• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.951-958
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• 1998

본 논문에서는 퍼지생성규칙을 표현한 퍼지페트리네트에서 사용할 수 있는 후진추론 알고리즘을 제안한다. 퍼지페트리 네트워크표현은 근사추론 시스템을 모형화하거나 퍼지추론엔진을 구현하는데 사용할 수 있다. 본 논문이 제안한 알고리즘은 단순히 min과 max 게산만을 하는 기존의 알고리즘과는 달리 퍼지생성규칙의 전제부와 결론부에 퍼지개념의 유무에 따라 적절한 믿음값평가함수을 사용하여 보다 더 인간적인 추론을 한다. 후진추론 알고리즘은 목표노드에서 시작노드까지의 후진추론 통로를 구한 후에 믿음값평가함수를 이용하여 목표노드의 믿음값을 구한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.511-515
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• 2001

Many intelligent agent systems are known to incorporate BDI architecture for cognitive reasoning. Since this architecture contains all the knowledge of world model and reasoning rule, it is very complex and difficult to handle. This paper describes a methodology to design and implement BDI architecture, BDIAXml based on XML for multi-agent systems. This XML-based BDI architecture is smaller than any other BDI architecture because it separates knowledge for reasoning from domain knowledge and enables knowledge sharing using XML technology. Knowledge for BDI mental state and reasoning is composed of specific XML files and these XML files are stored into a specific knowledge server. Most systems using BDIAxml architecture can access knowledge from this server. We apply this BDIAXml system to domain of Hospital Information System and show that this architecture performs more efficiently than other BDI architecture system in terms of knowledge sharing, system size, and ease of use.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제50권4호
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• pp.553-561
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• 2018

To easily understand and systematically express the behaviors of the industrial systems, various system modeling techniques have been developed. Particularly, the importance of system modeling has been greatly emphasized in recent years since modern industrial systems have become larger and more complex. Multilevel flow modeling (MFM) is one of the qualitative modeling techniques, applied for the representation and reasoning of target system characteristics and phenomena. MFM can be applied to industrial systems without additional domain-specific assumptions or detailed knowledge, and qualitative reasoning regarding event causes and consequences can be conducted with high speed and fidelity. However, current MFM techniques have a limitation, i.e., the dynamic features of a target system are not considered because time-related concepts are not involved. The applicability of MFM has been restricted since time-related information is essential for the modeling of dynamic systems. Specifically, the results from the reasoning processes include relatively less information because they did not utilize time-related data. In this article, the concepts of time-to-detect and time-to-effect were adopted from the system failure model to incorporate time-related issues into MFM, and a methodology for enhancing MFM-based reasoning with time-series data was suggested.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.117-124
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• 2004

Dynamic and fragmented characteristics ale two of the most significant factors that distinguish the construction industry from other industries. Previous forecasting techniques have failed to solve the problems derived from the above characteristics and do not provide considerable support. This paper deals with providing a more precise forecasting by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly developed model in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting. the choice of the numbers of referring projects was investigated. it is concluded that selecting similar projects at $5\~6\;\%$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model. which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the know ledge derived from invaluable experience.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.491-501
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• 2002

Case-based reasoning is emerging as a leading methodology for the application of artificial intelligence. CBR is a reasoning methodology that exploits similar experienced solutions, in the form of past cases, to solve new problems. Hybrid model achieves some convergence of the wide proliferation of credit evaluation modeling. As a result, Hybrid model showed that proposed methodology classify more accurately than any of techniques individually do. It is confirmed that proposed methodology predicts significantly better than individual techniques and the other combining methodologies. The objective of the proposed approach is to determines a set of weighting values that can best formalize the match between the input case and the previously stored cases and integrates fuzzy sit concepts into the case indexing and retrieval process. The GA is used to search for the best set of weighting values that are able to promote the association consistency among the cases. The fitness value in this study is defined as the number of old cases whose solutions match the input cases solution. In order to obtain the fitness value, many procedures have to be executed beforehand. Also this study tries to transform financial values into category ones using fuzzy logic approach fur performance of credit evaluation. Fuzzy set theory allows numerical features to be converted into fuzzy terms to simplify the matching process, and allows greater flexibility in the retrieval of candidate cases. Our proposed model is to apply an intelligent system for bankruptcy prediction.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.445-448
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• 2008

국내 도로건설사업에 있어서 개략공사비 산정 기준은 건설교통부 및 기획예산처, 한국도로공사 등에서 제시하는 평균 건설단가를 기준으로 활용하고 있다. 이때 도로의 등급, 구조물 추간의 구성 비율 등에 따라 공사비를 도정하고 있으나 다양한 공사 특성을 반영하고, 지속적인 공사비 갱신의 기준 등에 한계를 가지고 있다. 대규모 재원이 투입되는 건설공사의 공사비를 합리적인 방법으로 적정하게 예측하는 것은 사업비 관리 측면에서 필수적인 요소는 기술이라 할 수 있다. 본 연구에서는 기획단계에서 가용한 정보를 활용하여 공사비를 예측할 수 있는 사에 기반추론 PSC BEAM교의 개략공사비 산정모델을 개발하였다. 제시된 공사비 예측모델을 검증하기 위하여 표본교량을 대상으로 공사비를 추정한 결과 $-11.92%{\sim}3.20%$의 추정편차를 나타내었으며, 기존 개략공사비 산정 기준에 비해 신뢰도가 향상되었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제26권3호
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• pp.63-90
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• 2017

Purpose This study proposes a novel system trading model using case-based reasoning (CBR) based on absolute similarity threshold. The proposed model is designed to optimize the absolute similarity threshold, feature selection, and instance selection of CBR by using genetic algorithm (GA). With these mechanisms, it enables us to yield higher returns from stock market trading. Design/Methodology/Approach The proposed CBR model uses the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, which serves as a criterion for selecting appropriate neighbors in the nearest neighbor (NN) algorithm. Since it determines the nearest neighbors on an absolute basis, it fails to select the appropriate neighbors from time to time. In system trading, it is interpreted as the signal of 'hold'. That is, the system trading model proposed in this study makes trading decisions such as 'buy' or 'sell' only if the model produces a clear signal for stock market prediction. Also, in order to improve the prediction accuracy and the rate of return, the proposed model adopts optimal feature selection and instance selection, which are known to be very effective in enhancing the performance of CBR. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to the index trading of KOSPI200 from 2009 to 2016. Findings Experimental results showed that the proposed model with optimal feature or instance selection could yield higher returns compared to the benchmark as well as the various comparison models (including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural network, support vector machine, and traditional CBR). In particular, the proposed model with optimal instance selection showed the best rate of return among all the models. This implies that the application of CBR with the absolute similarity threshold as well as the optimal instance selection may be effective in system trading from the perspective of returns.

• 과학교육연구지
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• 제41권3호
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• pp.426-446
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• 2017

본 연구의 목적은 암석에 관한 문제를 해결하는 대학생들의 사고 과정을 분석하여 지구과학의 귀추적 추론에서 결정적 증거(CE)와 결정적 자원 모델(CRM)의 역할과 중요성을 살펴보는 것이었다. 한 교육대학교에서 과학 심화 전공 과목을 수강하는 20명의 4학년 학생들이 연구에 참여하였다. 이들에게 많은 구멍이 발달한 퇴적암의 지질학적 과정을 귀추적으로 추론하여 모델로 나타내게 하고, 그 과정을 모델링 중심의 귀추적 추론에 관한 도식에 따라 분석하였다. 그 결과, 문제를 성공적으로 해결한 학생들의 추론은 다양한 알갱이와 많은 구멍을 CE로 삼아 퇴적암의 생성 과정과 풍화 작용을 CRM으로 각각 활성화하고 이들을 결합하여 과학적으로 타당한 설명 모델(SSEM)을 구성하는 특징이 있었다. 반면 문제 암석에 관하여 SSEM을 제안하지 못한 추론에서는 학생들이 많은 구멍이라는 증거로부터 화성암(현무암)의 생성 과정을, 다양한 알갱이라는 증거로부터 퇴적 작용을 자원 모델(RM)로 활성화하고, 이들로부터 자신들의 설명 모델(EM)을 구성하였다. 학생들이 SSEM을 구성하여 암석에 관한 지구과학 문제를 수월하게 해결하기 위해서는 문제 상황에 맞는 CE가 무엇인지 알고, 암석의 특징에 관하여 통합적 또는 시스템적으로 접근하며, 복수의 RM을 활용하고, 증거에 비추어 RM이나 EM을 평가할 필요가 있음을 제안하였다.

• 대한환경공학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-6
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• 2015

본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 혐기성 소화조의 효율을 나타내는 지표인 소화가스 발생량 예측 모델 개발을 통해 운영자에게 효율적인 소화조 운영방안을 제시하고자 하였다. 그 결과 오차율 10% 이내의 인공신경망을 적용한 소화가스 발생량 예측 모델을 개발 하였으며, 모델 개발에 사용된 변수를 제시함으로써 소화조 운영에 도움이 될 것으로 사료된다. 한편 탈수 케이크 관리 기법을 개발하는데 사례기반추론(Case based reasoning)의 개념을 적용하였다. 사례기반추론은 새로운 문제가 발생했을 경우 과거의 사례와 가장 유사한 사례를 활용하여 문제를 해결에 활용하는 방법으로, 본 연구에서는 슬러지 처리 공정에 사례기반추론개념을 적용시켜 과거의 운전 data를 통해 최소의 운전변경으로 탈수 케이크 감량화를 제시하는 관리방안을 개발하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권5호
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• pp.625-631
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• 2004

일반적으로 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 명제의 확신도를 구간 값 퍼지 집합으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지 추론을 하는 것이 가능하게 된다[15］. 본 논문에서는 퍼지 페트리네트와 이 네트에 기반을 둔 규칙기반시스템을 위한 구간 값 퍼지 집합 추론 알고리즘을 제안한다. 규칙기반시스템에 있는 퍼지 생성규칙은 퍼지 페트리네트로 모형화 된다. 여기에서 퍼지 생성규칙에 나타나는 퍼지 명제의 확신도와 규칙의 확신도는 구간 값 퍼지 집합으로 표현한다. 제안한 구간 값 퍼지집합 추론알고리즘은 규칙기반시스템에서 더 유연한 퍼지추론을 하는 것을 가능하게 한다.