• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.261-274
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• 1997

기존에 제안되어온 판별분석 기법이 대상으로 하는 대부분의 자료는 각 개체가 어느 한 특정한 집단에 전적으로 소속되어 있는 것으로 국한되어 왔다. 그러나 오늘날 (0-1)의 이치논리가 퍼지(Fuzzy) 개념과 다치논리로 확장되는 현상은 어느 한 개체를 꼭 한개의 집단에만 국한시키는 관점 역시 변화를 요구하고 있다고 본다. 이에 본 논문에서는 한 개체가 어떤 소속확률을 갖고 여러개의 집단에 소속되어 있는 상황을 고려하여 이러한 개체들로 구성된 학습표본으로부터 판별분석 규칙을 개발하는 것을 목표로 하였다. 방법론으로는 개체들의 특성벡터와 소속상태의 관계를 역추정(calibration) 모형으로 표현하고 판별대상개체의 특성벡터가 주어졌을 때 소속상태를 추정하도록 하며 이때 추정은 베이지안 방법, Metropolis 알고리즘 등을 사용하였다. 또한 제안된 판별규칙의 평가를 위한 기준을 제안하고 두개의 자료를 기존의 다른 규칙들과 함께 분석하여 결과를 비교하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.213-216
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• 2005

W3C에서는 온톨로지의 표준 언어로 OWL(Web Ontology Language)을 발표하였고 이를 활용한 온톨로지가 다양한 곳에 적용되어 구축이 되고 있다. 하지만, DL(Description Logic)기반인 OWL언어가 표현할 수 있는 규칙의 한계로 인하여 이를 확장하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통하여 W3C에서는 OWL과 RuleML(Rule Markup Language)을 통합하여 규칙(Rule)에 대한 표현력이 더욱 향상된 SWRL(Semantic Web Rule Language) 언어를 제안하였다. 현재 이러한 연구는 OWL, SWRL 온톨로지 언어를 활용하고 Racer, Jess와 같은 엔진을 통하여 추론을 하는 형태로 활성화 되어 가고 있다. 하지만 이러한 형태로 온톨로지를 구축하는데 있어서 Racer를 이용한 DL추론, Jess를 이용한 Rule-base추론이 병행되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 온톨로지를 추론하기 위한 엔진으로 Racer와 Jess의 병행이 아닌, Jess를 이용하여 DL기반언어인 OR온톨로지를 추론하는 것 뿐 만 아니라 SWRL언어의 규칙 또한 추론할 수 있도록 한다. 이러한 시스템을 구축하기 위해 OWL을 Jess언어를 이용하여 추론할 수 있도록 개발된 OWLJessKB라는 툴과 SWRL언어를 추론하기 위해 Jess언어로 변환하여 이를 추론하는 SWRL Factory, 그리고 이출 이용하여 통합 추론하기 위한 세가지 통합 추론 플랫폼을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제33권2호
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• pp.137-145
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• 2020

'투약용량 발견 시험(Dose Finding Study)'라고도 불리는 제 1상 임상시험은 동물 실험 혹은 시험관 실험을 통하여 개발된 신약물질을 사람에게 실시하는 첫 단계이다. 제1상 임상시험의 가장 주요한 목적은 환자에게 허용할 수 있고 최대의 효능을 가진 복용량을 결정하는 것이다. 본 논문에서는 이를 고려하여 최대허용용량(MTD)를 결정할 수 있는 적절한 추정방법을 제안하였다. 이 방법은 Biased coin design과 멈춤규칙을 이용하여 MTD를 추정한다. 제안하는 방법은 모의실험을 통해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.63-74
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• 2002

본 논문에서는 용해로 이상감시를 위한 실시간 유리 용해로 운전 전문가시스템을 구축한 결과를 소개한다. 유리용해 공정에서는 운전자의 경험지식에 의해 내부의 상황을 판단하게 되고, 이는 용해로 수명과 제품의 품질에 중요한 영향을 준다 이를 전문가 시스템으로 구현하기 위하여, 먼저 기존 운전자의 지식을 취합, 분석한다. 그 후, 취합된 각 지식들의 특성에 부합하도록 이진 규칙(Crisp Rule)과 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)으로 구분한다. 이 때, 선형 회귀분석을 통하여 퍼지 규칙의 입력을 결정함으로써 보다 정확한 운전 지식의 표현이 가능하도록 하였다. 설계된 알고리즘은 젠심(Gensym)사의 실시간 전문가 시스템 개발 툴인 G2를 사용하여 구현하였다. 제시된 퍼지 전문가 시스템은 삼성코닝(주) 수원사업장의 실제 생산 용해 공정에 직접 적용하여 그 효율성이 검증되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1994년도 춘계공동학술대회논문집; 창원대학교; 08월 09일 Apr. 1994
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• pp.635-645
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• 1994

생산현장은 생산일정을 실천하는 과정에서 생산일정수립시에 이용하는 정보의 부정확성과 작업장내의 동적특성 때문에 기존에 수립했던 일정을 더 이상 수행하기 어려운 상황에 놓이게 되는 경우가 잦다. 따라서 변화된 방황에 맞게끔 재일정을 신속하게 수립해 주어야 한다. 일정에 동적인 상황을 반영하기 쉽게 하고 일정에 대한 사용자의 이해를 도와서 좋은 일정을 빠른 시간내에 수립하기 위해 생산통제시스템을 사용자 편의의 일정편집기능과 일정수립기능을 제공하는 의사결정 지원시스템으로 설계하였다. 일정편집기능은 규칙기반 시스템으로 구현되었으며 사용자가 편집작업을 수행했을 경우 일저으이 국소적인 변화가 전체에 파급시키는 효과를 추적하여 생산일정의 실행가능성을 유지시켜 준다. 이를 통해 사용자가 일정에 대한 이해와 확신을 가지고 일정을 실천에 옮기게 할 수 있을 뿐만 아니라, 사용자의 의사를 적극 반영할 수 있어서 좀 더 현실적인 일정운영이 가능하다. 한편 일정수립기능을 위해 2단계 일정계획 방법을 고안하였다. 단계 1에서는 우선순위 규칙으로 일정을 수립하고 단계 2에서는 단계 1에서 수립된 일정을 makespan 측면에서 개선시켜 일정을 향상시키는 방법을 취하므로서 우선순위 규칙만을 사용하는 근시안적인 방법보다는 수행도가 좋으면서 타당한 시간내에 일정을 수립할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1996년도 제8회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.145-152
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• 1996

연속음성인식 시스템을 개발하기 위해서는 언어가 갖는 문법적 제약을 이용한 언어모델이 요구된다. 문법적 규칙을 이용한 언어모델은 전문가가 일일이 문법 규칙을 만들어 주어야 하는 단점이 있다. 통계적 언어 모델에서는 문법적인 정보를 수작업으로 만들어 주지 않는 대신 그러한 모든 정보를 학습을 통해서 훈련해야 하기 때문에 이를 위해 요구되는 학습 데이터도 엄청나게 증가한다. 따라서 적은 양의 데이터로도 이와 유사한 효과를 보일 수 있는 것이 클래스에 의거한 언어 모델이다. 또 이 모델은 음성 인식과 연계시에 탐색 공간을 줄여 주기 때문에 실시간 시스템 구현에 매우 유용한 모델이다. 여기서는 자동으로 클래스를 찾아주는 알고리즘을 호텔예약시스템의 corpus에 적용, 분석해 보았다. Corpus 자체가 문법규칙이 뚜렷한 특성을 갖고 있기 때문에 heuristic하게 클래스를 준 것과 유사한 결과를 보였지만 corpus 크기가 커질 경우에는 매우 유용할 것이며, initial map을 heuristic하게 주고 그 알고리즘을 적용한 결과 약간의 성능향상을 볼 수 있었다. 끝으로 음성인식시스템과 접합해 본 결과 유사한 결과를 얻었으며 언어모델에도 음향학적 특성을 반영할 수 있는 연구가 요구됨을 알 수 있었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.75-82
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• 2008

기존의 대기행렬시스템 추론에 관한 연구들은 서비스시작시점과 서비스종료시점을 이용하여 수행되었다. 그러나 서비스시작시점은 시스템 내부 관측치로서 실제로 관측하기 어려울 때가 많다. 본 논문에서는 서비스시작시점 대신 외부 관측치인 도착시점을 이용하여 대기행렬시스템을 추론한다. 도착 및 이탈시점에 근거한 대기행렬 모형의 분석은 서비스시작시점의 결정이 관건이다. 본 연구의 선행연구로서 선입선출 및 후입선출 시스템에 대한 서비스시작시점의 결정방법은 이미 개발되었다. 본 논문에서는 임의순서규칙 대기행렬시스템으로 추론 범위를 확장한다. 구하고자 하는 성능척도는 평균대기시간과 평균서비스시간이며 이들의 분산을 구함으로써 통계적 분석기법의 사용이 가능하도록 하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과로부터 얻은 데이터를 이용하여 본 연구의 추론방법을 적용함으로써 그 타당성을 검증하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권6호
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• pp.7-18
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• 2016

본 연구는 놀이와 웃음활동을 인성교육과 접목하여 프로그램을 구안하고자 초등학교 5, 6학년 학생들을 대상으로 놀이(규칙놀이 영역, 전통놀이 영역, 보드게임 영역), 웃음활동, 디지털 게임의 실태와 선호도를 설문조사하였다. 학생들의 선호도는 보드게임 영역에서 가장 높았고, 그 다음으로 디지털 게임, 규칙놀이 영역, 전통놀이 영역, 웃음활동 순으로 나타났다. 규칙놀이 영역에서는 그룹놀이를 가장 선호했고, 전통놀이 영역에서는 윷놀이를 가장 선호하였다. 보드게임 영역에서는 7세 이상 대상 2연령의 보드게임을 가장 선호하였고, 디지털 게임은 모바일 게임을 가장 선호하였다. 따라서 초등학생들에게 양질의 놀이 교육 프로그램을 개발할 때에는 학생들의 놀이 실태를 잘 파악하고 성별에 따라 선호도가 다름을 이해하는 등 놀이의 특성을 고려하는 것이 매우 중요하다고 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.778-787
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• 2003

기존의 규칙기반 침입탐지 시스템은 사후처리식 규칙 추가로 인하여 새로운 변종의 공격을 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 규칙기반 시스템의 한계점을 극복하기 위하여, 시간지연 신경망(Time Delay Neural Network; 이하 TDNN) 침입탐지 시스템을 제안한다. 네트워크상의 패킷은 바이트 단위를 하나의 픽셀로 하는 0에서 255사이 값으로 이루어진 그레이 이미 지로 볼 수 있다. 이러한 연속된 패킷이미지를 시간지연신경망의 학습패턴으로 사용한다. 정상적인 흐름과 비정상적인 흐름에 대한 패킷이미지를 학습하여 두 가지 클래스에 대한 신경망 분류기를 구현한다 개발하는 침입탐지 시스템은 알려진 다양한 침입유형뿐만 아니라, 새로운 변종에 대해서도 분류기의 유연한 반응을 통하여 효과적으로 탐지할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.284-288
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• 2006

본 논문은 시맨틱 웹 기술이 융합된 지식기반 정보유통 플랫폼(OntoFrame-K$^{(R)}$)의 추론 서비스 시스템 (OntoThink-K$^{(R)}$)에서 이용되는 Persistent Model인 DBMS기반의 온톨로지 확장 모델에 대해 설명하고자 한다. OntoFrame-K$^{(R)}$는 대용량의 지식 데이터를 다루기 때문에 기존에 개발된 온톨로지 추론 엔진을 이용할 경우 많은 한계점을 가지게 된다. 따라서 우리는 대용량의 지식 데이터를 안정적으로 처리할 수 있으며 추론의 신뢰성과 정합성을 가지는 온톨로지 확장 모델을 설계, 구현하였다. 본 모듈은 OWL과 인스턴스 데이터를 트리플 형태로 변환하여 입력 받은 후, 온톨로지 스키마 규칙과 사용자 정의 규칙을 이용한 정방향 추론 방법으로 추론 서비스에서 필요한 지식데이터들을 생성하는 역할을 한다. 본 모델은 DBMS를 이용하여 대용량의 지식 데이터를 저장할 수 있으며, 추론 규칙에 따른 정방향 추론을 통해 지식 모델을 확장하기 때문에 데이터의 정합성이 보장된다.