• 한국군사과학기술학회지
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• 제26권4호
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• pp.352-360
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• 2023

Recently, AI pilots using reinforcement learning are developing to a level that is more flexible than rule-based methods and can replace human pilots. In this paper, a curriculum was used to help head-on combat with reinforcement learning. It is not easy to learn head-on with a reinforcement learning method without a curriculum, but in this paper, through the two circle-based head-on air combat learning technique, ownship gradually increase the difficulty and become good at head-on combat. On the two-circle, the ATA angle between the ownship and target gradually increased and the AA angle gradually decreased while learning was conducted. By performing reinforcement learning with and w/o curriculum, it was engaged with the rule-based model. And as the win ratio of the curriculum based model increased to close to 100 %, it was confirmed that the performance was superior.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제6권2호
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• pp.29-38
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• 2016

Road bridges are deteriorating gradually, and it is forecasted that the number of road bridges aging over 30 years will increase by more than 3 times of the current number. To maintain road bridges in a safe condition, current safety conditions of the bridges must be estimated for repair or reinforcement. However, budget and professional manpower required to perform in-depth inspections of road bridges are limited. This study proposes an estimation model for safety rating of road bridges by analyzing the data from Facility Management System (FMS) and Yearbook of Road Bridges and Tunnel. These data include basic specifications, year of completion, traffic, safety rating, and others. The distribution of safety rating was imbalanced, indicating 91% of road bridges have safety ratings of A or B. To improve classification performance, five safety ratings were integrated into two classes of G (good, A and B) and P (poor ratings under C). This rearrangement was set because facilities with ratings under C are required to be repaired or reinforced to recover their original functionality. 70% of the original data were used as training data, while the other 30% were used for validation. Data of class P in the training data were oversampled by 3 times, and Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction (RIPPER) algorithm was used to develop the estimation model. The results of estimation model showed overall accuracy of 84.8%, true positive rate of 67.3%, and 29 classification rule. Year of completion was identified as the most critical factor on affecting lower safety ratings of bridges.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.224-227
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• 2003

The Intrsuion Detecion Systems(IDS) are required the accuracy, the adaptability, and the expansion in the information society to be changed quickly. Also, it is required the more structured, and intelligent IDS to protect the resource which is important and maintains a secret in the complicated network environment. The research has the purpose to build the model for the intelligent IDS, which creates the intrusion patterns. The intrusion pattern has extracted from the vast amount of data. To manage the large size of data accurately and efficiently, the link analysis and sequence analysis among the data mining techniqes are used to build the model creating the intrusion patterns. The model is consist of "Time based Traffic Model", "Host based Traffic Model", and "Content Model", which is produced the different intrusion patterns with each model. The model can be created the stable patterns efficiently. That is, we can build the intrusion detection model based on the intelligent systems. The rules prodeuced by the model become the rule to be represented the intrusion data, and classify the normal and abnormal users. The data to be used are KDD audit data.

• 디지털융복합연구
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• 제16권6호
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• pp.85-93
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• 2018

대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모델과 조건적 모델로 구분되는데, 이중 무조건적 모델은 초기값과 기울기를 추정하여 적합도가 높은 모델을 추정해야 한다. 그렇지만 기존 잠재성장모형에는 종단자료의 형태가 단순선형함수 등 특정 함수가 아닐 경우 기울기를 추정하는 체계적인 방법론이 없었다. 본 연구에서는 뮤조건적 모델의 기울기를 추정하는데 연관규칙(Association Rule Mining)의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용하였다. 데이터는 한국고용정보원의 2001년~2006년에 조사한 청년 패널 데이터를 사용하였다. 제안한 방법론은 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었으며, 기울기 추정 과정을 시각화할 수 있는 부수적인 장점이 있었다.

• Water Engineering Research
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• 제3권1호
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• pp.57-62
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• 2002

This research is intended to integrate long-term operation rules and real time operation policy for conservation & flood control in a reservoir. The familiar Yield model has been modified and used to provide long-term rule curves. The model employs linear programming technique under given physical conditions, i.e., total capacity, dead storage, spillways, outlet capacity and their respective elevations to find required and desired minimum storage fur different demands. To investigate the system behavior resulting from the above-mentioned operating policy, i.e., the rule curves, the simulation model was used. Results of the simulation model show that the results of the optimization model are indeed valid. After confirmation of the above mentioned rule curves by the simulation models, gate operation procedure was merged with the long term operation rules to determine the optimum reservoir operating policy. In the gate operation procedure, operating policy in downstream flood plain, i.e., determination of damaging and non-damaging discharges in flood plain, peak floods, which could be routed by reservoir, are determined. Also outflow hydrograph and variations of water surface levels for two known hydrographs are determined. To examine efficiency of the above-mentioned models and their ability in determining the optimum operation policy, Esteghlal reservoir in Iran was analyzed as a case study. A numerical model fur the solution of two-dimensional dam break problems using fractional step method is developed on unstructured grid. The model is based on second-order Weighted Averaged Flux(WAF) scheme with HLLC approximate Riemann solver. To control the nonphysical oscillations associated with second-order accuracy, TVD scheme with SUPERBEE limiter is used. The developed model is verified by comparing the computational solutions with analytic solutions in idealized test cases. Very good agreements have been achieved in the verifications.

• 경영정보학연구
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• 제24권1호
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• pp.105-123
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• 2022

신용리스크 관리에 해당하는 부도예측모형은 기업에 대한 신용평가라고도 볼 수 있으며 은행을 비롯한 금융기관의 신용평가모형의 기본 지식기반으로 새로운 인공지능 기술을 접목할 수 있는 유망한 분야로 손꼽히고 있다. 고도화된 모형의 실제 응용은 사용자의 수용도가 중요하나 부도예측모형의 경우, 금융전문가 혹은 고객에게 모형의 결과에 대한 설명이 요구되는 분야로 설명력이 없는 모형은 실제로 도입되고 사용자들에게 수용되기에는 어려움이 있다. 결국 모형의 결과에 대한 설명은 모형의 사용자에게 제공되는 것으로 사용자가 납득할 수 있는 설명을 제공하는 것이 모형에 대한 신뢰와 수용을 증진시킬 수 있다. 본 연구에서는 머신러닝 기반 모형에 설명력을 제고하는 방안으로 설명대상 인스턴스에 대하여 로컬영역에서의 설명을 제공하고자 한다. 이를 위해 설명대상의 로컬영역에 유전알고리즘(GA)을 이용하여 가상의 데이터포인트들을 생성한 후, 로컬 대리모델(surrogate model)로 연관규칙 알고리즘을 이용하여 설명대상에 대한 규칙기반 설명(rule-based explanation)을 생성한다. 해석 가능한 로컬 모델의 활용으로 설명을 제공하는 기존의 방법에서 더 나아가 본 연구는 부도예측모형에 이용된 재무변수의 특성을 반영하여 연관규칙으로 도출된 설명에 도메인 지식을 통합한다. 이를 통해 사용자에게 제공되는 규칙의 현실적 가능성(feasibility)을 확보하고 제공되는 설명의 이해와 수용을 제고하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 블랙박스 모형인 인공신경망 기반 부도예측모형을 기반으로 최신의 규칙기반 설명 방법인 Anchor와 비교하였다. 제안하는 방법은 인공신경망 뿐만 아니라 다른 머신러닝 모형에도 적용 가능한 방법(model-agonistic method)이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제9권5호
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• pp.25-41
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• 2009

본 연구는 MMO(Massive1y Multi-player Online) 게임플레이 경험에 관한 게이머의 행동을 체계적으로 코드화 할 수 있는 분석적 틀을 개발하고 문제해결과정으로서의 게임플레이를 실증적으로 규명하는데 목적이 있다. MMO 게임플레이 경험에 관한 분석틀은 모델휴먼프로세서, 내용기반연구, 절차기반연구를 고찰하여 전체적인 틀을 구축하였다. 게임플레이에 관한 구체적인 행동과 내용은 MMO 게임에 관한 실증적 실험 진행과 동시조서 분석을 통하여 도출되었다. 그 결과를 통해서 MMO 게임플레이 행동은 운동, 지각 기능 표상 시뮬레이션, 법칙 행동(휴리스틱스, 법칙적용, 법칙초월)들로 분류되어 MMO 게임에 적합한 새로운 분석틀이 개발되었다. 본 실험결과 시행착오를 통해 게임의 법칙을 발견하는 '휴리스틱행동' 해당 법칙을 따르는 '법칙적용행동', 해당법칙을 초월하는 '법칙초월행동'이 발견되었다. 특히 문제공간에서 '법칙적용행동'과 '법칙초월행동'이 시행되는 두 가지 법칙공간이 발견되었다. 새로 발견된 법칙공간과 게임플레이 패턴은 MMO 게임의 레벨디자인 요소에 해당하는 지역특성, 몬스터의 속성, 아이템, 스킬 등을 결정하는데 중요한 기초를 마련한다. 그래서 본 연구결과는 MMO 게임의 품질을 향상하기 위한 게임디자인 방법론에 중요한 시사점을 제공할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제16권1호
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• pp.65-73
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• 2000

본 연구에서는 미소변형률에서 대변형률까지의 거동을 모델할 수 있는 탄소성 구성모델을 개발하였다. 제안된 구성모델은 일반 등방경화규칙에 근거한 비등방 경화규칙과 전응력 개념을 토대로 개발하였다. 그리고 제안된 구성관계가 기존의 대표적 구성모델을 포함하고 있음을 수학적으로 입증하였다. 국내 화강풍화토에 대한 공진주시험, 비틂전단시험, 삼축시험 등 일련의 실내시험 결과를 이용하여 검증한 결과, 쌍곡선 모델 및 Ramberg-Osgood모델과 비교하여 제안된 모델은 미소변형률에서 대변형률까지의 거동을 더욱 일관되고 정확하게 모델할 수 있다. 또한 비틂전단시험 결과와의 비교에서는, 미소변형률 조건에서 나타나는 비선형성을 적합하게 예측할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.93-103
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• 2021

금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• International Journal of Quality Innovation
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• 제8권2호
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• pp.132-146
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• 2007

Constructing an effective production control policy is the most important issue in wafer fabrication factories. Most of researches focus on the input regulations of wafer fabrication. Although many of these policies have been proven to be effective for wafer fabrication manufacturing, in practical, there is a need to help operators decide which lots should be pulled in the right time and to develop a systematic way to alleviate the long queues at the bottleneck workstation. The purpose of this study is to construct a photolithography workstation dispatching rule (PADR). This dispatching rule considers several characteristics of wafer fabrication and influential factors. Then utilize the weights and threshold values to design a hierarchical priority rule. A simulation model is also constructed to demonstrate the effect of the PADR dispatching rule. The PADR performs better in throughput, yield rate, and mean cycle time than FIFO (First-In-First-Out) and SPT (Shortest Process Time).