• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.21-26
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• 2008

It was already realized at a current technological level of home network systems that the systems recognizes a user's simple order and carry out the order in the ubiquitous computing environment. However home is not a simple environment consisting into a large number of family members, so various order and situation would be needed accordingly. From now on we need to reach the technological level to infer that how is the user's behavior patterns and what kinds of service is the fittest to user who belong to the ubiquitous computing environment by using the result of the context interpreter. In this regards, active inferred-model needs to be suggested upgrading user's command into one step more higher level than the simple one adapting diversified feature. This study would like to suggest this active model recognizing context, which is user's environmental information applying basic network and inferring Context-based Service that user wants through the recognized result This study proposes a new method that can infer the user's desire in ubiquitous computing environment. First of all, we define a context as user's information of ubiquitous computing environment situation that user belongs to and we classify the context into 4W1H(Where, Who, When, What) formats. We construct Bayesian network and put the factor of context use as Bayesian network nodes. As a result, we can infer the user's behavior pattern and most proper service for user in the intelligent space from the probabilistic result of Bayesian network.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.48-55
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• 2011

본 논문은 비선형 공정의 퍼지 모델을 동정하기 위해 전체 입력의 공간 분할 및 퍼지 추론 방법에 따른 퍼지 추론 시스템의 입출력 특성을 분석하며, 퍼지 모델의 입력 변수와 퍼지 입력 공간 분할 및 후반부 다항식 함수에 의한 구조 동정과 파라미터 동정을 통해 비선형 공정을 표현한다. 퍼지 규칙에서 전반부 파라미터의 동정에는 입출력 데이터의 최소 값과 최대 값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력 공간을 분할한다. 또한 전반부 멤버쉽 함수는 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력 공간을 형성한다. 후반부 동정에서 퍼지 추론 방법은 간략 추론 및 선형 추론에 의해 시스템을 표현한다. 또한, 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 후반부 다항식의 계수를 동정하기 위해 표준 최소자승법을 사용한다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 가스로 데이터를 사용하며 이 공정에 대해 성능을 평가한다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.167-183
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• 2006

데이터마이닝은 우리가 완벽하게 알고 있지 못하는 데이터 집합으로부터 알려지지 않은 사실이나 규칙을 찾아내는 작업이기 때문에 항상 높은 오류율의 위험에 처해 있다. 다중모델은 하나의 문제에 다수의 모델을 사용함으로써 오류율을 줄이고자 하는 접근 방법이다. 본 연구에서는 데이터마이닝의 예측 성능을 개선시킬 수 있는 새로운 방식의 다중모델을 제시한다. 이 다중모델은 입력사례의 특성에 따라 그에 적합하게 개발된 모델이 선정되어 적용되는 특징을 가지고 있다. 제시된 다중모델의 현실적인 성능 검증을 위해 국내 자동차 보험 가입 고객의 이탈 예측 문제에 적용하여, 그 결과를 단일모델의 결과와 비교 평가하였다. 비교 대상 단일모델로는, 사례기반추론, 인공신경망, 의사결정나무 등이 사용되었는데, 다중모델의 예측 성능이 어떤 단일모델의 예측 성능보다 우수한 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권3호
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• pp.131-151
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• 2009

u-공장이나 u-물류와 같은 유비쿼터스 지능공간에서의 서비스 선택 및 제공을 위해서는 자연스러운 인터페이스가 중요하다. 자연스러운 인터페이스의 실현을 위한 유력한 방법으로 증강현실 기술이 주목받고 있다. 증강현실은 가상현실과 다르게 실제 환경 위에 가상객체를 증강시켜 제공해주는 기술이다. 증강현실을 이용하면 사용자에게 정보를 직관적이고 협력적으로 제공해 줄 수 있는 이점이 있다. 하지만 현재 유비쿼터스 지능공간에서 구동될 전자상거래 도메인에서 활용되는 증강현실 기술은 거의 존재하지 않으며, 있더라도 등록된 마커에 해당하는 사전 정의된 정보와 서비스를 정적으로 제공하는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 사용자의 동적 상황을 고려한 증강현실형 전자상거래 방법론을 제안하는 것이다. 이를 실현하기 위해 인지심리학 모형인 Rescorla-Wagner Model과 Galton 자유연상 실험을 기반으로 한 연상 알고리즘을 개발하였으며 개인의 상황에 따라 연상된 서비스와 이미지가 증강현실을 통해 동적으로 제공되도록 하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.512-517
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• 2008

사회고령화, 장애인구 증가는 장애인을 위해 특화된 서비스를 제공하기 위한 유비쿼터스 컴퓨팅 관련기술의 개발이 필요함을 나타낸다. 이를 위해 기존의 일방적인 관계가 아닌 사용자와 유비쿼터스 환경간의 상호작용이 지원되는 상황인식 및 서비스 추론 기술의 개발이 필요하다. 기존의 상황인식과 관련 연구는 불확실한 실세계를 도메인으로 하기 때문에 전문가 시스템을 바탕으로 베이지안 네트워크(이하, BN)와 같은 확률 기반 표현 모델을 통해 주어진 상황을 인식하였다. 본 논문에서는 다변화하는 환경과 사용자나 개발자의 개입을 최소화한 상태에서의 상황인식을 고려하여 장애활동보조 서비스 어플리케이션 도메인을 정의하고 온톨로지를 기반으로 상황정보 모델을 정의한다. 결정된 상황정보모델을 이용해 BN의 구조학습을 적용한 후 응용서비스 개발의 차원에서 장애인을 위한 서비스, Activity를 결정한다. 최종적으로 BN의 Conditional Probability Table를 적절하게 정의한 후 주어지는 임의의 상황에서의 사용자의 Activity와 Service 상태변수 값을 확률 값을 표현함으로써 상황인식의 결과를 도출한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.29-45
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• 2015

고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제9권1호
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• pp.1-11
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• 2022

The study incorporates model uncertainty into the private equity (PE) valuation model (SWY model) (Sorensen et al., 2014) to evaluate how model uncertainty distorts the leverage and valuations of PE funds. This study applies a continuous-time model to PE project valuation, modeling the LPs' goal as multiplier preferences provided by Anderson et al. (2003), and assuming that LPs' aversion to model uncertainty causes endogenous belief distortions with entropy as a measure of model discrepancies. Concerns regarding model uncertainty, according to the theoretical model, have an unclear effect on LPs' risk attitude and GPs' decision, which is based on the value of the PE asset. It also demonstrates that model uncertainty lowers the certainty-equivalent valuation of the LPs. Finally, we compare the outcomes of the Full-spanning risk model with the Non-spanned risk model, and they match the intuitive economic reasoning. The most important implication is that model uncertainty will have negative effects on the LPs' certainty-equivalent valuation but has ambiguous effects on the portfolio allocation choice of liquid wealth. Our works contribute to two literature streams. The first is the literature that models the PE funds. The second is the literature introduces model uncertainty into standard finance models.

• 한국가정과교육학회지
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• 제24권4호
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• pp.133-144
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• 2012

본 논문의 목적은 2007년 개정 가정과 교육과정에 이어 2009 개정 가정과 교육과정의 교수 학습 방법으로 제시된 실천적 추론 수업에 대한 가정과 교사들의 관심 정도, 실행 수준을 진단하고, 실천적 추론 수업 과정 요소의 요구도를 조사하는데 있다. 본 연구의 조사 대상은 전국의 중 고등학교에서 근무하고 2007년 개정 교육과정의 가정영역을 수업한 가정과 교사이다. 연구대상의 표집방법은 편의표집과 체계적 무선표집을 동시에 사용하였다. 질문지는 우편, 연수장소 방문, 온라인을 통해 수집하였으며, 수집한 자료 총 350부를 SPSS WIN 12.0 프로그램으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업의 관심 단계 조사 결과, 단계 0의 지각적 관심(97.05%)이 가장 높았고, 다음으로 단계1의 정보적 관심(87.06%), 단계 2의 개인적 관심(86.23%), 단계 3의 운영적 관심(79.85%), 단계 6의 강화적 관심(63.22%), 단계 4의 결과적 관심(61.26%), 그리고 단계 5의 협동적 관심(60.12%) 순으로 나타났다. 둘째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업에 대한 실행 수준은 준비 수준 2(30.3%)가 가장 많은 비중을 차지하였고, 그 다음으로는 탐색 수준 1(18.30%)과 정교화 수준 5(18.30%), 기계적 수준 3(16.0%), 일상적 수준 4(10.09%), 사용하지 않는 수준 0(4.0%), 통합 수준 6(1.70%), 그리고 갱신 수준 7(0.60%) 순이었다. 셋째, 가정과 교사의 실천적 추론 과정 요소에 대한 요구도는 '(O)행동계획을 세우게 한다.'가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 '(A)선택과 결과를 분석하게 한다(1.75)', '(N)행동의 결과를 평가하게 한다(1.57)', '(E) 문제해결에 필요한 정보를 평가한다(1.44)', '(R)문제를 인식한다(1.39)', 그리고 '(S)최선의 선택을 하게한다(1.36)'의 순이었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제1권3호
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• pp.192-200
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• 2012

In order for humans and robots to interact in daily life, robots need to understand human speech and link it to their actions. This paper proposes a hierarchical behavior model for robot action control using natural language commands. The model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, uses a sentential cognitive system that includes multiple modules for perception, action, reasoning and memory. Human speech commands are translated to sentences with a natural language processor that are syntactically parsed. A semantic parsing procedure was applied to human speech by analyzing the verbs and phrases of the sentences and linking them to the cognitive information. The cognitive system performed according to the hierarchical behavior model, which consists of episodes, primitive actions and atomic functions, which are implemented in the system. In the experiments, a possible episode, "Water the pot," was tested and its feasibility was evaluated.

• 한국CDE학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.262-273
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• 2005

For CAD data users, few things are as frustrating as receiving CAD data that is unusable due to poor data quality. Users waste time trying to get better data, fixing the data, or even rebuilding the data from scratch from paper drawings or other sources. Most related works and commercial tools handle the boundary representation (B-Rep) shape of CAD models. However, we propose a design history?based approach for healing CAD model errors. Because the design history, which covers the features, the history tree, the parameterization data and constraints, reflects the design intent, CAD model errors can be healed by an interdependency analysis of the feature commands or of the parametric data of each feature command, and by the reconstruction of these feature commands through the rule-based reasoning of an expert system. Unlike other B Rep correction methods, our method automatically heals parametric feature models without translating them to a B-Rep shape, and it also preserves engineering information.