• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
• /
• pp.64-67
• /
• 2002

인터넷 기반의 전자상거래에 참여하는 판매자와 구매자는 가격, 마진 등 다양한 거래조건들을 가지고 협상 (negotiation)을 진행하는 경우가 많다. 그러나, 기존연구에서는 대부분 가격과 거래량과 같은 두 개 미만의 정량적 (quantitative)인 거래조건을 중심으로 협상을 진행하는 방안을 중점적으로 다루었다. 그 결과, 단순한 실험적 문제에 대해서만 협상지원이 가능했고, 실세계의 전자상거래 협상과정에서 발생할 수 있는 다중 협상 요인들간의 동적인 변화를 고려하지 못했다는 지적을 피하기 어렵다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여 전자상거래 판매자와 구매자가 웹 상에서 다차원적인 거래조건을 가지고 실시간으로 시뮬레이션을 하면서 보다 동적으로 협상을 수행할 수 있도록 퍼지 멤버심 함수와 AHP 추론기법을 이용한 전자상거래 협상지원 (Fuzzy AHP Negotiation support. FAHP-NEGO) 메커니즘을 제안하고자 한다. 실험결과, 협상에 필요한 정량적인 값과 판매자와 구매자의 주관적인 의사결정 행동양식이 반영된 보다 동적인 협상을 진행할 수 있었다. 따라서, 본 연구결과는 향후, 전자상거래 협상에 있어서 보다 현실적인 협상을 지원할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Practical Engineering Education
• /
• 제6권1호
• /
• pp.1-7
• /
• 2014

The variable control in the inductive inference for the confirmation and verification when the experimental data are collected is studied by applying the principle of probability inference. The control in engineering experiments is to protect any effect by of intervening variable except primary independent variable on the dependent variable. By the special condition the possibility for developing a phenomenon will be maximized; otherwise, by the extraneous condition the possibility for developing a phenomenon will be minimized. By doing so, the control may provide insurance for the causal relationship between the certain prior event (independent variable) and the post-event (the dependent variable). Some experiments by using both elliptical trainer and tread mill under the variable control are performed in order to find the relations between the energy expenditure, the respiratory exchange ratio (RER), and the heart rate (HR) against the exercise speed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
• /
• pp.1-3
• /
• 2012

RIF(Rule Interchange Format)는 시맨틱 웹의 구조중 규칙 계층을 담당하며 기존에 사용되고 있는 여러 상이한 규칙 언어들 간의 호환을 위한 표준 규칙 언어라고 할 수 있다. RIF는 W3C에서 승인되었다. 시맨틱웹을 위한 표준 온톨로지 언어로는 RDF와 OWL이 있으며, 최근 RDF 데이터에 대한 접근제어 (Access Control) 메커니즘과 관련하여 일부 학술적 연구가 수행되었다. 본 논문에서는 RDF 데이터와 결합될 수 있는 RIF 추론 규칙에 대해 이미 제안한 RDF 접근제어 메커니즘을 확장하고자 한다. RDF 데이터에 대해 명세된 접근 권한은 RIF 추론에 의하여 권한 충돌이 발생할 수 있고, 그로 인해 접근 권한은 허용되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 어떤 조건에서 이러한 RIF 추론에 의한 권한 충돌이 발생하는 지를 분석하며, 이미 제안한 그래프 레이블링을 사용하는 충돌 발견 방법이 RIF 추론과 관련하여서도 효율적임을 보인다. 실험에서는 제안된 방법이, 비록 포함관계 추론에 특화 되었지만, Chase 알고리즘에 기반한 다른 연구에서의 방법보다 발견 시간을 크게 감소시킴을 보인다.

• Journal of the Korean Geotechnical Society
• /
• 제16권5호
• /
• pp.117-127
• /
• 2000

터널 시공과 굴착과정에서 파쇄대, 절리, 연약대, 균열 등 암반에서의 불연속면은 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 지반 고유의 특징인 불확실성에 의한 터널 설계와 시공 과정에서 겪는 많은 시행오차를 최소화하기 위해서 국내의 터널 붕락 현장의 지반조사 자료를 분석하여 터널 붕락 유형 및 규모를 제시할수 있는 Geo-predict 시스템을 개발하였다. Geo-predict 시스템은 총 104개 터널 붕괴/붕락자료(국외84개, 국내20개)를 분석한 자료를 테이터베이스로 인공신경망 학습을 토해서 터널 붕괴 형태와 규모를 추론하는 시스템이다. 본 논문에서는 Geo-predict의 개발과정 및 구성.기능을 소개하였으며 104개 터널 현장 자료를 지반조건별로 분석하고 이를 데이터베이스화하여 인공신경함을 이용한 추론 시스탬을 구축하고, 2개 고속전철 터널현장과 1개 지하철 시공현장에 적용성 평가를 실시하여, 터널의 붕락 가능 및 붕락 규모를 추론하였다.

• Korean Journal of Cognitive Science
• /
• 제28권4호
• /
• pp.329-347
• /
• 2017

Early research into category-based feature inference reported various phenomena in human thinking including typicality, diversity, similarity effects, etc. Later research discovered that participants' prior knowledge has an extensive influence on these sorts of reasoning. The current research tested the effects of causal knowledge on feature inference and conducted modeling on the results. Participants performed feature inference for categories consisted of four features where the features were connected either in common cause or common effect structure. The results showed typicality effects along with violations of causal Markov condition in common cause structure and causal discounting in common effect structure. To model the results, it was assumed that participants perform feature inference based on the difference between the probabilities of an exemplar with the target feature and an exemplar without the target feature (that is, $p(E_{F(X)}{\mid}Cat)-p(E_{F({\sim}X)}{\mid}Cat)$). Exemplar probabilities were computed based on causal model theory (Rehder, 2003) and applied to inference for target features. The results showed that the model predicts not only typicality effects but also violations of causal Markov condition and causal discounting observed in participants' data.

• Journal of Elementary Mathematics Education in Korea
• /
• 제20권1호
• /
• pp.105-129
• /
• 2016

The elements of mathematical processes include mathematical reasoning, mathematical problem-solving, and mathematical communications. Proportion reasoning is a kind of mathematical reasoning which is closely related to the ratio and percent concepts. Proportion reasoning is the essence of primary mathematics, and a basic mathematical concept required for the following more-complicated concepts. Therefore, the study aims to analyze the proportion reasoning ability of sixth graders of primary school who have already learned the ratio and percent concepts. To allow teachers to quickly recognize and help students who have difficulty solving a proportion reasoning problem, this study analyzed the characteristics and patterns of proportion reasoning of sixth graders of primary school. The purpose of this study is to provide implications for learning and teaching of future proportion reasoning of higher levels. In order to solve these study tasks, proportion reasoning problems were developed, and a total of 22 sixth graders of primary school were asked to solve these questions for a total of twice, once before and after they learned the ratio and percent concepts included in the 2009 revised mathematical curricula. Students' strategies and levels of proportional reasoning were analyzed by setting up the four different sections and classifying and analyzing the patterns of correct and wrong answers to the questions of each section. The results are followings; First, the 6th graders of primary school were able to utilize various proportion reasoning strategies depending on the conditions and patterns of mathematical assignments given to them. Second, most of the sixth graders of primary school remained at three levels of multiplicative reasoning. The most frequently adopted strategies by these sixth graders were the fraction strategy, the between-comparison strategy, and the within-comparison strategy. Third, the sixth graders of primary school often showed difficulty doing relative comparison. Fourth, the sixth graders of primary school placed the greatest concentration on the numbers given in the mathematical questions.

• Journal of The Korean Association For Science Education
• /
• 제38권5호
• /
• pp.599-610
• /
• 2018

The purpose of this study is to analyze mechanistic reasoning in Fabre's inquires and to develop mechanistic reasoning model. To analyze the order of the process elements in mechanistic reasoning, 30 chapters were selected in book. Inquiries were analyzed through a framework which is based on Russ et al. (2008). The nine process elements of mechanistic reasoning that was presented in Fabre's inquires were as follows: Describing the Target Phenomenon, Identifying prior Knowledge, Identifying Properties of Objects, Identifying Setup Conditions, Identifying Activities, Conjecturing Entities, Identifying Properties of Entities, Identifying Entities, and Organization of Entities. The order of process elements of mechanistic reasoning was affected by inquiry's subject, types of question, prior knowledge and situation. Three mechanistic reasoning models based on the process elements of mechanistic reasoning were developed: Mechanistic reasoning model for Identifying Entities(MIE), Mechanistic reasoning model for Identifying Activities(MIA), and Mechanistic reasoning model for Identifying Properties of entities (MIP). Science teacher can help students to use the questions of not only "why" but also "How", "If", "What", when students identify entities or generate hypotheses. Also science teacher should be required to understand mechanistic reasoning to give students opportunities to generate diverse hypotheses. If students can't conjecture entities easily, MIA and MIP would be helpful for students.

• Journal of KIISE
• /
• 제42권7호
• /
• pp.852-859
• /
• 2015

As the amount of knowledge information significantly increases, a lot of progress has been made in the studies focusing on how to reason large scale ontology effectively at the level of RDFS or OWL. These reasoning methods are divided into TBox classifications and ABox realizations. A TBox classification mainly deals with integrity and dependencies in schema, whereas an ABox realization mainly handles a variety of issues in instances. Therefore, the ABox realization is very important in practical applications. In this paper, we propose a realization method for analyzing the constraint of the specified class, so that the reasoning system automatically infers the classes to which instances belong. Unlike conventional methods that take advantage of the object oriented language based distributed file system, we propose a large scale ontology reasoning method using spark, which is a functional programming-based in-memory system. To verify the effectiveness of the proposed method, we used instances created from the Wine ontology by W3C(120 to 600 million triples). The proposed system processed the largest 600 million triples and generated 951 million triples in 51 minutes (696 K triple / sec) in our largest experiment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.377-380
• /
• 2018

인간의 추론 능력이란 문제에 주어진 조건을 보고 문제 해결에 필요한 것이 무엇인지를 논리적으로 생각해 보는 것으로 문제 상황 속에서 일정한 규칙이나 성질을 발견하고 이를 수학적인 방법으로 법칙을 찾아내거나 해결하는 능력을 말한다. 이러한 인간인지 능력과 유사한 인공지능 시스템을 개발하는데 있어서 핵심적 도전은 비구조적 데이터(unstructured data)로부터 그 개체들(object)과 그들간의 관계(relation)에 대해 추론하는 능력을 부여하는 것이라고 할 수 있다. 지금까지 딥러닝(deep learning) 방법은 구조화 되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 엄청난 진보를 가져왔지만, 명시적으로 개체간의 관계를 고려하지 않고 이를 수행해왔다. 최근 발표된 구조화되지 않은 데이터로부터 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks)은 관계추론(relational reasoning)의 시도를 이해하는데 기대할 만한 접근법을 보여주고 있다. 그 첫 번째는 관계추론을 위한 간단한 신경망 모듈(A simple neural network module for relational reasoning) 인 RN(Relation Networks)이고, 두 번째는 시각적 관찰을 기반으로 실제대상의 미래 상태를 예측하는 범용 목적의 VIN(Visual Interaction Networks)이다. 관계 추론을 수행하는 이들 심층신경망(deep neural networks)은 세상을 객체(objects)와 그들의 관계(their relations)라는 체계로 분해하고, 신경망(neural networks)이 피상적으로는 매우 달라 보이지만 근본적으로는 공통관계를 갖는 장면들에 대하여 객체와 관계라는 새로운 결합(combinations)을 일반화할 수 있는 강력한 추론 능력(powerful ability to reason)을 보유할 수 있다는 것을 보여주고 있다. 본 논문에서는 관계 추론을 수행하는 심층신경망(deep neural networks) 중에서 Sort-of-CLEVR 데이터 셋(dataset)을 사용하여 RN(Relation Networks)의 성능을 재현 및 관찰해 보았으며, 더 나아가 파라미터(parameters) 튜닝을 통하여 RN(Relation Networks) 모델의 성능 개선방법을 제시하여 보았다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• 제3권1호
• /
• pp.101-109
• /
• 1997

철강제품의 품질설계란 제품의 주문요구조건을 만족시키기 위해 제품의 성분 및 생산공정을 결정하는 과정을 의미한다. 본 연구에서는 품질설계업무를 지원하기 위한 시스템을 개발하였다. 설계업무의 특성을 고려하여 과거사례를 설계에 이용하기 위해, 사례기반추론(Case-based Reasoning)접근방법을 이용하였다. 본 연구에서는 또한 유사사례의 효율적 검색을 위해 품질설계 문제에 적합한 유사성척도를 제안하고 있으며, 문제에 적합한 유사성척도를 제안하고 있으며, 문제에 적합한 지식관리 방법 및 설계조정 방법을 개발하였다.