• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.236-239
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• 2004

현대의 다양한 심리적 갈등을 해결하기 위해 많은 연구가 진행되어지고 있다. 기존지 심리 진단 방식은 전문 상담인을 직접 찾아가서 상담을 받고 진단해야 하는 등에 여러 과정을 거쳐야만 했다. 본 논문에서는 이러한 복잡한 과정을 거치지 않고 온라인상에서 사용자의 상태를 입력하면 퍼지 추론을 이용하여 현재 사용자의 심리상태를 파악하여 진단하는 진단시스템을 구성하였다. 또한 공격적 추론과 퇴행적 추론을 모두 고려한 복합추론으로 결과 값을 도출하는 방법을 제안하였고, 제안된 추론법을 심리진단 시스템에 적용하였다.

• 대한정형도수물리치료학회지
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• 제14권2호
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• pp.41-49
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• 2008

임상추론은 환자를 평가하고 관리하는데 사용되는 임상가의 필수적인 생각 또는 동적인 인지과정이라고 할 수 있다. 임상추론은 환자의 문제를 인식하고 식별하며 더 나은 환자관리가 이루어지도록 환자의 상태에 대처하며 정보를 해석하고 분석하는 것으로서 이를 위해 임상가는 적절한 지식을 가지고 있어야 하며 임상추론 기술과 관련된 폭넓은 이해가 요구된다. 임상추론은 치료사, 환자, 그리고 환경간의 상호관계를 가진 복잡한 과정으로 임상추론과정에서 치료사와 환자간에는 충분한 협조가 이루어져야 한다. 임상추론에서의 해석적 모델로는 진단적 추론, 상호작용의 추론, 이야기적 추론, 협조적 추론, 예언적 추론, 윤리적 추론, 추론의 교육 등이 제시된다. 임상추론 과정에서 필수적인 주요 요소는 충분한 지식, 인지와 초인지 기술을 포함하며 이들 요소는 치료사와 환자간의 관계에서 발달되어야 한다. 이들 기술 중에 어떠한 실수라도 임상추론의 오류를 초래할 수 있다. 추론에서 오류의 원인으로는 암시된 정보의 잘못된 인지, 임상페턴에 대한 지식부족, 특정 상태에 대해 알려진 사실을 잘못 적용하는 경우를 들 수 있다. 오류는 임상추론 과정의 어떤 단계에서도 일어날 수 있으므로 효과적인 학습전략을 통하여 이들 오류를 예방할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.17-27
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• 1996

본 논문에서는 화력발전소 터빈의 안정적 운전을 지원하고 발전소의 불시정지를 예방하기 위하여 필요한 전문가시스템의 지식베이스 구축과 그래픽 인터페이스에 대한 proto-type을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가시스템은 화력 발전소 터빈 계통의 현재 상태로부터 대상 운전조작에 대한 운전방법을 지원하는 기능, 고장을 진단하는 기능 등을 제공한다. 지식베이스는 객체와 규칙의 혼성형태로 구성하였으며, 추론방법으로는 후향추론을 기본적으로 사용하고 현재 운전상황에 따른 고장진단을 위하여 전향 추론을 혼용함으로써 필요에 따라 최적추론을 유도하였다. 또한 지식베이스의 효율적 활용과 사용자의 손쉬운 접근을 위하여 그래픽 사용자 인터페이스를 구현하였다.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2005년도 춘계학술대회
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• pp.171-176
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• 2005

본 논문에서는 진단시스템의 추론성능을 향상시키기 위한 방법으로서, 사례 기반 추론을 통해서 규칙 기반 추론의 단점을 보완하여 성능을 향상시키는 혼합형 추론 모델을 제안한다. 본 모델의 특징은 규칙 기반 추론의 확장성 문제와 규칙화 할 수 없는 예외적인 상황에 대한 문제점을 사례 기반 추론에서 사례로 저장하여 규칙 기반 추론의 단점을 보완하는데 있다. 이런 두 모델의 문제점을 해결하는 과정은 첫째로, 문제에 따라 규칙기반추론 모듈의 베이스를 통해서 적절한 규칙을 적용 후 추론을 적용하여 근접한 해를 얻어낸다. 두 번째로, 규칙베이스에 저장되어 있지 않은 문제에 대해서는 사례 라이브러리를 검색하고 유사성 검사를 통해서 저장된 사례를 찾아 입력된 사례에 적용하여 문제를 해결한다. 셋째로, 해결된 문제에 대해서 수정작업을 통해 사례 라이브러리를 확장한다. 이와 같이 세 과정을 통해 본 논문에서 제안하는 방법론의 성과를 측정하기 위하여 정비 메뉴얼을 규칙화하여 규칙베이스를 구축하였고 전문가들의 경험적인 지식에 대해서는 사례라이브러리로 구축하였다. 또한 지식베이스를 통해서 진단을 수행하고 해결된 문제에 대해서 정확도 검사를 통해 진단의 정확성을 측정하여 혼합형추론엔진의 성능을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제5권2호
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• pp.29-42
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• 1999

현재 산업의 고도상장과 함께 주기적으로 고장을 진단하여야 하는 기기의 수와 종류도 급속도로 증가하고 있다. 이에 따라 여러 산업 분야에서 고장진단 시스템의 이용이 늘고 있는 추세이다. 이러한 고장진단 시스템은 경험적 고장진단 방식과 모델기반 고장 진단 방식으로 크게 나눌 수 있다. 경험적 고장진단 방식은 전문가가 경험한 사실의 범주에서는 신속하게 고장의 원인을 진단할 수 있지만 전문가가 경험하지 못했던 상황에 대해서는 융통성 있게 진단하지 못한다. 한편 기기의 물리적 기능적 지식을 기반으로 하는 모델기반 고장진단 방식을 변화하는 상황에 적절하게 대처하여 고장의 원인을 진단할 수 있다. 그러나 모델기반 고장진단 방식을 기기의 구조로부터 증상들을 추론하여 원인을 파악하므로 탐색 범위가 넓어 진단속도가 늦다는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 경험적 고장진단 방식과 기기의 모델기반 고장진단 방식의 장점을 결합하여 신속하고 정확하게 고장진단을 할 수 있는 통합방식 고장진단 시스템을 제시한다. 통합방식 고장진단 시스템은 대상 기기의 진단 상태에 따라서 동적으로 적절한 진단 방식을 선택하기 위해서 블랙보드 추론기관을 이용한다. 또한 각 진단방식이 생성하는 가설 및 사실들을 효과적으로 통합하여 추론하기 위해서 제어지식을 정의하여 적용한다. 그리고 사용자와 진단 시스템간에 원활한 의사소통을 위해서 멀티미디어 기반 인터페이스를 채용하여 통합방식 진단 시스템을 구축한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1992년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 울산대학교, 울산; 01월 02일 May 1992
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• pp.82-90
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• 1992

본 논문은 어떤 시스템 (예를들면, 자동화된 제조시스템)에서 발생하는 징후에 대한 고장진단 모델을 개발하는 것이 목적이다. 이 모델은 계층적 시스템이론(Theory of Hierarchical Systems)과 인공지능의 혼성추론기법(Hybrid Reasoning Approach)을 사용한다. 일반적으로, 시스템은 스트라타(strata)와 에셸론(echelons)으로써 표현될 수 있으며, 한편 시스템에 대한 지식은 근본지식 (deep knowledge)과 경험지식(shallow knowledge)으로 나뉘어 질 수 있다. 이 모델에서의 고장진단에 대한 추론전략은 근본지식베이스에 의한 근본적 추론을 먼저하고 그 다음에 경험지식베이스에 의한 경험적 추론을 하는 혼성추론기법이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.193-195
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• 2004

기존의 규칙 귀납법(Rule Induction)은 양성적 추론(positive reasoning)과 음성적 추론(negative reasoning)을 잘 반영하지 못하고 있지만 의학 분야의 추론은 양성적 추론과 음성적 추론을 모두 포함하고 있다. 이것이 의학 전문가들이 귀납된 규칙을 해석하는데 어려움을 가지게 되며, 진단 과정을 위해서 규칙을 해석하는 것을 쉽게 진행할 수 없는 이유이기도 하다. 본 연구에서는 양성적 규칙들과 음성적 규칙들의 귀납법을 위한 두 가지 알고리즘을 적용한 진단 시스템인 DS-ARI(Diagnosis System using Algorithms for Rule Induction)물 제안한다. 제안하는 시스템과 기존 시스템을 비교해 보았을 때 제안하는 시스템에서 전문가의 지식을 보다 정확하게 표현하여 정확성을 높이게 되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.337-339
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• 2001

간호진단, 중재, 결과로 이어지는 간호 프로세스에서 가장 전문적인 지식을 요구하는 간호진단 업무를 지원하는 전산시스템에 대해 우리나라에서도 많은 연구와 시도가 있었다. 그러나 기록만 전산화되었거나 부분적으로 표준화된 데이터를 이용함에 따라 간호진단업무에 능숙하지 않은 간호사의 경우 전산화를 통한 진단업무효율 향상을 기대하기 어렵다. 이에 우리는 간호진단의 적중률을 높이기 위해서 간호 프로세스의 표준데이터와 사례를 기반으로 추론하는 간호진단시스템을 제안한다. 표준 데이터를 이용하여 예상되는 간호진단을 1차적으로 검색한 후, 다시 사례데이터베이스를 기반으로 하여 1차 검색의 결과를 보완하는 방법을 이용하고 있다.

• 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.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권2호
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• pp.359-367
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• 1999

본 논문에서는 의료용 전문가 시스템에 사용 가능한 의료지식을 수리논리적으로 표현하고 이에 대한 연역 및 진단추론을 행하는 방법을 제시하였다. 문제해결을 위해서는 연역추론을 행하며 원인의 규명을 위해서는 진단추론을 행하지만 일차논리 언어로 표현된 의료지식에서 두 종류의 추론을 병행할 수 있다. 그리고 의료지식에 자주 발생하는 시간에 따라 가변적인 결과의 추론방법도 함께 고찰하였다.