데이터마이닝 (Data Mining)은 대용량의 데이터에 존재하는 관계, 패턴, 규칙 등을 효율적으로 탐색하여 이를 모형화함으로써, 유용한 정보로 추출 변환하는 일련의 과정이다. 특히 베이지안 망 (Bayesian Network)은 신경망, 유전자알고리즘 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)를 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 기존에 적용된 바가 없는 데이터마이닝의 베이지안 망을 이용하여 수도권 교통수단선택 모형을 구축한다. 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 사회 경제적 특성과 교통체계 특성을 반영하여 베이지안 망을 이용한 교통수단선택 모형을 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 성과 연령의 구성비가 변하였을 때, 교통수단선택의 변화율(확률)을 예측한다. 이 연구를 통해 현실에서는 내재하나 설명변수간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수들과 교통수단선택간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 교통수단선택 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 교통수단에 대한 정보의 부족으로 인한 교통수단선택 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 다양한 교통정책에 따른 교통수단선택의 변화를 실시간으로 시뮬레이션 할 수 있는 방법론을 개발한다.
정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.
연삭숫돌 선택은 공작물제거량, 숫돌의 소모량, 표면정도 및 공작물의 물리적,화학적 특성을 고려하여 설정하는 것을 기본으로 한다. 연삭가공은 구성인자의 상호관계가 복잡하여 이중에서 어느한 요소만을 고려하여 설정하기 어렵고 정량적 기준 또한 정해져있지 않아 현실적으로는 숙련자의 정성적이고 경험적 지식에 따른 주관적 척도에 의존하는 것이 대부분이다. 또한, 연삭숫돌은 작업조건중에서 대량생산을 제외하고는 되도록이면 현장에 구비되어 있는 작업가능한 연삭숫돌 중에서 선택하는 것이 바람직하다. 따라서 본시스템에서는 이와같은 점을 고려하여 최적 연삭숫돌선택을 퍼지이론에 기초한 현장 숙련자의 지식을 활용하므로써 연삭숫돌선택의 효율성을 도모하는 동시에 현장에 연삭숫돌이 구비되지 않은 경우도 고려하여 연삭숫돌설정에 우선순위를 제시하므로써 작업자에 연삭숫돌선택의 유연성을 부여하였다. 또한, 실용성있는 전문가시스템의 구축을 위해 정성적이고 경험적인 지식의 활용을 위한 지식표현으로 설문조사에서 얻은 테이타를 x$^{2}$-분포에 따른 추정신뢰구간을 구해, 이를 토대로한 비대칭 삼각퍼지함수의 결정법을 제시하고, 이를 이용해서 구축한 시스템의 실행결과의 타당성을 비교하고자 한다.
용접작업시 적정용접조건의 설정과 용접결과의 개선을 위한 용접변수의 최적화는 용접품질 및 생산성과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 복잡한 용접변수 및 용접결과의 상호관계를 관련이론식의 분석과 실험결과의 통계적 분식 및 경험적 지식의 분석을 통하여 체계적으로 조사하였고 조사된 결과는 경험식과 퍼지룰 및 인공지능적 지식의 형태로 표현되어 지식베이스로 구축되었다. 또한 퍼지 전문가시스템의 근접추론기법을 활용하여 지식베이스에 포함된 정보로부터 적절한 용접조건의 제안과 주어진 용접결과에 대한 사용자의 평가에 기초하여 보다 개선된 용접결과를 얻기 위한 용접변수의 최적화 과정을 실현하였다.
철도 신호 시스템의 안전 확보 기준으로 사용되는 안전무결성수준(SIL, Safety Integrity Level) 할당에 사용되는 기존 정성적 평가방법인 리스크 그래프에 대하여 소개하고, 정성적 평가의 문제점인 입력 변수의 모호성 및 안전무결성수준간 경계성 문제에 대하여 퍼지 이론 적용을 통해 문제점을 보완하는 것을 목적으로 한다. 본 모델의 퍼지 입력변수는 4가지인 심각도, 노출도, 회피도, 요구율로 구성되며, 퍼지추론(Fuzzy Inference)은 IEC 61511의 계량적 리스크 그래프를 적용하여 48개의 퍼지 규칙을 생성한다. 퍼지추론은 최대 최소 합성(Max-Min Composition)의 퍼지관계 합성연산을 적용한다. 추론 모델을 통해 도출된 최종적인 추론 결과는 퍼지 값이므로 실제 상황에 적용 가능하도록 다시 실수 값으로 변환하는 역 퍼지화 과정을 통해 최종 출력값인 안전무결성수준과 그에 해당하는 허용 해저드율을 생성하여, 최종적인 해당 해저드에 대한 안전성 요구사항을 도출한다. 마지막으로 본 평가모델 검증을 위해 CENELEC SC 9XA WG A10 보고서에 소개된 단선구간에서의 신호시스템을 대상으로 한 안전성 평가 결과와 비교한다.
블로그는 쉬운 인터페이스와 정보 공유 방법을 무기로 짧은 시간에 가장 성공한 인터넷 서비스 중 하나로 자리 잡았다. 블로그에 게시되는 컨텐츠의 영향력은 절대적이어서 이를 통해 전달되는 정보는 그 사실 여부와 관계없이 쉽게 여론 형성의 매개가 되기도 한다. 본 연구에서는 블로그에 게시된 컨텐츠의 신뢰도를 다양한 신뢰 변수 측정값과 그들의 합성을 통해 도출하는 과정을 제안하였다. 또한, 제안한 신뢰 측정 평가 방법론을 활용한 블로그 서비스 시스템의 기본 구조를 설계하였다. 제안된 신뢰 측정 방법론에서는 블로그 운영자의 온라인 소셜 네트워크에 대한 다양한 신뢰 변수를 포함한 정보를 기반으로 최종 신뢰도를 도출하며 이를 위해 정성적인 신뢰 변수 입력 값의 처리가 가능하도록 퍼지 이론을 도입, 활용하였다. 또한 본 연구에서는 이와 같은 블로그 컨텐츠 신뢰도 정보 제공에 대한 사용자 수용도 조사도 수행하였다.
특징선택은 문제 영역에서 관찰된 다차원데이터로부터 데이터가 묘사하는 구조를 잘 반영하는 속성을 선택하여 효과적인 실험 데이터를 구성하는 데이터 준비과정이다. 이 과정은 문서분류, 영상인식, 유전자 선택 분야에서의 같은 분류시스템의 성능향상에 중요한 구성요소로서 상관관계 기법, 차원축소 및 상호 정보 처리 등의 통계학이나 정보이론의 접근방법을 중심으로 연구되어왔다. 이와 같은 선택 분야의 연구는 다루는 데이터의 양이 방대해지고 복잡해지면서 더욱 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 데이터가 가지는 특성을 반영하면서 새로운 데이터에 대하여 일반화 할 수 있는 특징선택 방법을 제안하고자 한다. 준비된 데이터의 각 속성 데이터에 대하여 퍼지 클러스터 분석에 의하여 최적의 클러스터 정보를 얻고 이를 바탕으로 근접성과 분리성의 경로를 측정하여 그 값에 따라 특징을 선택하는 매카니즘을 제공한다. 제안된 방법을 실세계의 컴퓨터 바이러스 분류에 적용하여 기존의 대비에 의한 휴리스틱 방법에 의해 선택된 데이터를 가지고 분류한 것과 비교하고자 한다. 이를 통하여 주어진 특징에 시연을 부여할 수 있고 효과적으로 특징을 선택하여 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인한다.
본 연구는 기존의 수학적 오류에 대한 연구들이 취했던 학생들의 현재 상태를 바탕으로 다양한 오류를 분석하는 방식이 아니라, 학생들의 문제해결과정에서 나타나는 수학적 오류를 인지심리학의 관점에서 분석가능한지를 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이에, 본 연구는 Pauscal-Leone의 신피아제 이론을 중심으로 Schoenfeld의 구조 분석 단계(levels of analysis and structure)모형과 개념적, 인과적 관계의 이해를 형식화하는 도구로서 퍼지 인지 맵(Fuzzy Cognitive Map)을 활용하여 학생들의 증명 문제해결 과정에서 나타나는 오류를 분석하고 오도요인을 진단하였다. 연구 결과, 주어진 명제에서 정보를 해석할 때 F조작자가 강하게 활성화되어 나타나는 오도 요인으로 인하여 학생들은 증명에 필요한 개념노드를 충분하게 인출하지 못하거나 인과관계가 없는 개념노드를 나름대로 논리적으로 연결하여 잘못된 증명을 하고 있었다. 오류와 관련된 인지구조는 학생 나름대로의 논리적 알고리듬에 의한 LC 학습의 결과로 형성된 LC 학습구조로 볼 수 있다.
본 연구에서는 도시철도의 중장거리 통행 특성에 따른 통행거리에 대한 분포수요이 불규칙성을 반영하고 통행거리와 분포수요간의 다양한 함수관계를 고려하기 위해서 도시철도 분포수요 예측모형에 대한 퍼지제어를 이용한 접근방밥을 제시하고자 하였다. 모형구축 및 검정을 위한 자료로는 대구시 지하철 1호선의 실제 통행량 자료와 통행거리 자료를 활용하였으며, 통행량 자료는 역무자동화 기기에서 하루동안 수집된 각 역별 발생량 및 집중량과 역간 분포량을 집계한 것이고 통행거리 자료는 대구시 지하철 1호선의 영업연장을 활용하여 추바역과 도착역간의 거리를 산정하여 집계한 것이다. 모형의 적합성 검토에서는 도시철도 역세권을 기반으로 한 동일한 자료를 이용하여 모형을 구축한 퍼지제어모형과 중력모형을 비교 ${\cdot}$ 검토하였다. 그 결과 증력모형에서는 통행거리 변수가 모형에 좋지 못한 영향을 미치는 반면, 각 변수간의 다양한 함수관계를 표현할 수 있는 퍼지제어모형에서는 통행거리가 상당히 유용한 자료로 활용되었을 뿐만 아니라 중력모형보다 높은 예측정도를 나타내는 것으로 분석되었다. 따라서 향후 도시철도만의 발생 ${\cdot}$집중량을 토대로 도시철도 분포수요 예측시에는 퍼지제어를 이용할 경우 양호한 예측결과가 기대되어지며, 본 여구에서 미진하였던 초적의 소속함수 정의 와 퍼지규칙 설정문제는 신경망 이론과 조합하면 더욱 진보한 예측의 정도 향상과 모혀안 절대비교가 가능할 것으로 판단된다.
상황인식 서비스 분야에서 불확실한 데이터를 추론하는 것은 매우 어렵고 복잡하다. 이러한 상황정보들에서 얻어지는 데이터는 불확실성을 내포하고 있어서 불확실한 추론 결과를 초래할 수 있다. 비록 불확실성 문제들을 해결하기 위해 퍼지 이론, 뉴런 네트워크, 동적 베이지안 네트워크, 은닉 마르코프 모델과 같은 여러 종류의 방법들이 제시되었지만 이러한 방법들은 가설들을 하나의 숫자에 의해 신뢰의 정도를 표시하기 때문에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 사용자들이 제공받는 서비스들에 대하여 만족도를 평가한 후 수집된 데이터를 활용하여 사용자들의 상관 관계를 분석한다. 그리고 Dempster-Shafer 이론을 사용하여 사용자들로부터 측정된 믿음 값을 융합한다. 이는 불확실성 값을 낮추어 추론결과의 정확성을 높이고 증거구간을 재설정하여 사용자들에게 신뢰성 있는 적응형 서비스를 제공하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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