비탈면 혹은 절성토지의 파괴로 사람과 재산에 심각한 피해를 입히기 때문에 미리 산사태 취약성 분석을 수행하여 개발 혹은 자연재해로부터 위험을 대비하는 것이 필요하다. 기존의 산사태 취약성 분석은 휴리스틱, 통계학적, 결정론적 혹은 확률론적 방법을 통해 이뤄졌다. 그러나, 적은 현장정보 등으로 분석의 신뢰도가 떨어지거나, 전문가의 경험과 지식을 기존 정량적인 해석모델에 반영하기 어려웠다. 본 연구는 산사태 취약성 분석에 대한 전문가 지식과 공간입력자료의 시맨틱을 추출하여 온톨로지 모델을 구축하고, 이를 베이시안 네트워크에 반영하여 확률적인 산사태 모델링을 제안하였다. 기존에 전문가 수작업으로 이뤄지던 베이시안 네트워크의 구조 생성을 온톨로지 모델의 지식추론으로 자동화하고, 현장정보뿐만 아니라 전문가 지식을 모델링에 반영하여 조건부 산사태 발생확률분포를 작성하였다. 이 결과를 GIS에 적용하여 산사태 취약성 지도를 작성하였다. 검증을 위해 충남 홍성일원의 오서산 지역에 적용한 결과 기존 산사태 발생흔적과 86.5% 일치하였다. 본 연구를 통해 일반 사용자도 전문가 도움 없이도 광역적인 산사태 취약성 분석이 가능하리라 기대된다.
본 연구는 탈 콜버그주의 논쟁이 도덕적 정체성 이론에 미친 영향을 분석하여 도덕적 추론을 통합한 도덕적 정체성 이론의 의의와 한계를 밝히고, 간 학문적 연구들에 기반 한 도덕 심리학적 연구 수행과 이에 근거한 도덕교육의 필요성을 규명하고자 하였다. 2008년 Journal of moral education 특집호에 실린 탈 콜버그주의 논문에 대해 튜리엘과 깁스는 문화상대주의를 극복하고 도덕 판단의 규범성을 확립하기 위해서 도덕의 작용에서 도덕적 추론은 반드시 요청된다고 주장하였다. 이러한 비판은 도덕적 정체성 이론의 전개에 상당한 영향을 주었다. 도덕적 정체성이론은 인지발달이론의 도덕적 동기화 문제를 해결하는 대안 패러다임으로 탈 콜버그주의 특징을 보였다. 하지만 특집호 이후에 블라시는 관습이후 수준의 도덕추론 능력을, 탈 콜버그주의를 주도하던 나바에즈는 직관과 추론의 동등모델에 근거한 도덕 전문가를 성숙한 도덕인의 특징으로서 설명하였다. 본 연구는 도덕적 추론을 통합한 도덕적 정체성 모델의 의의와 한계를 분석하여 도덕철학과 도덕 심리학의 관계에 대해 후행적으로 상보적일 수 있음을 인정하였다. 이는 도덕의 작용에 대한 뇌 과학, 생물학, 문화 인류학 등 간 학문적 연구의 가능성을 인정하지만 도덕 심리학의 규범성을 확보하기 위해서는 도덕철학적 분석과 이론화가 필요하다는 입장이다. 도덕의 작용은 합리적 의식적 추론과정은 물론 자동적 무의식적 암묵적 과정에 근거한다. 도덕적 추론만큼이나 직관도 도덕의 작용에서 중요하기 때문에 간 학문적 연구가 필요하며 도덕교육의 연구에 학제적 연구결과를 적극적으로 활용해야 한다.
본 연구의 목적은 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용한 예비 지구과학 교사들이 말하는 논증구조의 역할과 실효성을 탐구하고, 이 과정에서 예비교사들이 보여주는 PCK 특성을 탐구하려는 것이다. 논증구조를 활용한 수업 계획과 성찰을 체험하는 일련의 교수적 추론과정에서 교사의 PCK가 발휘되므로, 본 연구에 참여한 예비교사들이 보여주는 미래지향적 가족유사성 PCK의 특성을 탐색하였다. 이를 위해 15명의 예비 지구과학 교사들이 참여하여 논증구조를 활용하여 수업설계와 수업시연을 체험하고, 학기말에 수업 체험에 대한 심층면담을 실시하였다. 심층면담을 토대로 질적 분석을 실시함과 동시에 예비교사들의 가족유사성 PCK의 특성을 분석하기 위해 의미연결망 분석을 실시하였다. 주요 연구결과를 살펴보면, 예비교사들은 논증구조를 적용하면서 수업을 조직적으로 계획하고, 사실에서 결론에 이르기까지 관련된 논증요소를 구분함으로써 짜임새 있게 수업을 구성하였다. 논증구조 구성요소별 특징을 살펴보면, 예비교사들은 사실과 결론의 징검다리인 논거, 반박, 한정어 등을 찾아내는 데 어려움을 겪은 것으로 나타났다. 논증구조로 인해 가장 많은 영향을 받은 PCK 영역은 과학수업 실천 부분으로, 수업내용에 적합한 수업모형선정, 과학수업을 통한 데이터 리터러시와 디지털 역량개발 등을 예비교사들은 강조하였다. 연구결과를 토대로 교수적 추론 도구로서 논증구조의 잠재력과 활용 가능성, 논증구조를 활용한 과학수업을 체험한 중등학교 학생들의 과학탐구와 추론 역량 개발의 가능성, 논증구조를 교수적 추론 도구로 활용하는 교사교육 프로토콜 개발의 필요성 등을 결론으로 제언하였다.
Quality design in practice highly depends on human designer's intuition and past experiences due to lack of formal knowledge about the relationship among 10 variables. This paper represents an data mining approach for developing quality design support system that integrates Case Based Reasoning (CBR) and Artificial Neural Networks (ANN) to effectively support all the steps in quality design process. CBR stores design cases in a systematic way and retrieve them quickly and accurately. ANN predicts the resulting quality attributes of design alternatives that are generated from CBR's adaptation process. When the predicted attributes fail to meet the target values, quality design simulation starts to further adapt the alternatives to the customer's new orders. To implement the quality design simulation, this paper suggests (1) the data screening method based on ξ-$\delta$ Ball to obtain the robust ANN models from the large production data bases, (2) the procedure of quality design simulation using ANN and (3) model management system that helps users find the appropriate one from the ANN model base. The integration of CBR and ANN provides quality design engineers the way that produces consistent and reliable design solutions in the remarkably reduced time.
Information Technology (IT) and the internet have been major drivers the changes in all aspects of the business processes and activities. They have brought major changes to the financial statements audit environment as well, which in turn has required modifications in audit procedures. There exist, however, certain difficulties with current audit procedures especially for the assessment of the level of control risk. This assessment is primarily based on the auditors' professional judgment and experiences, not based on the objective hies or criteria. To overcome these difficulties, this paper proposes a prototype decision support model named CRAS-CBR using case based reasoning (CBR) to support auditors in making their professional judgment on the assessment of the level of control risk of the general accounting system in the manufacturing industry. To validate the performance, we compare our proposed model with benchmark performances in terms of classification accuracy for the level of control risk. Our experimental results showed CRAS-CBR outperforms a statistical model (MDA) and staff auditor performance in average hit ratio.
최근 오픈 도메인 자연어 질문 응답 분야에서는 다중 작업, 다중 홉 질문 응답에 관한 연구들이 활발히 진행되어 오고 있다. 본 논문에서는 이러한 다중 작업, 다중 홉 질문들에 효과적으로 응답하기 위해, 계층적 그래프 기반의 새로운 심층 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 계층적 그래프와 그래프 신경망을 이용해 여러 문단들로부터 서로 다른 수준의 맥락 정보를 얻어낸 후, 이들을 활용하여 답변 유형, 뒷받침 문장들과 답변 영역 등을 동시에 예측해낸다. 본 논문에서는 오픈 도메인 자연어 질문 응답 데이터 집합인 HotpotQA를 이용한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능과 긍정적 효과를 입증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 주변 환경에 의해 발생하는 방대한 컨택스트 정보에 대한 모델 정의와 컨택스트 인지를 통한 지능적인 서비스 제공을 위하여 컨택스트 정보 처리, 관리 및 추론과 관련한 연구가 필수적으로 요구된다. 그러나 현재 컨택스트 인지 분야에서는 고수준의 서비스 지원을 위한 온톨로지 특성을 효과적으로 반영한 모델링 기법이 부재하며, 지능적인 추론(응용, 조합)을 지원하는 기법 부재 및 컨택스트 정보간 상호운용성 지원의 한계를 가지고 있다. 따라서 본 연구의 최종 목표는 실세계에 존재하는 실체(entity)에 대한 상태를 특징화하고 정의하기 위한 방법으로 육하원칙을 적용한 온톨로지 기반의 컨택스트 인지 모델링 기법 컨택스트 인지를 위한 육하원칙 온톨로지를 개발하고 보다 양질의 지능화된 컨택스트 인지 서비스를 제공하기 위해 컨택스트 정보에 대한 관리 및 컨택스트 추론을 지원하는 프레임워크를 개발함에 있다.
정보시스템을 이용하는 금융, 무역, 의료, 에너지, 교육 등 사회 각 분야에서 정보화가 급속하게 진전되고 있다. 정보시스템에 대한 보안관리는 위험분석평가가 선행 되어야하며, 보안위험분석은 요구되는 정보보호서비스의 취약점을 해결하고 위협으로부터 시스템을 안전하게 관리할 수 있는 최선의 방법이다. 본 논문에서는 최적의 평가계획을 수립한 수 있는 평가사례기반추론 기능을 모델링하였다. 평가 사례기반추론(case-based reasoning) 기능은 보안위험분석평가를 프로젝트단위로 관리하며, 기존의 평가사례 간유사도를 평가하고, 유사한 평가 사례를 바탕으로 최적의 보안위험분석평가 계획을 수립할 수 있다.
공공 건설공사에서 공사 단계별 합리적인 공사비를 산정하는 것은 국가 예산의 효율적 확보 및 집행 등에 있어 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 사업 초기단계의 가용정보가 제한된 조건에서 사례기반을 적용하여 강박스거더교의 개략공사비 추정 방안을 제시하였다. 또한 공사비 예측모델을 기존 설계사례에 대해 적용하여 본 논문에서 제시한 개략공사비 추정 모델의 정확성을 검증하였다. 연구 결과, 오차율은 비교적 안정적인 결과를 도출할 수 있었다. 따라서 국가 예산의 집행이나 수립에서 개략공사비 추정을 효율적으로 제시 할 수 있을 것으로 판단된다.
Case-based reasoning (CBR) often shows significant promise for improving effectiveness of complex and unstructured decision making. Consequently, it has been applied to various problem-solving areas including manufacturing, finance and marketing. However, the design of appropriate case indexing and retrieval mechanisms to improve the performance of CBR is still challenging issue. Most of previous studies to improve the effectiveness for CBR have focused on the similarity function or optimization of case features and their weights. However, according to some of prior researches, finding the optimal k parameter for k-nearest neighbor (k-NN) is also crucial to improve the performance of CBR system. Nonetheless, there have been few attempts which have tried to optimize the number of neighbors, especially using artificial intelligence (AI) techniques. In this study, we introduce a genetic algorithm (GA) to optimize the number of neighbors to combine. This study applies the new model to the real-world case provided by an online shopping mall in Korea. Experimental results show that a GA-optimized k-NN approach outperforms other AI techniques for purchasing behavior forecasting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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