• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-294
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• 1998

본 논문에서는 퍼지라는 개념을 도입하여 기존의 전문가시스템에서 문제점으로 지적되어 온 불확실성, 모호성의 처리 기능을 부가하여 표현의 영역을 확장, 개선하여, 전문가시스템의 추론 엔진을 적용하는 근사적 유사 추론기법을 분석한다. 그리고 규칙의 조건부와 이에 대응하는 사실간의 유사도를 구하여 이들 규칙의 결론부에 반영하여 결론을 유도하는 근사적 유사 추론기법을 제안한다. 또한 이와 같은 이론적인 연구를 바탕으로 자연언어의 많은 부분을 차지하고 있는 퍼지 개념을 지원하는 당뇨병(의료)진단용 전문가시스템을 설계, 구현하여 기존의 불확실성 관리방안의 단점을 개선하고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2007년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.401-402
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• 2007

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2024

모델 역추론 공격은 공격 대상 네트워크를 훈련하기 위해 사용되는 훈련 데이터셋 중 개인 데이터셋을 공개 데이터셋을 사용하여 개인 훈련 데이터셋을 복원하는 것이다. 모델 역추론 방법 중 적대적 생성 신경망을 사용하여 모델 역추론 공격을 하는 과거의 논문들은 딥러닝 모델 전체의 역추론에만 초점을 맞추기 때문에, 이를 통해 얻은 원본 이미지의 개인 데이터 정보는 제한적이다. 따라서, 본 연구는 대상 모델의 중간 출력을 사용하여 개인 데이터에 대한 더 품질 높은 정보를 얻는데 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 적대적 생성 신경망 모델이 원본 이미지를 생성하기 위해 사용되는 계층별 역추론 공격 방법을 소개한다. MNIST 데이터셋으로 훈련된 적대적 생성 신경망 모델을 사용하여, 원본 이미지가 대상 모델의 계층을 통과하면서 얻은 중간 계층의 출력 데이터를 기반으로 원본 이미지를 재구성하고자 한다. GMI 의 공격 방식을 참고하여 공격 모델의 손실 함수를 구성한다. 손실 함수는 사전 손실 및 정체성 손실항을 포함하며, 역전파를 통해서 원본 이미지와 가장 유사하게 복원할 수 있는 표현 벡터 Z 를 찾는다. 원본 이미지와 공격 이미지 사이의 유사성을 분류 라벨의 정확도, SSIM, PSNR 값이라는 세 가지 지표를 사용하여 평가한다. 공격이 이루어지는 계층에서 복원한 이미지와 원본 이미지를 세 가지 지표를 가지고 평가한다. 실험 결과, 공격 이미지가 원본 이미지의 대상 분류 라벨을 정확하게 가지며 원본 이미지의 필체를 유사하게 복원하였음을 보여준다. 평가 지표 또한 원본 이미지와 유사하다는 것을 나타낸다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.961-972
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.100-103
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• 2002

사례 기반 추론(case-based reasoning)은 과거에 유사하게 수행된 적이 있는 사레를 유추하고, 유추된 사례의 해를 이용하여 현재의 문계를 해결하는 기법으로서 규칙 기반 추론과 함께 여러 분야에 이용되고 있다. 하지만 사례기반 추론시 사레베이스로부터의 유사성에 근거한 검색을 해야 하므로 사례베이스의 크기가 증가하게 되면 검색시간이 길어지게 되거나 적절하지 못한 사레가 조회될 수 있다 특히 사레베이스 내의 모든 사례에 대하여 유사도를 계산하게 되기 때문에 수행속도가 현저히 저하되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 규칙 및 퍼지 클러스터링에 의한 사레기반추론을 이용한 E-FFIS(Enhanced-Fire Fighting Intelligent System)를 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 H-FFIS(Hybrid-Fire fighting Intelligent System)와 비교해 보았을 때 수행시간을 감소시키면서 정확성을 높이게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.19-21
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• 2001

대다수의 사용자는 웹 검색에서 자신이 찾고자 하는 것을 표현할 때, 평균 2, 3개의 단어를 사용하고 있다. 벡터 모델이나 추론 망 모델에서 이런 질의 정보를 이용하여 좋은 결과를 얻기에는 몇 가지 어려움이 있다. 특히 추론 망 모델에서 많이 사용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법은 질의에 나타나는 단어의 수가 적고 많은 문서들이 이 단어들을 모두 가지고 있을 경우에 좋지 않은 검색결과를 보여주고 있다. 본 논문은 추론 망 모델에 적용되는 유사도 계산식인 weighted-sum방법을 개선하였고, 이를 기반으로 Web Trec 9의 자료를 검색하여 좋은 결과를 얻었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.113-125
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• 2011

정보의 출처와 형식이 다양해지고 정보의 양 또한 많아짐에 따라 소셜 웹에서의 맞춤형 지식 생성은 더욱 어려워지고 있다. RSS(Really Simple Syndication)가 정보 수집 방법의 개선에 일조했으나, 웹에 산재된 정보를 찾아 필요한 정보들만으로 구성된 맞춤형 지식을 생성하는 것은 여전히 사용자들의 몫으로 남아 있다. 본 논문에서는 맞춤형 지식 생성의 용이성을 제고하기 위해 상황 기반 유사도를 이용한 맞춤형 지식생성 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 기본적으로 사례 기반추론의 절차를 따르지만, 기존 사례 기반의 유사도 계산 방식이 문법적 추론에 기반했던 것과 달리, 온톨로지를 활용한 의미적 유사도를 이용한 사례 기반 추론을 활용한다. 또한 사용자 요구를 만족하는 유사사례의 보정을 위해 온톨로지를 활용한 정보 집적도 기반의 유사도 방법론을 제안하였다. 본 프레임워크에서는 첫째 비구조적인 웹 정보를 사례 형태의 구조적 정보로 변환하고, 둘째 사용자의 요구에 적합한 의미론적 유사사례를 찾은 후 셋째, 선택된 유사사례의 정보 집적도를 고려한 보정을 통해 맞춤형 지식을 생성하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 유사도 계산에 일반적으로 활용되는 여러 방법론들과 비교를 통하여 제안한 온톨로지 기반 의미적 유사도 계산 방법론의 타당성을 입증하였다.

• 인지과학
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• 제10권4호
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• pp.71-83
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• 1999

기존의 기호주의 적 추론 시스템은 경직성 문제로 인하여 유연성을 결여하고 있다. 이는 기호주의 적 지식표현 체계가 지식의 유연한 의미구조를 충분히 반영하고 있지 못할 뿐 아니라 추론 방법도 논리를 바탕으로 하기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 우리는 최근 인공 신경 망에 기반 한 유연한 지식표현과 추론을 위한 연결주의 적 의미 망(CSN)을 제안한 바 있다. CSN은 인간의 유사성과 연관성에 기반 하여 근사 추론과 상식추론을 수행할 수 있다. 그러나 CSN 모델에서는 상위개념간의 관계를 표현하는 데 있어서 단순한 전향 신경 망을 이용함으로써 상위개념간의 일반적이고 구조화된 관계를 표현하거나 변수의 표현 및 바인딩의 어려움과 같은 문제점이 있었다. CSN모델의 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상위개념간의 일반적이고 구조화된 지식표현을 가능하게 하고 추론이 용이한 기호주의 표현 체계와 이 표현 체계 안에서 의미구조를 표현하고 학습할 수 있는 연결주의 학습 모델인 CSN을 결합한 기호-연결주의 통합 시스템 SymCSN(Symbolic CSN)을 제안하고, 실험을 통하여 제안한 시스템이 인간과 유사한 유연한 지식표현과 추론을 위한 모델임을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제11권2호
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• pp.175-195
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• 2005

사례기반추론(case-based reasoning)은 사례간 유사도를 평가하여 유사한 이웃사례를 찾아내고, 이웃사례의 결과를 이용하여 새로운 사례에 대한 예측결과를 생성하는 전통적인 인공지능기법 중 하나다. 이러한 사례기반추론이 최근 적용이 쉽고 간단하다는 장점과 모형의 갱신이 실시간으로 이루어진다는 점 등으로 인해, 온라인 환경에서의 고객관계관리를 위한 도구로 학계와 실무에서 주목을 받고 있다 하지만, 전통적인 사례기반추론의 경우, 타 인공지능기법에 비해 정확도가 상대적으로 크게 떨어진다는 점이 종종 문제점으로 제기되어 왔다. 이에, 본 연구에서는 사례기반추론의 성과를 획기적으로 개선하기 위한 방법으로 유전자 알고리즘을 활용한 사례기반추론의 동시 최적화 모형을 제안하고자 한다. 본 연구가 제안하는 모형에서는 기존 연구에서 사례기반추론의 성과에 중대한 영향을 미치는 요소들로 제시된 바 있는 사례 특징변수의 상대적 가중치 선정(feature weighting)과 참조사례 선정(instance selection)을 유전자 알고리즘을 이용해 최적화함으로서, 사례간 유사도를 보다 정밀하게 도출하는 동시에 추론의 결과를 왜곡할 수 있는 오류사례의 영향을 최소화하고자 하였다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 국내 한 전문 인터넷 쇼핑몰의 구매예측모형 구축사례에 제안모형을 적용하여 그 성과를 살펴보았다. 그 결과, 제안모형이 지금까지 기존 연구에서 제안된 다른 사례기반추론 개선모형들은 물론, 로지스틱 회귀분석(LOGIT), 다중판별분석(MDA), 인공신경망(ANN), SVM 등 다른 인공지능 기법들에 비해서도 상대적으로 우수한 성과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다.