• 한국보육지원학회지
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• 제11권5호
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• pp.293-310
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• 2015

본 연구는 이야기 상황(정서의 종류와 대상) 및 의도추론유형과 성에 따라 유아의 정서표현규칙의 이해가 다른지를 분석하고자 하였다. 이를 위해 충북지역의 4-5세의 유아 144명을 대상으로 4가지 이야기 상황을 제시하고 각 상황에 대한 의도추론유형과 정서표현규칙의 이해에 대한 실험면접을 실시하였다. Pair t 검증과 반복측정분산분석을 통해 분석한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 이야기 상황 즉, 정서의 종류(긍정정서와 부정정서)와 관계의 대상(어른과 또래)에 따라 정서표현규칙의 이해는 그 정도가 다른 것으로 나타났다. 둘째, 각 이야기 상황에 따라 유아의 정서표현규칙이해에 대한 의도추론유형과 성의 주효과와 상호작용효과를 살펴본 바, 긍정정서-어른이야기, 부정정서-어른이야기, 긍정정서-또래이야기라는 이야기상황에서는 의도추론유형의 주효과만 유의하였으나, 부정정서-또래이야기라는 이야기 상황에 대해서는 의도추론유형과 성의 상호작용효과도 함께 유의한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.71-80
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• 2011

본 논문에서는 퍼지추론을 기반으로 얼굴검출 알고리즘을 지능적으로 선택함으로써 개발자들이 전문적인 지식이 없이 얼굴검출 기능을 손쉽게 사용할 수 있는 새로운 기법을 제안한다. 본 논문의 목적은 퍼지추론 기반의 고차원 얼굴검출 시스템을 제시함으로써 사용자들이 컴퓨터비전 이론이나 개별 알고리즘들에 대한 전문적인 지식이 없어도 손쉽게 얼굴검출 기능을 포함하는 시스템을 개발할 수 있도록 지원하는데 있다. 얼굴검출의 방대한 문제영역을 분류하기 위해서 가장 먼저 얼굴검출을 위한 주요한 조건들을 고려하고 정리하였다. 이렇게 정리된 조건들은 개발자들이 주어진 문제를 표현하는데 사용할 수 있도록 정의되었다. 정의된 조건들과 사용 가능한 얼굴검출 알고리즘들은 퍼지추론 규칙을 이용하여 규칙화 되고 퍼지추론 해석기를 구성한다. 개발자들에 의해서 개별 문제의 조건들이 정리되면, 제안된 퍼지해석기가 퍼지추론을 통해 이에 대응되는 문제를 해결하기 위한 최적을 알고리즘들을 찾아내고 구성한다. 제안된 방법의 개념검증을 위해 기존의 알고리즘들과 성능을 비교하였으며 이를 분석하고 우수성과 실용성을 보여준다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.117-123
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• 2016

본 연구는 다중서버 대기행렬시스템의 관측이 제한되어 있는 경우에 시스템 내부 행태를 추론하는 데에 그 목적이 있다. 대기행렬시스템 분석에 있어 도착 및 서비스시간에 자기상관성이 존재하면 이론적으로 모형화하기가 매우 복잡하고 어렵다. 이에 따라 다양한 분석 기법 및 확률과정 모형들이 개발되었다. 본 논문에서는 외부 관측치에 존재하는 자기상관성과 내부 행태를 관측하기 어려운 경우에 대한 추론 방법을 소개한다. 선행연구의 가정을 완화하여 추론 방법을 제시하고 그에 대한 보조정리 및 정리를 제시한다. 제시된 비모수적 방법을 적용하면 서비스시간에 자기상관성이 존재하더라도 외부 관측치만을 사용하여 다중서버 대기행렬의 내부 행태를 추론할 수 있다. 주요 내부 추론 결과로는 대기시간과 서비스시간을 사용하였다. 또한 제시된 방법의 타당성 검증을 위해 실험 결과를 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제9권7호
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• pp.57-66
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• 2019

본 연구는 졸업학년 간호대학생의 임상추론역량에 미치는 영향요인을 규명하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 M시와 G시의 졸업학년 간호대학생 160명으로 자료수집은 2019년 4월 15일부터 5월 15일까지 하였다. 수집된 자료의 분석은 SPSS/WIN 21.0 program을 이용하여 t-test, ANOVA, Pearson의 상관계수, 다중회귀분석을 하였다. 임상추론역량과 비판적 사고성향, 메타인지, 공감능력 간에는 유의한 상관관계가 있었고 임상추론역량에 영향을 미치는 요인을 분석한 결과 메타인지(${\beta}=.48$, p<.001), 비판적 사고성향(${\beta}=22$, p=.021), 공감능력(${\beta}=-.19$, p=.012)으로 확인되었으며, 이 변인들은 임상추론역량을 35% 설명하였다. 본 연구결과를 토대로 메타인지, 비판적 사고성향, 임상추론역량을 포함한 융합교육 프로그램 개발 및 효과를 검증하는 실증연구가 필요하다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.65-75
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• 2009

결과 검증은 데스크톱 그리드 환경에서 불특정 자원들에 의해 수행된 작업 결과의 정확성을 보장하는데 필수적이다. 전형적으로 투표기반 기법과 믿음기반의 기법이 데스크톱 그리드 환경에서 사용되어 왔지만, 이들 기법은 작업의 잉여 중복에 의한 자원 낭비와 동적 환경의 비적응성에 의한 반환 시간의 증가 문제를 갖고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 자원의 믿음 정도와 결과 반환 확률을 이용하여 적응적으로 작업 복제 개수를 결정할 수 있는 퍼지 추론 기반의 복제 기법을 제안한다. 따라서, 제안 기법은 동적 연산 환경의 적절한 대처를 통해 작업 복제 개수를 결정함으로써 자원 낭비를 줄여주고 전체 작업의 반환 시간을 향상시킨다. 시뮬레이션 결과는 제안 기법이 반환 시간, 자원 낭비, 작업의 재복제 횟수의 관점에서 우수함을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.207-210
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• 2002

본 논문에서는 인간과 MR(Mobile Robot)이 일정한 거리를 유지하면서 인간을 추종할 수 있도록 퍼지 제어기를 이용한 지능적 추론 방법을 제안하였다. 로봇은 다중 초음파 센서와 PC 카메라를 사용하여 인간과 로봇의 거리와 위치를 인지하고 로봇의 진행 방향과 속도를 퍼지 추론하는 방법을 사용하였다. 먼저 초음파 센서와 카메라를 사용하여 주변 환경에 대한 정보를 획득하고 주변환경을 표현하는 것이 중요하다. 센서와 카메라에 의해 입수된 정보로부터 로봇을 제어할 수 있도록 속도와 방향을 이용하여 추론하고 로봇을 제어하였다. 논문에서 제안된 퍼지 로직 알고리듬의 유용성을 검증하기 위해 실제 Mobile Robot을 이용한 주행실험을 반복 시행하여 요구된 결과를 얻음으로써 퍼지로직 제어기의 우수성을 확인할 수 있었다.

• 정보기술응용연구
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• 제1권
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• pp.3-27
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• 1999

최근 기업의 경쟁력 강화를 위하여 기업내의 지식을 중요한 자원으로 인식하고 활용하는 지식경영의 필요성이 강력히 대두되고 있다. 이러한 지식경영의 주요 활동을 지원할 구체적인 방법론으로 정보기술의 활용 방안이 다각도로 제시되고 있으나, 실제적인 연구는 아직 초보단계에 있다고 하겠다. 본 연구에서는 지식의 생성, 저장, 그리고 추출 및 활용이라는 지식경영의 주요 과제를 효과적으로 해결하는 방안으로써 인공지능기법인 사례기반추론과 유전자 알고리즘을 이용한 통합방법론을 제시한다. 본 연구에서 제시하고 있는 방법론은 생성된 지식의 표현, 저장, 그리고 추출에 사례기반추론기법을 활용하였다는 점 이외에 다음과 같은 두 가지 특징을 가지고 있다. 첫째로는, 해결하고자 하는 문제에 가장 적절한 과거 지식이 추출되도록 함으로써 활용 효과를 높일 수 있도록 하였다는 점이다. 둘째로는, 환경의 변화를 반영할 수 있는 방안을 제시하고 있다는 점이다. 본 인공지능 통합방법론은 신용평가부서의 지식관리모형을 통해 검증해 본 결과 그 효과가 입증되었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2010

생산 수율은 비선형관계를 지닌 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 반도체 생산의 경우 예측이 어렵다. 본 논문에서 저자들은 사례기반추론과 자기조직화신경망 기반의 데이터마이닝 기법을 활용하여 수율의 높고 낮음을 밝히는 지능화된 수율예측시스템을 제시한다. 이 시스템은 자기조직회신경망을 사용하여 생산 로트의 공정파라미터 패턴을 파악하고 속성가중치 기반의 사례기반추론을 통해 신규 로트의 수율 수준을 예측한다. 이때 속성가중치는 역전파인공신경망을 통해 계산된다. 웹기반 시스템이 개발되고, 반도체 생산 기업의 실제 자료를 적용하여 본 시스템의 효율을 검증하고 평가한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.593-595
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• 1999

모형 검증을 통한 시스템 명세의 정형적인 검증은 상태 폭발 문제로 인해 많은 어려움을 겪고 있다. 여러 개의 병렬 프로세스로 구성된 시스템에서 지수적으로 증가하는 상태의 객수로 인해 현실적으로 모형 검증을 적용하는 것이 불가능한 경우가 많다. 이런 문제점을 해결하기 위해서 시스템을 모듈 단위로 생각하여 정형 검증을 시도하는 많은 연구가 수행되고 있다. 병렬성을 중요한 특성의 하나로 하는 Statecharts 또한 널리 사용되고 있음에도 불구하고 아직 모듈을 바탕으로 검증을 수행하려는 시도가 그리 많지 않다. 본 연구에서는 내장 소프트웨어 시스템에 널리 사용되는 Statecharts명세를 모듈을 바탕으로 검증하는 방법을 제시하고자 한다. 먼저 Statecharts에서의 모듈을 정의하고 그와 같은 정의를 바탕으로 여러 개의 모듈로 구성되어 있는 Statecharts 명세의 모듈 기반 검증 방법을 제안한다. 여기서 사용되는 모듈 기반 검증은 환경에 대한 가정이 만족된다면 모듈을 반드시 주어진 성질을 만족한다는 가정-보증 추론(Assume-Guarantee Reasoing)을 이용한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1195-1206
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• 2015

지식 관리 시스템을 운영하기 위해서는 대량의 지식 정보를 자동으로 추론 및 관리하는 기술이 필요하다. 현재, 이러한 시스템의 대다수는 컴퓨터간의 지식 정보를 자동으로 교환하고 스스로 새로운 지식을 추론하기 위해 온톨로지를 적용하고 있다. 따라서 대용량의 온톨로지를 대상으로 새로운 정보를 추론하는 효율적인 기술이 요구되고 있다. 본 논문은 분산 클러스터의 메모리상에서 MapReduce와 유사한 작업을 수행하는 Spark 프레임워크를 적용하여, SHIF 수준으로 작성된 대용량의 온톨로지를 규칙 기반으로 추론하는 기술에 대해서 제안한다. 이에 본 논문은 다음 3 가지에 초점을 맞추어 설명을 한다. 클러스터내의 분산된 메모리상에서 대용량 추론을 실시하기 위해서, 먼저 각 추론 규칙에 따라 대용량의 온톨로지 트리플을 효과적으로 분류하여 적재하기 위한 자료구조, 두 번째 규칙간의 종속 관계와 상호 연관성에 따른 규칙 실행 순서와 반복 조건 정의, 마지막으로 규칙 실행에 필요한 명령을 정의하고 이러한 명령어를 실행하여 추론을 수행하는 알고리즘에 대해 설명한다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험을 수행하였다. 대표적인 분산클러스터 기반 대용량 온톨로지 추론 엔진인 WebPie와 비교 실험한 결과, LUBM에 대해서 WebPie의 추론 처리량이 553 트리플/초 인데 비해 284배 개선된 157k 트리플/초의 성능 향상이 있었다.