• 대한토목학회논문집
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• 제33권4호
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• pp.1693-1705
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• 2013

국내의 수로교는 쌀문화로 상징되는 농업용수를 공급하는 교량으로서 수로교를 개보수하기 위해서는 기본설계를 실시하는 것이 바람직하나 현재 생략되고 있는 실정이므로 이에 소요되는 공사비를 산정할 필요가 있다. 이 연구에서는 2003년 이후 교체한 RC구조 수로교에 대한 실적자료를 기초로 개략공사비 산정 회귀분석(RA) 모델과 사례기반추론(CBR) 모델을 개발하였다. RA 모델의 경우 단순회귀 모델이 다중회귀 모델보다 오차율이 낮았다. CBR 모델의 경우 유전 알고리즘을 이용하였으며 영향요인의 가중치, 편차, 순위조건을 최적화 대상으로 하였고 특히 영향요인 가중치의 범위를 제한하여 수로교 개보수 공사비의 예측 정확도를 제고하였다. RA 모델과 CBR 모델 사이의 오차율은 통계적 차이를 보이지 않았다. 본 논문에서 제시된 수로교 개보수 개략공사비 산정방법은 개보수사업의 시행에 따른 신속한 의사결정을 하는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제18권3호
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• pp.375-399
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• 2009

In this study, we propose a integrated model of logistic regression, artificial neural networks, support vector machines(SVM), with case-based reasoning(CBR). To predict respondents in the direct marketing is the binary classification problem as like bankruptcy prediction, IDS, churn management and so on. To solve the binary problems, we employed logistic regression, artificial neural networks, SVM. and CBR. CBR is a problem-solving technique and shows significant promise for improving the effectiveness of complex and unstructured decision making, and we can obtain excellent results through CBR in this study. Experimental results show that the classification accuracy of integration model using CBR is superior to logistic regression, artificial neural networks and SVM. When we apply the customer response model to predict respondents in the direct marketing, we have to consider from the view point of profit/cost about the misclassification.

• 동력기계공학회지
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• 제9권4호
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• pp.187-193
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• 2005

In this paper, we proposes a man-machine interface design for fault diagnosis system with inter-node search method in a Petri net model. First, complicated fault cases are modeled as the Petri net graph expressions. Next, to find out causes of the faults on which we focus, a Petri net model is analyzed using the backward reasoning of transition-invariance in the Petri net. In this step, the inter-node search method algorithm is applied to the Petri net model for reducing the range of sources in faults. Finally, the proposed method is applied to a fault diagnosis of a refrigeration system to confirm the validity of the proposed method.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.203-211
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• 2009

Korean public owners who order public multi-family housing construction projects have yet to gain access to a model for predicting construction cost. For this reason, their construction cost prediction is mainly dependent upon historic data and experience. In this paper, a cost-prediction model based on Case-Based Reasoning (CBR) in the design phase of public multi-family housing construction projects was developed. The developed model can determine the total construction cost by estimating the different Building, Civil, Mechanical, Electronic and Telecommunication, and Landscaping work costs. Model validation showed an accuracy of 97.56%, confirming the model's excellent viability. The developed model can thus be used to predict the construction cost to be shouldered by public owners before the design is completed. Moreover, any change orders during the design phase can be immediately applied to the model, and various construction costs by design alternative can be verified using this model. Therefore, it is expected that public owners can exercise effective design management by using the developed cost prediction model. The use of such an effective cost prediction model can enable the owners to accurately determine in advance the construction cost and prevent increase or decrease in cost arising from the design changes in the design phase, such as change order. The model can also prevent the untoward increase in the duration of the design phase as it can effectively control unnecessary change orders.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권12호
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• pp.485-496
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• 2018

지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제6권3호
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• pp.283-299
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• 2004

학생들이 실제 문제 상황에서 수학을 이용하고 문제를 해결하는 것은 수학교육의 중요한 목표이다. 이 연구는 수학적 모델링이 그러한 수학 학습의 목표에 적합하다고 보고 수학적 모델링을 통해서 학생들이 어떤 수학내용을 학습하고 어떤 추론을 경험하고 사용하는지 살펴보았다. 학생들은 수학적 모델링 과정에서 학교수학에서 강조되어 왔던 연역과, 규칙성을 찾는데 기여했던 귀납 뿐 아니라 여러 유형의 가추를 사용하였다. 하나의 사례 연구를 통해 일반화할 수는 없지만, 수학적 모델링에서 연역은 수학적 모델이 옳은지 현실에 비추어 확인하는 과정에서 그리고 수학적 결과를 유도하여 해를 구할 때, 귀납은 수학적 모델이 옳은지를 실험적으로 검증해 보고자 할 때 사용되었다. 가추는 현실 모델로부터 수학적 모델을 추상화하고, 수학적 결과에 대한 현실적 근거를 제시하는 해석을 하고, 현재의 수학적 모델을 수정하여 새로운 수학적 모델을 도출하는데 사용되었다.

• 한국과학교육학회지
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• 제33권2호
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• pp.486-500
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• 2013

본 연구는 탐구 맥락에서 실시된 논변활동 과정에서 학생들이 이용하는 데이터 출처에 따라 학생의 인식론적 추론과 논변의 구조가 어떻게 달라지는지 알아보기 위해 수행되었다. 이를 위해 중학교 1학년 '식물의 영양' 단원에서 1차 데이터를 이용하는 3가지 논변 과제와 2차 데이터를 이용하는 3가지 논변 과제를 개발하여 적용하였다. 연구 결과, 논변활동 과정에서 나타난 학생들의 인식론적 추론은 데이터 출처에 따라 다르게 나타났다. 1차 데이터를 이용한 논변활동에서는 대부분 현상기반추론이나 관계기반추론을 통해 설명을 구성하였지만 2차 데이터를 이용한 논변활동에서는 모든 소집단이 모형기반추론을 포함하여 설명을 구성해 나갔다. 현상기반추론이나 관계기반추론을 바탕으로 작성된 논변의 경우, 학생들은 관찰 가능한 특징만을 기술하였고 논변에서 보장이 생략되는 경우가 많았다. 반면 모형기반추론을 포함한 논변의 경우 관찰 결과를 이론 지식과 결합하여 설명을 구성해가고 논변에서 보장이 보다 잘 드러났다. 그리고 이 때, 소집단 내에서는 더욱 다양한 아이디어가 제안되었고 이에 대한 평가 맥락이 형성되면서 논변활동을 더욱 자극하였다.

• 교육심리연구
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• 제22권2호
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• pp.367-384
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• 2008

본 연구의 목적은 인과추론검사에 대한 이론적 틀을 바탕으로 인과추론능력 검사도구를 개발하고 이를 타당화하기 위한 예비 연구를 진행하는 것이었다. 구체적으로 본 연구에서는 인과추론의 대상 영역을 행동, 심리, 자연 영역으로 구분하여 각 영역에서의 인과추론능력을 측정하는 그림 검사를 개발하였다. 예비 검사와 본 검사를 통하여 2차에 걸쳐 문항을 선별하였고, 구인타당화, 공인타당화에 대한 검증이 이루어졌다. 총 59문항에 대한 선별 과정을 통하여 예비 검사에서 18문항, 본 검사에서 최종 12문항을 확정하였다. 최종 12문항으로 이루어진 인과추론능력검사의 신뢰도는 Cronbach ${\alpha}=.72$로 나타났고, 구인타당화를 위한 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하였다. 탐색적 요인분석 결과 본 검사가 가정한 세 가지 하위 구인인 행동, 심리, 자연의 삼요인이 추출되었다. 또한 확인적 요인분석 결과, 본 연구가 가정한 행동, 심리, 자연의 삼요인 모형의 이론적 요인구조가 적합한 것으로 나타났다. 준거 타당도 검증을 위해서 한국교육개발원의 추리능력검사를 사용하였고, 이 검사와의 상관은 .55로 두 검사가 추론이라는 공통 구인을 측정하고 있음을 확인하였다. 또한 검사의 총점 및 하위 점수에서 성차가 발견되지 않았고, 성에 따른 문항의 차별적 기능 분석결과 2문항만이 차별성을 갖는 것으로 나타났다. 한편, 학년별 차이는 유의하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 이는 본 검사가 성차에 상대적으로 편파적이지 않으면서도 연령에 따른 인과추론 발달 추이를 어느 정도 반영하는 검사도구임을 보여주는 것이었다. 본 연구에서 개발된 아동용 인과추론능력검사는 아동의 사고능력에 대한 평가뿐만 아니라, 사고력 발달에 있어 지체나 장애를 나타내 보이는 아동들을 선별하는 데 유용하게 적용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.223-225
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• 2006

유비쿼터스는 인간의 일상생활에 깊이 스며들어 삶을 풍요롭게 만들어 주는 기술이다. 즉. 여러 형태의 센서가 인지하는 상황정보를 바탕으로 인간을 위한 다양한 목적을 이루어 낼 수 있다. 각각의 유비쿼터스 시스템은 각자의 구조를 가지지만 상황인지(Context-aware), 학습(Learning), 추론(Reasoning) 의 요소는 대부분 필수적으로 갖추고 있다. 본 연구에서는 위 세가지 기본요소를 조합해서 구현할 수 있는 프레임워크를 제시하고 시나리오를 통해 그 적용 가능성을 살펴본다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1998년도 추계학술대회 논문집
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• pp.228-231
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• 1998

Artificial Intelligence literatures have recognized that stock market is a highly unstructured and complex domain so that it is difficult to find knowledge that belongs to that domain. This paper demonstrates that the proposed QCOM can derive global knowledge about stock market on the basis of a set of local knowledge and express it as a digraph representation. In addition, inference mechanism using quantitative causal reasoning can describe the qualitative and quantitative effects of exogenous variables on stock market.