• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.35-43
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• 2017

In IoT(Internet of Things) environment, users want to receive customized service by users' personal device such as smart watch and pendant. To fulfill this requirement, the mobile device should support a lot of functions. However, the miniaturization of mobile devices is another requirement and has limitation such as tiny display. limited I/O, and less powerful processors. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes a collaboration system for sharing various computing resources. The paper also proposes the method for reasoning and recommending suitable resources to compose the user-requested service in small device with limited power on expected time. For this goal, our system adopts MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) to analyzes user's behavior pattern and recommends personalized resources based on the result of the analyzation. The evaluation in this paper shows that our approach not only reduces recommendation time but also increases user satisfaction with the result of recommendation.

• 대한정형도수물리치료학회지
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• 제14권2호
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• pp.41-49
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• 2008

임상추론은 환자를 평가하고 관리하는데 사용되는 임상가의 필수적인 생각 또는 동적인 인지과정이라고 할 수 있다. 임상추론은 환자의 문제를 인식하고 식별하며 더 나은 환자관리가 이루어지도록 환자의 상태에 대처하며 정보를 해석하고 분석하는 것으로서 이를 위해 임상가는 적절한 지식을 가지고 있어야 하며 임상추론 기술과 관련된 폭넓은 이해가 요구된다. 임상추론은 치료사, 환자, 그리고 환경간의 상호관계를 가진 복잡한 과정으로 임상추론과정에서 치료사와 환자간에는 충분한 협조가 이루어져야 한다. 임상추론에서의 해석적 모델로는 진단적 추론, 상호작용의 추론, 이야기적 추론, 협조적 추론, 예언적 추론, 윤리적 추론, 추론의 교육 등이 제시된다. 임상추론 과정에서 필수적인 주요 요소는 충분한 지식, 인지와 초인지 기술을 포함하며 이들 요소는 치료사와 환자간의 관계에서 발달되어야 한다. 이들 기술 중에 어떠한 실수라도 임상추론의 오류를 초래할 수 있다. 추론에서 오류의 원인으로는 암시된 정보의 잘못된 인지, 임상페턴에 대한 지식부족, 특정 상태에 대해 알려진 사실을 잘못 적용하는 경우를 들 수 있다. 오류는 임상추론 과정의 어떤 단계에서도 일어날 수 있으므로 효과적인 학습전략을 통하여 이들 오류를 예방할 수 있을 것이다.

• 한국농촌생활과학회지
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• 제6권1호
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• pp.41-54
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• 1995

This study is to investigate the marital conflict resolution acts (CRA) of rural spouses and to explore the relationship between the CRA and several important factors : socio-demographic, marital relation and drinking pattern factors. Participants in this study are 150 rural women who are married and live with their husband. A modification of the Conflict Tactics Scale is used to measure the CRA of four levels, reasoning, verbal aggression, minor physical violence, and heavy physical violence. The major findings of this study are as follows. First the frequencies of each type of the CRA-reasoning, verbal aggression, minor physical violence and heavy physical violence-are 12.1%, 57.9%, 17.1% and 12.9% respectively. Therefore, the verbal aggression is the most prevalent type of the CRA Second, the result from multiple regression shows that the conflict from husband's whoring, husband's drinking capacity and family type have a meaningful impact on husband's physical violence.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제24권4호
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• pp.189-202
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• 2021

본 연구에서는 2015 개정 초등학교 수학 교과서의 규칙성 영역 단원에 제시된 발문의 유형과 기능을 학년군별로 비교 분석하여 발문의 특성을 파악하고 규칙성 영역 지도에 효과적인 발문 활용에 있어서 교수·학습상의 시사점을 얻고자 하였다. 연구 결과 교과서의 규칙성 영역 단원에 제시된 발문의 유형은 학년군별로 공통되게 추론 발문, 사실 발문, 열린 발문 순으로 출현 비율이 높게 나타났으며 특히 모든 학년군에서 추론 발문의 출현 비율이 가장 높게 나타났다. 규칙성 영역 단원에서는 규칙을 찾는 과정에서 추측, 발명, 해결 활동을 돕거나 수학적 추론을 돕는 기능으로 작용하는 발문이 상대적으로 많이 제시되었다. 이러한 발문의 유형과 작용 기능은 학년군별 학습 내용 및 학년군의 특성과 관련이 있음을 유추해볼 수 있다. 따라서 본 연구의 결과를 통하여 규칙성 영역 지도 시 발문 구안에 있어서 참고자료의 제공 및 나아가 규칙성 교수·학습을 발전적으로 유도하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제12권2호
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• pp.217-223
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• 2011

인공지능(AI : Artificial Intelligence)은 지능을 만들 수 있는 방법론이나 실현 가능성 등을 연구하는 컴퓨터 공학 및 정보기술과학 분야이다. 오델로(Othello) 게임은 다른 게임에 비해 규칙이 간단하며 $8{\times}8$인 제한적인 공간에서 이루어지기 때문에 AI로 제작되는 사례가 많다. 기존의 알고리즘은 추후에 발생하는 모든 경우의 수를 탐색하거나 룰을 이용하여 처리하기 때문에 처리시간이 오래 걸리며 새로운 상황에 대처하는데 효율적이지 않다. 본 연구에서는 이런 단점을 보안하고자 오델로 게임에 AI의 한 분야인 사례기반추론(CBR : Case-based Reasoning)알고리즘을 도입한다. CBR알고리즘 이란 주어진 문제를 해결하기 위해 과거에 있었던 유사한 문제를 검색하여 상황에 맞는 해결방법을 제시하는 방식을 의미한다. 지금까지 오델로 게임에 여러가지 AI기술을 이용하였으나 CBR알고리즘을 적용한 사례가 없었다. 본 연구에서는 CBR알고리즘을 오델로 게임에 적용하여 보다 빠른 연산속도로 다음 작업을 처리할 수 있으며 기존의 사례가 충분할 때는 새로운 상황에 효율적으로 대처할 수 있을 뿐 아니라 사용자로 하여금 보다 어려운 오델로 게임을 만들 수 있는 시스템을 제안한다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.163-170
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• 2005

Urban transit is a complex system that is combined electrically and mechanically, it is necessary to construct maintenance system for securing safety accompanying high-speed driving and maintaining promptly. Expert system is a computer program which uses numerical or non-numerical domain-specific knowledge to solve problems. In this research, we intend to develop the expert system which diagnose failure causes quickly and display measures. For the development of expert system, standardization of failure code classification system and creation of BOM(Bill Of Materials) have been first performed. Through the analysis of failure history and maintenance manuals, knowledge base has been constructed. Also, for retrieving the procedure of failure diagnosis and repair linking with the knowledge base, we have built RBR(Rule Based Reasoning) engine by pattern matching technique and CBR(Case Based Reasoning) engine by similarity search method. This system has been developed based on web to maximize the accessibility.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.3-17
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• 1993

The fuzzy pattern matching technique has been developed in the framework of fuzzy set and possibility theory in order to take into account the imprecision and the uncertainty pervading values which have to be compared to requirements (which may be fuzzy) in a pattern matching process. This paper restates the basic principles and extends them to situations where (sub)patterns are only required to be satisfied up to a given tolerance (which may be fuzzy), or where the different subparts of a compound pattern may have various levels of importance. Both cases correspond to a weakening of elementary patterns. which can be expressed by a fuzzy relations modelling an approximate equality or an uncertain strict equality respectively. We also study the more sophisticated case where some elementary patterns have not to be satisfied with the highest priority provided that weaker requirements remain satisfied. The fuzzy pattern matching technique applies in a variety of problems including the evaluation of soft queries with respect to a fuzzy database, the evaluation of the fuzzy condition parts of rules in approximate reasoning, or the evaluation of the belonging of an ill-known object to a flexible class in classification problems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권2호
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• pp.524-543
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• 2022

Correct facade image parsing is essential to the semantic understanding of outdoor scenes. Unfortunately, there are often various occlusions in front of buildings, which fails many existing methods. In this paper, we propose an end-to-end deep network for facade parsing with occlusions. The network learns to decompose an input image into visible and invisible parts by occlusion reasoning. Then, a context aggregation module is proposed to collect nonlocal cues for semantic segmentation of the visible part. In addition, considering the regularity of man-made buildings, a repetitive pattern completion branch is designed to infer the contents in the invisible regions by referring to the visible part. Finally, the parsing map of the input facade image is generated by fusing the results of the visible and invisible results. Experiments on both synthetic and real datasets demonstrate that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in parsing facades with occlusions. Moreover, we applied our method in applications of image inpainting and 3D semantic modeling.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.860-863
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• 1997

FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution. In order to improve the diagnostic resolution, a new diagnostic scheme based on extended FCM which incorporates the concept of fuzzy number into FCM is developed in this paper. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and pattern matching scheme are also proposed.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1997년도 추계학술대회발표논문집; 홍익대학교, 서울; 1 Nov. 1997
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• pp.109-112
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• 1997

In this study, we attempt to improve analytical methods in auditing by applying Artificial Intelligence(AI) methods including Artificial Neural Networks(ANN) and Case-Based Reasoning(CBR), and to perform pattern recognition of the investigation signals generated by analytical procedures. Five years of audited financial data from a large-sized firm were used to calculate four commonly applied financial ratios. This exploratory study shows that the use of AI methods to analyze patterns of related fluctuations across numerous financial ratios provides improved performance in recognizing material misstatements within the financial accounts.