experimental results show good performance better than the original MGG model.