이에 본 논문에서는 이동 객체의 위치를 향상 명시적으로 결정할 수 있는 추적 가능 실내 기호 공간(Trackable Indoor Symbolic Space)을 정의하고, 이러한 공간을 정의하기 위한 규칙들을 제안한다 위치를 좌표로 나타내는 실외 공간의 응용 프로그램들과는 달리, 대부분의 실내공간의 응용 프로그램들은 위치를 방 번호와 같은 기호적 값으로 표현하는 기호참조체계를 이용한다 이에, 본 논문에서는 실내기호공간의 개념과 실내 기호공간에서의 이동객체의 위치 추정에 대해 소개하고, 추정 가능한 실내공간을 만들기 위한 규칙과 방법을 제안하고 있다.
밀폐된 공간으로 이루어진 작업장은 여러 가지 유해가스가 많이 발생된다. 이로 인해 환기가 불충분한 작업공간에서는 산소결핍 및 유해가스로 인한 건강장해와 인화성 물질에 의한 화재, 폭발 등의 위험이 존재한다. 따라서 유해가스 정보를 작업장 내의 센서를 통해서 실시간으로 모니터링하고, 위험으로부터 작업자의 안전을 보장할 수 있는 모니터링 시스템이 필요하다. 특히, 상황에 맞는 의사결정이 가능하도록 하기 위해 상황인식 시스템의 도입이 필요하다. 이 논문에서는 작업장의 유해가스 정보를 모니터링하기 위한 추론 규칙을 JESS를 기반으로 설계한다.
일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
결핵은 적절한 처방에 따른 약제를 일정기간동안 규칙적으로 복용하면 완치되는 질환이다. 약을 제대로 복용하지 않을 경우에는 치료실패와 재발이 되며 약제 내성균의 전파, 경제적 손실 그리고 사망까지 초래한다. 따라서 결핵환자의 순응도는 치료처방에 따라 약을 규칙적으로 주워진 기간동안 복용하는 환자의 행동을 의미하며 이것이 결핵치료의 성공여부를 결정짓는 가장 중요한 요인이다. 그래서 결핵치료에 있어서 보다 관심을 기울여야 할 사항은 결핵약제보다는 환자의 순응도를 높이는 데 있다. 이번 달에는 환자에게 교육을 시키므로 내원 약속일을 지키게 하는 등 환자의 순응도를 높이기 위한 방안들을 서술한다
정보화시대에 들어서면서 나날이 급증하는 데이터에 대한 재가용성을 위한 많은 연구가 이루어지고 있다 이러한 연구들은 의사결정지원, 예측, 추정 등의 분야에서 적용되고 있으나, 실생활에 활발히 적용되기까지 앞으로 많은 연구 및 개발이 요구된다. 이 논문에서는 수집된 데이터로부터 패턴을 추출하여 예측결과를 제공할 수 있는 시스템 모델과 모델에 적합한 점진적 규칙갱신 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 예측 모델의 특징은 새로 입력되는 정보에 대한 반복 학습시 수치데이터에 대한 평균근사치 할당방법을 적용하여 규칙갱신을 용이하게 하였으며 각 클래스의 수치데이터에 대한 분류를 용이하도록 하였다.
본 논문에서는 전문가의 지식이 없는 상황에서 자동적으로 최적의 퍼지 제어기를 설계하는 방법에 대해 연구한다. 먼저 퍼지 제어기의 규칙 설정을 위해 기존의 PID 제어기의 입출력 데이터를 클러스터링한다. 군집된 데이터들로부터 클러스터의 수를 파악하고 이를 바탕으로 퍼지 제어를 위한 규칙의 수를 결정한다. 둘째로 퍼지 제어기의 여러 파라미터들은 유전자 알고리즘을 적용하여 최적화한다. GA를 이용한 최적화 과정에서는 성능평가 기준으로 기준입력에 대한 시스템 응답간의 오차와 오버슈트의 크기를 사용하여 응답이 빠르고 안정적인 제어기를 설계하도록 진화방향을 설정한다. 이렇게 만들어진 퍼지 제어기의 성능을 기존의 PID 제어기와 비교 평가한다
가공되지 않은 데이터에서 직접 규칙 형태의 지식을 추출하는 문제는 자료의 홍수 속에서 정보의 부족을 느끼는 모순을 해결하기 위한 데이터 마이닝 분야에서 매우 중요하다. 논리 최적화 도구는 주어진 ON 집합과 DC 집합을 이용하여 최적화된 형태의 지식을 추출하는 도구인데, 본 논문에서는 논리 최적화 기법 중 병렬 확장 기법을 이용하여 초기 지식을 생성한 후 정렬, 축소, 규칙 확장 등의 방법을 이용하여 실 세계 데이터에 적용할 수 있는 규칙이 생성될 수 있음을 보였다. 이와 같은 새로운 접근 방법이 종래의 C4.5 등의 결정 트리 기법에 손색없는 규칙을 생성할 수 있음을 실험을 통해 입증하였다.
인터넷을 통해 사용자에게 클라우드 컴퓨팅 서비스를 효율적으로 제공하기 위해서는 데이터 센터에 가상화와 분산 컴퓨팅 기술을 기반으로 하여 IT 자원을 구성해야 한다. 본 논문은 폭넓은 분야에서 새로운 훈련 데이터가 언제라도 추가될 수 있고, 또한 언제라도 훈련 데이터에 새로운 속성이 추가될 수 있다는 문제에 특별히 초점을 맞춘다. 이러한 경우, 기존 속성 집합들을 가지는 훈련 데이터로 생성된 규칙은 쓸모없게 된다. 더구나 새롭게 추가된 데이터나 속성을 가지는 새로운 데이터는 기존 규칙과 결합될 수 없다. 본 논문은 이와 같은 경우를 자연스럽게 처리할 수 있는 보다 진보된 새 추론 엔진을 제안한다. 이 방법에서 기존의 데이터로 부터 생성된 규칙은 개선된 규칙을 생성하기 위한 새로운 데이터 집합과 결합될 수 있다.
본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.
딥러닝으로 만들어진 모델의 내부는 black box와 같은 특성을 가져 동작 규칙을 알기 어렵다. 최근 기계학습의 발전으로 인공지능이 전보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으나 위와 같은 이유로, 모델이 내린 판단의 근거를 알기 어렵다. 그러므로 딥러닝의 동작 규칙을 사람이 이해할 수 있는 형식으로 나타내려는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 Attention과 LIME 기법을 활용하여 IMDB 데이터를 감성 분석한 순환신경망의 의사결정 요인을 분석하였다. 각 기법을 활용했을 때의 장단점과 실제 구현에 있어 등장하는 문제에 대해 알아보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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