Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2001.12a
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pp.327-339
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2001
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.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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1997.10a
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pp.149-164
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1997
사례기반형 추론(CBR)은 과거의 경험을 이용해서 문제를 해결하려는 방법으로서 규칙기반형 추론(RBR)과 달리 문제해결경험이 풍부한 도메인에 적합한 방법이다. CBR은 정적인 측면에서 사례의 표현과 구조화문제가 중요시되며, 동적인 측면에서는 사례의 검색 절차와 수정이라는 해결안 생산과정이 중요시된다. 본 논문은 정적 측면에서 효과적인 CAPP 지원을 위해 사례베이스(CB)를 계층적으로 구조화하였다. 또한 CB의 구조화시 시스 템의 문제해결 능력을 향상시켜주기 위하여 CB를 응용도메인 종속적 CB(DDCB)와 독립적 CB(DICB)로 분리하여 과거의 문제해결 경험에 관한 지식은 DDCB에 나타내었으며, 도메인 전문가가 가지는 일반적인 문제해결 지식은 DICB에 나타내었다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.340-343
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1996
실세계에서 존재하는 대부분의 지식은 다양한 패턴들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 사례베이스 추론(Case-Based Reasoning : CBR)에서 다중의 의미를 갖는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 러프 집합을 이용하여 지식의 함축의 의미를 갖는 지식을 간략화하는 방법을 제안한다. 전문가의 지식 구조를 명확화 하는데는 많은 노력이 필요하고 지식획득의 병목현상이 일어난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 사례의 수를 러프 집합의 성질을 이용하여 사례를 동치 클래스로 분류하여 사례의 수를 감소하므로써 CBR의 기능을 향상시킨다.
`녹색건설기술 세미나'가 지난 2월 17일 건설회관 2층 중회의실에서 개최됐다. 이날 세미나에서는 ${\Delta}$녹색건설 정책방향 ${\Delta}$태양광 녹색기술 활용사례 ${\Delta}$에너지절감 건축현장 적용사례 ${\Delta}$친환경 하이브리드 발전시스템 적용사례 등이 발표됐다. 본지는 녹색건설기술 정보교류 활성화를 위해 세미나에서 발표됐던 내용 중 이상엽 삼성물산 과장이 발표한 '에너지절감 등 녹색기술 건축현장 적용사례'를 소개한다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.581-585
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2007
본 연구는 비선형적인 시계열 자료로부터 최신 데이터와 유사한 사례를 탐색하여 미래를 예측하기 위하여 유사추론 기법을 이용한 예측 알고리즘을 제안한다. 기존의 연구들이 최신 데이터와 과거 사례와의 유사성을 비교하기 위해 유클리디언 거리 또는 평균 제곱에러 등을 이용하나, 추세의 유사성을 고려하지는 않는다. 본 연구는 사례 구간 크기, 예측 오차, 평균차이 검증, 사례간 추세의 유사성 등 다차원적 유사추론 요인을 이용한 예측방법과 그 효과를 제시한다.
In this paper, a case of deep learning artificial neural network education was studied for artificial intelligence literacy education for preservice teachers and incumbent teachers. In addition, through the proposed educational case, we tried to explore the contents of artificial neural network principle education that elementary, middle and high school students can experience. To this end, first, an example of training on the principle of operation of an artificial neural network that recognizes two types of images is presented. And as an artificial neural network extension application education case, an artificial neural network education case for recognizing three types of images was presented. The number of output layers was changed according to the number of images to be recognized by the artificial neural network, and the cases implemented in a spreadsheet were divided and explained. In addition, in order to experience the operation results of the artificial neural network, we presented the educational contents to directly write the learning data necessary for the artificial neural network of the supervised learning method. In this paper, the implementation of the artificial neural network and the recognition test results are visually presented using a spreadsheet.
바이러스성 식중독은 장염을 일으키는 원인 병원체 중 노로바이러스에 의해 흔히 발생하며 이외에도 아스트로바이러스나 로타바이러스에 의한 집단 설사 사례가 국내에서 보고된 바 있다. 노로바이러스는 식중독과 관련하여 특히 오염된 식수와 굴 등 어패류의 생식을 통한 감염 사례가 많이 보고되어 있으나 사람 간 전파도 흔히 일어나는 전염력이 매우 높은 바이러스이다. 국내에서는 1999년 이후 보고가 되고 있으며 최근 집단 급식과 관련된 대형 식중독 사례들이 보고되면서 학교급식이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 2000년 이후 질병관리본부는 바이러스성 설사의 국내 발생현황을 파악하기 위하여 전국의 17개 시도보건환경 연구원과 노로바이러스를 포함한 4종의 바이러스성 장염원인 병원체에 대한 전국적인 실험실 감시체계를 운영한 결과 바이러스성 병원체가 확인된 사례의 약 18%에서 노로바이러스가 검출되었고, 집단설사 사례에서는 대부분 노로바이러스가 원인병원체로 확인되었다. 또한 노로바이러스의 조기 검출을 위해 질병관리본부는 2004년 중 노로바이러스 유전자 검출 kit를 자체적으로 제작하여 이를 전국의 시도 보건환경연구원을 연계한 감시체계에서 적극 활용함으로써 노로바이러스 집단설사사례의 조기 검출이 가능하게 되었고 지역내 노로바이러스 검출율을 높이는데 기여하였다. 국립보건연구원은 2003년과 2006년에 발생한 대규모 노로바이러스 식중독 사례 이외에도 산발적으로 지속적으로 발생하는 사례들을 조기에 탐지하고 국내에서 검출되는 설사바이러스 유전형 분포양상과 새로운 유전자형이나 변이주를 조기에 검출하고자 전국적인 노로바이러스 실험실 감시망을 강화하여 운영하고 있으며, 집단설사 발생시 각 사례의 연관성을 신속하게 분석할 수 있는 실시간 분자역학적 유전자 분석체계를 단계적으로 도입하고 있다. 실험실 감시체계 운영과 함께 집단 식중독 유발 병원체의 효율적인 관리를 위해 질병관리본부는 노로바이러스를 포함한 설사 유발 병원체를 신고대상 병원체로 지정(2006.06.12)하여 병원체 검출시 보고하도록 하고 관련 지침을 마련하였다. 노로바이러스가 지정전염병 병원체로 추가로 지정됨에 따라 집단 사례 및 실험실 감시사업을 통해 검출되는 병원체에 대한 보고가 강화되고 전파 방지와 2차 감염 사례 감소에도 기여할 수 있을 것으로 사료되며 전국의 실험실 감시망을 연결하는 국가 차원의 노로바이러스 실시간 분자역학적 분석체계 도입을 통해 노로바이러스 2차 감염을 줄이고 대규모 집단발병 및 유행의 조기 차단 효과를 가져올 수 있을 것이다.
By using previous similar case plans, the case-based planning (CBP) systems can generate efficiently plans for new problems. However, most existing CBP systems show limited functionalities for case retrieval and case generalization. Moreover, they do not allow their users to participate in the process of plan generation. To support efficient memory use and case retrieval, the proposed case-based planning system, JCBP, groups the set of cases sharing the same goal in each domain into individual case bases and maintains indexes to these individual case bases. The system applies the heuristic knowledge automatically extracted from the problem model to the case adaptation phase. It provides a sort of case generalization through goal regression. Also JCBP can operate in an interactive mode to support a mixed-initiative planning. Since it considers and utilizes user's preference and knowledge for solving the given planning problems, it can generate solution plans satisfying more user's needs and reduce the complexity of plan generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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