본 논문의 목적은 Cao의 퍼지 추론에 기초한 퍼지 시스템이 Universal Approximator임을 증명함으로써 Cao의 퍼지 시스템을 비선형 모델링 문제에 적용하기 위한 이론적 토대를 제공하는 것이다. 즉 우리는 Cao의 퍼지 논리 시스템을 특별한 형태로 수식화하고 수식화된 Cao의 퍼지는 논리 시스템이 임의의 비선형 함수를 충분히 정확하게 근사할 수 있다는 것을 보인다. 이와 같이 증명된 이론은 Cao의 퍼지 시스템이 실제의 공학적 문제에 어떻게 성공적으로 적용되었는지를 설명할 수 있다.
실버용 로봇은 종래의 일반적인 로봇하고는 달리 매우 다양하고 복잡한 기능이 요구된다. 실버용 로봇이 주어진 작업을 성공적으로 수행하기 위해서는 인간의 두뇌작용에 해당하는 지능제어시스템과 이를 바탕으로 한 자율기능, 높은 수준의 인간과 로봇과의 통신을 위한 적절한 인터페이스, 고기능 센서를 이용한 감각기능, 로봇의 활동범위를 넓혀주는 이동기능, 조작을 위한 매니퓰레이션기능, 그리고 임무수행을 위한 처리기능 등이 필요하다. 이러한 다양하고 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 지능적인 제어가 요구된다.(중략)
산업의 요구로부터 시작된 고객관계관리(CRM: Customer Relationship Management)를 기를 학문과의 관계에서 검토하고, 특별히 인터넷 기반의 CRM에 관련된 비즈니스 모델과 프로세스 모델을 소개한다. CRM의 핵심적인 요소인 개인화는 하나의 마케팅 기법이 아닌 비즈니스 모델 수준에서 다루어져야 한다는 인식하에, 인터넷에서의 개인화 비즈니스 모델의 정의를 소개하고, 이를 위한 전제 조건과 개인화의 차원 등을 소개한다. 한편, CRM의 성공적인 구축은 이를 위한 프로세스를 여러 가지 관점에서 조망하는 것이 필수적인데, 본 논문에서는 여러 관점에서 이들을 정리하고, 이를 지원하는 도구들과 이러한 도구의 자동화 전략을 소개한다.
성공적인 사이트를 위한 필수적인 요소로 각광받고 있는 collaborative filtering 기술은 정보의 과부하를 줄일 수 있고 고객에 대한 충성도를 높여주는 효과로 인해 많은 사이트에 적용되어 운용되고 있다. 이 논문에서는 collaborative filtering 적용 포기에 발생하는 정보의 부족으로 인한 정확도 저하를 막기 위해 상품간 연관성을 이용한 결측티 예측 방안을 제안한다.
자본시장법 개정과 벤처 창업 활성화를 위해 크라우드펀딩(Crowdfunding)의 역할이 매우 중요해지고 있다. 크라우드펀딩은 자금 수요자가 자신의 사업이나 자금조달 목적을 홍보하여 불특정 대중(crowd)으로부터 자금공급 여부에 대한 집단지성(collectiveintelligence)을 이끌어내고, 온라인상의 전문중개기관(intermediation)을 통해 소액의 자금을 조달(funding)하는 행위이다(김세련, 2017). 본 연구는 2017년 4월부터 약 1년간의 질적연구로 주식 및 채권 발행을 통한 증권형 크라우드펀딩을 준비하여 성공한 기업 5곳의 면담 자료와 실제 현장에서 강사로 교육을 하면서 관찰한 참여관찰일지를 전사 및 코딩하였다. 이를 기반으로 첫째, 크라우드펀딩에 성공한 기업들의 특징을 밝혀내고 둘째, 크라우드펀딩에 관한 사전교육이 성공에 영향을 미치는지 확인하였다. 본 연구결과를 바탕으로 궁극적으로는 크라우드펀딩을 통해 성공적으로 자금 유치를 하기 위한 교육법을 밝혀내고자 하였다. 기존 교육방식에 자코토 교육철학을 접목시켜 자코토 교육법이 크라우드펀딩을 통한 자금유치 성공에 긍정적인 영향을 준다는 것을 밝혀낸다. 자코토의 교육법은 어떤 '설명'도 하지 않고 프랑스어를 완벽하게 배우도록 한 자코토의 실험이 누구나 알려는 의지를 갖는다면 새로운 것을 배울 수 있다는 지능의 동일성에 근거하여 학생들에게 알려는 의지를 불러일으키고 빠져나갈 수 없는 고리를 강제하여 스스로 앎을 얻도록 한 것을 말한다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.263-268
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1999
지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.
최근 국내계통에서도 중부하 상태로 안정도 한계근처에서 운용되고 있는 실정으로 이미 여러 선진국에서 경험한 전압붕괴로 인한 대규모 정전사태의 확률이 점점 증대되고 있다. 최근 우리나라에서도 전압안정도 측면에서 전압제어시스템의 필요성을 인식하고 이러한 문제를 해결하기 위해 전력IT과제를 통해 지능형 전압제어시스템을 개발하였다. 일반적으로 성공적인 지능형 시스템을 구현하기 위해서는 효과적인 탐색기법을 선정해야 한다. 본 논문에서는 지능형 전압제어시스템의 효과적인 동작을 위한 탐색기법을 선정하기 위해 전압제어문제를 상태공간 표현법을 사용하여 모델링 하였고 이에 적합한 탐색기법을 선정하였다.
데이터 연관은 지능시스템의 자율적인 작동에 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 데이터 연관 문제를 Bayesian 방식으로 구성하고 이를 성공적으로 지능시스템에 응용한 예를 설명한다. 먼저 데이터 연관 문제가 어떻게 Bayesian 방식으로 구성하여 혼잡한 환경에서의 다 물체 추적 문제에 적용되는지 알아본다. 그리고 데이터 연관이 지능시스템에 어떻게 응용될 수 있는지 정체 관리를 이용한 항공 교통 관제, 카메라 네트워크 위치 및 관점 자동 보정, 멀티 센서 퓨젼의 세 가지 예를 이용해 살펴본다.
정성적 추론은 자연 세계에 대한 정성적, 직관적인 지식을 밝혀내어 코드화하는 목표를 갖고 연구되어왔다. 정성적 추론은 전자, 기계 등의 도메인에서 성공적으로 사용되어 그 실효성을 입증할 수 있었으나, 대부분의 추론은 시뮬레이션에 집중되어 왔다. 본 연구에서는 주어진 상황에서 변화가 발생했을 때, 이 변화가 어떻게 영향을 미치며 파급되는지를 예측할 수 있는 정성적 비교분석 기법을 소개하고지 한다. 주어진 상황에 대한 인과모델이 정성적 분야 모델로부터 형성되고 여기에 비교분석 추론 기법을 적용하여 변화의 연쇄적인 인과 관계를 추적하게 된다. 이러한 기법은 변화의 예측 뿐 아니라, 이런 변화를 이끌어낸 인과 관계를 설명하는 기능을 제공하게 되어, 디자인, 진단, 지능형 교육 시스템, 환경 영향평가 등에 이용되리라 기대된다.
본 연구의 목적은 학습지능과 사회지능이 행정규제정책순응에 미치는 영향을 비교해보는 것이다. 분석결과 발견된 내용은 크게 두 가지이다. 하나는 학습지능과 사회지능 사이의 상관성이 극히 낮다는 것이다. 즉, 아무리 학습지능이 높다고 하더라도 사회지능이 이에 비례해서 높아지는 것은 아니라는 것이다. 다른 하나는 사회지능이 학습지능보다 정책순응에 미치는 영향력이 크다는 것이다. 정책의 효율적인 집행을 위해서 사회지능을 무시해서는 성공할 수 없는 시대가 되었다. 따라서 행정규제정책의 전반적인 순환과정에 사회지능적 요소가 적극적으로 관여되도록 정책 당국과 시민사회 모두의 노력이 있어야 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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