• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1039-1043
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• 2005

Despite the many significant advances made in robot architecture, the basic approaches are deliberative and reactive methods. They are quite different in recognizing outer environment and inner operating mechanism. For this reason, they have almost opposite characteristics. Later, researchers integrate these two approaches into hybrid architecture. In such architecture, Reactive module also called low-level motion control module have advantage in real-time reacting and sensing outer environment; Deliberative module also called high-level task planning module is good at planning task using world knowledge, reasoning and intelligent computing. This paper presents a framework of the integrated planning and control for mobile robot navigation. Unlike the existing hybrid architecture, it learns topological map from the world map by using MST (Minimum Spanning Tree)-based SOFM (Self-Organizing Feature Map) algorithm. High-level planning module plans simple tasks to low-level control module and low-level control module feedbacks the environment information to high-level planning module. This method allows for a tight integration between high-level and low-level modules, which provide real-time performance and strong adaptability and reactivity to outer environment and its unforeseen changes. This proposed framework is verified by simulation.

• 대한조선학회논문집
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• 제34권1호
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• pp.93-101
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• 1997

본 연구에서는 전통적인 비선형 최적화 기법의 문제점을 극복하기 위하여 유전자알고리즘과 지식베이스의 통합을 통한 새로운 개념의 최적화 기법을 개발하였다. 여기에서는 제한조건이 있는 비선형 최적화 문제를 해결하기 위해 사용되는 전통적인 순차적 선형화 방법과 새로운 유전자 알고리즘의 장단점을 서로 보완한 하이브리드형 최적화 기법을 개발하였다. 여기에 지식베이스를 통한 최적화 지원 기법 및 최적화 모델의 자동생성 모듈을 개발하여 최적화 모텔의 성능을 한층 개선할 수 있었다. 개발된 최적화 기법의 검증을 위하여 수학적 비선형 모델을 이용한 여러가지 기법의 비교 검토를 수행하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권2호
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• pp.120-133
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• 2000

산업현장에서 복합 실시간 계통(HRTS: Hybrid Real-Time Systems) 개발을 위한 정형기법 사용의 주된 장벽은 인지적 어려움이며 이는 또 다른 위험을 초래할 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 HRTS 요구분석과 안전성 분석 시 사용자의 인지적 부담을 줄여줄 수 있는 정성적 요구분석 체계를 제안한다. 이 체계는 요구사항 명세를 위한 정성적 정형기법(QFM: Qualitative Formal Method)과 인과정보에 의한 요구사항 안전성 분석기법(CRSA: Causal Requirements Safety Analysis)으로 구성되어 있다. QFM에서는 인공지능 분야에서 연구된 정성추론 이론을 정형명세에 도입하여 요구사항 설계자와 분석자의 인지적 부담을 줄일 수 있도록 하였다. CRSA는 QFM에서 도출한 HRTS 동작의 인과 정보에 따라 체계적으로 위험 원인을 추적할 수 있도록 하여, 기존 결함 트리 분석(FTA: Fault Tree Analysis) 기법의 단점인 분석자의 주관에 의존하는 문제를 해결한다. 월성 원자력 발전소 자동정지계통(Shutdown System 2) 소프트웨어 요구사항 명세와 안전성 분석에 QFM과 CRSA를 적용하여 그 실효성을 입증하고자 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.734-743
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• 2021

2018년 JTBC에서 방영된 드라마 <미스티>는 시청자들에게 살인 사건과 관련된 여러 허구적, 언어학적 단서를 제시하고 있다. 또 범인인 남성 인물의 대사와 행동을 이중적으로 해석할 수 있도록 하는 '애매함'을 적극적으로 활용하여 시청자들이 범인을 추론하는 과정을 효과적으로 지연시킨다. 이러한 지연의 기저에 놓인 것은 로맨스 서사과 미스터리 서사의 유기적인 인지적 결합이라는, 장르 혼성의 방법이다. 즉, <미스티>는 사랑에 헌신적인 남성 인물이라는 시청자의 로맨스 장르에 대한 기대지평을 전복하는 순간 범인에 대한 올바른 추론 과정이 시작된다는 점에서, 시청자들의 장르 인식을 교란시키면서 탄생되는 특수한 장르 혼성 사례로 평가할 수 있다. 이처럼 <미스티>에 나타난 미스터리 구조의 중층성은 TV 드라마에서 정통 추리 구조는 성공하기 어렵다는 통념을 벗어나는 지점에 위치하고 있다는 점, 그리고 보통 두 플롯의 물리적 인접성을 위주로 결합되는 기존 미스터리물의 장르 혼성 사례와 차별화된다는 것에서 그 의미를 찾을 수 있을 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.389-398
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• 2007

Case-based reasoning (CBR) is one of the most popular prediction techniques for medical diagnosis because it is easy to apply, has no possibility of overfitting, and provides a good explanation for the output. However, it has a critical limitation - its prediction performance is generally lower than other artificial intelligence techniques like artificial neural networks (ANNs). In order to obtain accurate results from CBR, effective retrieval and matching of useful prior cases for the problem is essential, but it is still a controversial issue to design a good matching and retrieval mechanism for CBR systems. In this study, we propose a novel approach to enhance the prediction performance of CBR. Our suggestion is the simultaneous optimization of feature weights, instance selection, and the number of neighbors that combine using genetic algorithms (GAs). Our model improves the prediction performance in three ways - (1) measuring similarity between cases more accurately by considering relative importance of each feature, (2) eliminating redundant or erroneous reference cases, and (3) combining several similar cases represent significant patterns. To validate the usefulness of our model, this study applied it to a real-world case for evaluating cytological features derived directly from a digital scan of breast fine needle aspirate (FNA) slides. Experimental results showed that the prediction accuracy of conventional CBR may be improved significantly by using our model. We also found that our proposed model outperformed all the other optimized models for CBR using GA.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.43-57
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• 2012

제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권4호
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• pp.471-476
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• 2004

최근, 사용자에게 가장 필요한 정보를 제공하기 위한 웹 정보 추천 시스템에 대한 연구가 인터넷 쇼핑몰등을 대상으로 활발히 진행되고 있다. 그 중 SOM(Self-Organizing Feature Maps)을 이용한 동적 웹 정보 추천 기법은 빠른 수행 속도와 간편하게 사용할 수 있는 장점이 존재하나, 모형에 대한 설명력 부족 및 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 단점인 모형에 대한 설명력 부족을 베이지안 추론 기법으로 해결하며, 하이브리드 SOM을 이용하여 최종적으로 구축된 모형에서 출력층의 각 노드가 한 개의 가중치 값들로 고정되는 것이 아니라 가중치가 속하게 되는 분포가 결정되도록 한다. 이러한 하이브리드 SOM을 이용하여 동적 웹 정보 추천 기법을 설계하고 구현하여 기존의 웹 정보 추천 기법과 성능 비교를 수행한 결과, 제안된 기법의 우수함이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.15-27
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• 2000

본 논문에서는 통합플랫폼관리체제하에서 선박에서 발생하는 화재를 탐지하기 위하여 규칙 및 사례기반의 하이브리드 화재진압통제 지능시스템(H-FFIS)을 제안한다·기존의 화재진압통제 지능시스템은 대부분 규칙기반 시스템인데, 실제로 화재를 탐지하는데 필요한 지식은 정형화된 규칙만으로 표현하기 어려우며, 과거의 화재 발생 사례를 기초로 탐지하는 경우가 적지 않다. 또한 시스템의 성능 향상을 위해서 규칙을 계속 수정하고 추가해야 하는 단점이 있으며, 예외적인 상황에서 화재 가 발생시 적시에 화재를 탐지하는데 문제점을 지니고 있다. 이러한 문제점들을 개선하기 위하여 규칙 및 사례 기반의 하이브리드 지능시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 기존의 FFIS 와 비교해 볼 때 화재 탐지율을 향상시켰다.

• 한국기계가공학회지
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• 제16권3호
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• pp.146-152
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• 2017

Stabilizing the operation of dual fuel diesel engines is very important. The shipbuilding industry is rapidly growing, but gear components requiring reliability are still imported from other countries. The reasoning for this is three-fold. Firstly, it is compulsory that all ships must use devices that meet the performance standards specified in the Safety of Life at Sea (SOLAS) and the convention of MARine POLlution (MAPOL) to prevent pollution caused by ships. Secondly, most ships must comply with the ship classifications specified by ship owners. Therefore, it is specified that key engine gear components must be inspected and authorized for the quality and performance specified by the Ship Register Authority. Thirdly, it is essential that devices (engine gear) for human safety in ships comply with quality standards specified in the regulations and rules by the government. The Ship Register Authority's strict quality standards and approval requirements contribute to the reduction of motivation towards new investment and technology development by device component manufacturers. Therefore, this study aims to develop a method for using infrared thermography to examine gear reliability in order to ensure gear component reliability and national competitiveness in the global market.

• International Journal of Quality Innovation
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• 제3권2호
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• pp.138-158
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• 2002

Nowadays, new product development (NPD) is one of the most crucial factors for business success. The manufacturing firms cannot afford the resources in the long development cycle and the costly redesigns. Good product planning is crucial to ensure the success of NPD, while the Quality Function deployment (QFD) is an effective tool to help the decision makers to determine appropriate product specifications in the product planning stage. Traditionally, in the QFD, the product specifications are determined by a rather subjective evaluation, which is based on the knowledge and experience of the decision makers. In this paper, the traditional QFD methodology is firstly reviewed. An improved Hybrid Quality Function Deployment (HQFD) [MSOfficel] then presented to tackle the shortcomings of traditional QFD methodologies in determining the engineering characteristics. A structured questionnaire to collect and analyze the customer requirements, a methodology to establish a QFD record base and effective case retrieval, and a model to more objectively determine the target values of engineering characteristics are also described.