국내 건설 산업에서 실패정보는 사례중심의 비체계적인 문서형태로 관리되고, 통계적 분석결과 정보수준의 자료로 제시되고 있다. 이는 건설실패정보의 활용을 통하여 건설프로세스가 지속적으로 개선될 수 있다는 긍정적인 측면을 간과한 건설실무자의 인식의 부재에 기인한다. 이에 본 연구는 건설실패정보의 관리 및 활용에 대한 문제점을 인식하고, 반복적으로 발생되는 건설실패를 사전에 예방할 수 있도록 실패정보를 체계적으로 관리, 공유, 학습, 활용할 수 있는 웹 기반 건설실패사례 정보시스템을 구축하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발된 건설실패사례 정보시스템은 웹과 사례기반추론기법을 이용하여 가장 유사한 과거 사례가 검색될 수 있도록 구현하였으며, 건설실패정보를 체계적으로 관리할 수 있고, 실패사례를 통한 간접적 지식습득 및 미래의 건설프로젝트의 실패발생 예방대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.
설비에 고장이 발생하여 고객이 수리를 요청하기 전에 미리 고객을 방문하여 예방점검을 실시하는 것은 고객의 만족도를 높이고 수리기술자의 효과적인 활용을 위해서 매우 중요한 활동이다. 본 연구에서는 설비에 고장이 발생하여 수리가 이루어진 후에 그 설비의 다음 고장은 언제 발생할 것인가를 예측하기 위하여 사례기반 추론을 적용하였다.
설비에 고장이 발생하여 고객이 수리를 요청하기 전에 미리 고객을 방문하여 예방점검을 실시하는 것은 고객의 만족도를 높이고 수리기술자의 효과적인 활용을 위해서 매우 중요한 활동이다. 본 연구에서는 설비에 고장이 발생하여 수리가 이루어진 후에 그 설비의 다음 고장은 언제 발생할 것인가를 예측하기 위하여 사례기반 추론을 적용하였다.
전자상거래와 같은 분산컴퓨팅환경에서는, 의사결정을 위해 협동적 문제해결과 사례기반의 자동 모형화가 더욱 중요시 되고 있다. 왜냐하면, 문제요구는 다양하고 이에 대응하기 위해 모든 모형을 준비한다는 것은 실제로 어려우며, 모형의 저장 및 관리관점에서도 비효율적이기 때문이다. 이에 따라, 최적화 에이전트 기반의 자동 모형화에 의한 문제해결을 위한 연구의 필요성이 인식되고 있다. 본 연구에서는 최적화 모형에 대한 지식이 부족한 사용자 수준의 XML 표현과 같은 문제요구를 이해하고, 최적화 모형 사례로부터 목표모형을 탐색하는 최적화 에이전트를 위한 사례기반 자동 모형화의 프레임웍을 제시한다. 이를 위해, 자동 모형화 지식의 표현과 목표모형 탐색을 위한 전방향 추론절차를 제시한다 최적화 에이전트는 모형화 노력을 줄이기 위해서, 민감도분석을 통해 성능이 평가된 탐색 알고리즘을 사용한다.
현재 진행중인 정보화의 추세 속에서 도시계획 과정에서의 의사결정을 지원하기 위해 다양한 지식기반 공간분석 시스템이 개발되었으나 비구조화된 도시계획 문제의 특성으로 인해 그 적용이 어렵다. 이같은 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 사례기반 추론에 의한 공간분석 시스템을 개발하고 이를 택지개발사업시 토지이용계획 과정에 도입하여 그 활용 가능성을 탐색해 보았다. 사례연구를 통한 실험의 결과, 개발된 공간분석 시스템의 적용 가능성이 확인되었다. 그러나 보다 충분한 양의, 건전한 내용의 사례 축적이 병행된다면 더욱 효과적인 추론을 수행할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 진단분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고 최적의 해를 찾고자 사례기반추론과 인공 신경망을 혼합한 시스템을 제안한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식이 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야에 효율적으로 활용되었다. 그러나 사례의 양이 방대해야 효율적인 추론을 할 수 있으며, 검색된 시간 또한 지연되는 단점이 있다. 이러한 문제를 보완하고자 본 논문에서는 인공 신경망의 학습을 통해 저장된 ANN Library를 생성하여, 사례기반추론에서의 부적절한 해를 유추하는 것을 방지하고, 효율적이고 신뢰성이 높은 해를 유추해 내는데 목적이 있다.
사출금형 공정계획이란 금형설계를 완료한 후에 설계된 금형을 경제적, 효율적으로 생산하기 위하여 수행해야 할 제조공정에 대한 계획이다. 이러한 공정계획은 전문가의 경험에 의존함은 물론 많은 시간이 소요된다. 그리고 사출금형 공정계획은 현장경험을 토대로 완전 수작업에 의존하고 있으므로 공정계획전문가의 경험과 숙련 등에 따른 변동, 공정설계용 데이터의 부정확 등에 의한 공정계획 그 자체가 갖고 있는 부정확도에 따라 많은 문제점이 있다. 이러한 문제점과 함께 공정계획 전문가의 부족현상, CAD/CAM시스템의 보급 및 생산형태의 다품종소량화 현상에 따라 공정계획의 자동화가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 사출금형 공정계획을 자동화하기 위해 사례기반추론(Case Based Reasoning)을 이용하였다. 사출금형의 공정계획은 성형품의 종류에 따라 다양하고 복잡하기 때문에 지식으로서 접근하는데는 한계가 있었다 그래서 본 논문에서는 전문가들의 경험지식을 이용한 사례기반추론을 이용한 공정계획시스템인 IIMPPS(Intelligent Injection Mold Process Planning System)를 개발하였다. 사례기반추론 공정계획 시스템을 개발하기 위해 과거 공정계획을 적합한 사례로서 표현 및 구성하고, 적절한 공정계획을 수립하기 위한 사례의 검색 및 조정방법을 제안하였다. 본 시스템은 차후에 가상생산 에이전트(최형림 등, 2000) 중에서 공정계획 에이전트의 엔진으로서 역할을 수행할 것이다.
유비쿼터스 환경에서의 상황인식 서비스는 의료, 쇼핑, 교육, 소방, 문화 등 우리 사회 전 분야에 걸쳐 응용되고 있으며, 각 분야에 영향을 미치고 있다. 상황인식 서비스는 사용자의 상황정보를 정확하게 파악하여 신속한 서비스를 제공하는데 목적이 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 상황정보를 바탕으로 보다 효율적이고 정확한 서비스를 제공하고자 지능적인 추론방법인 사례기반추론방법을 제안한다. 사례기반추론은 과거의 경험이나 상황을 사례 데이터베이스로 구축하여 어떠한 상황이나 문제가 발생하면 기존의 사례 데이터베이스에서 가장 유사한 사례들과 비교 분석하여 현재에 처한 상황과 가장 유사한 상황을 검색하여 그에 따른 사용자가 원하는 정보를 제공한다. 즉 사용자의 상황정보를 바탕으로 검색된 유사한 사례들에 대한 유사도를 측정, 구함으로써 유사도가 높은 사례일수록 현재의 상황과 가장 유사한 상황으로 인식하여 그에 따른 해결책을 제시하여 사용자로 하여금 원하는 서비스를 제공받고자한다.
국내 원자력발전소에서 발생한 발전정지 사건사례를 분석한 결과로써 획득한 고장원인, 문제점, 유사한 문제점 재발방지 방안 등의 분석정보를 효과적으로 공유하기 위한 발전정지사례 분석정보 시스템을 개발하고 있다. 이 시스템의 기반구조인 관계형 데이타베이스 화일들은 입력작업 지원 분류정보, 발전정지 사례분석정보, 검색작업 지원정보 둥의 저장을 위한 세가지 화일 그룹으로 나눌 수 있다. 각 그룹의 화일간에 정의된 상관관계성을 기반으로 발전정지사례 분석정보시스템의 입력, 검색, 출력작업이 수행된다. 시스템의 사용자는 제공되는 메뉴를 사용하여 관심있는 주제별로 데이타베이스에 저장된 발전정지사례 분석정보를 검색하고 출력할 수 있다.
유비쿼터스 컴퓨팅의 목표 중 하나는 사용자의 직접적이거나 은연중에 내포된 요청에 따라 적절한 서비스를 제공하는 것이다. 최근에는 사용자의 다양한 요청에 보다 유연하게 대응할 수 있는 연구가 이루어지고 있으며 그 중 단일서비스의 조합을 통해 복합서비스를 제공할 수 있는 서비스 컴포지션(Service Composition)이 주목을 받고 있다. 하지만 기존 연구들은 늦은 처리속도로 인해 빠른 응답이 필요한 실시간 상황인식 서비스에는 부적합 하다. 또한 사례기반 추론은 사례 기저에 쌓인 사례의 수가 늘어감에 따라 속도가 저하되는 단점이었다. 이러한 단점을 최소화 하기 위하여 클러스터링 기법이 사용되고 있다. 본 논문은 사례기반 추론을 이용한다. 또한 사례 기저의 수를 유지하면서 사례 기저의 수치화 및 트리구조 판리를 이용하여 기존방법보다 빠른 서비스 컴포지션을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 기존의 서비스 컴포지션 기법과 비교 분석을 통하여 제안하는 기법의 유효함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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