• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
• /
• pp.271-274
• /
• 1996

Since the primary purpose of information Engineering focuses on transaction or operation processing, various information needs acquired in Information Strategy Planning phase are not properly utilized from the viewpoint of decision support systems development. In this research, we suggest a case-based reasoning application that supports initial Data Warehouse Modeling by expanding the activities in Information Strategy Planning.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 1996년도 추계학술대회발표논문집; 고려대학교, 서울; 26 Oct. 1996
• /
• pp.35-38
• /
• 1996

It's a rather difficult for new product launch strategy establishment to be settled down because we must know the correlation between the quantitative and the qualitative information. Therefore, we introduce you case-based reasoning system that use its correlation and new product launch's experience in the past. Using the real cases, this system evaluates the performance as we compare human expert's new product sales forecasting with system's.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제4권
• /
• pp.181-209
• /
• 1995

As the effective use of information has gained greater attention over the decade, various conventional AI techniques have been applied to develop expert systems for business applications. Case-based reasoning (CBR) makes data more accessible by organizing it as a set of examples from past experience that can be generalized and applied to current problems. This paper illustrates basic concepts of CBR and addresses the system discussed in this paper can provide a basis for building more flexible and adaptable expert systems for business applications.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
• /
• pp.400-409
• /
• 2003

Collaborative filtering (CF) recommendation is a knowledge sharing technology for distribution of opinions and facilitating contacts in network society between people with similar interests. The main concerns of the CF algorithm are about prediction accuracy, speed of response time, problem of data sparsity, and scalability. In general, the efforts of improving prediction algorithms and lessening response time are decoupled. We propose a three-step CF recommendation model which is composed of profiling, inferring, and predicting steps while considering prediction accuracy and computing speed simultaneously. This model combines a CF algorithm with two machine learning processes, SOM (Self-Organizing Map) and CBR (Case Based Reasoning) by changing an unsupervised clustering problem into a supervised user preference reasoning problem, which is a novel approach for the CF recommendation field. This paper demonstrates the utility of the CF recommendation based on SOM cluster-indexing CBR with validation against control algorithms through an open dataset of user preference.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.58-71
• /
• 2019

본 논문은 군 전술 무선 통신망에서의 가용 주파수 채널 확보를 위한 인지 라디오 엔진 플랫폼 구조 및 인지 라디오 무선기기를 위한 가용 주파수 채널 추론기법을 제안하였다. 현재의 군 전술 통신망은 동종 및 이종 군 무선기기 주파수의 효과적 운용을 위한 가용 주파수 확보 및 군 무선기기 간의 상호공존 방안에 대한 필요성이 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 본 논문은 최적의 가용 주파수 채널확보 방안으로 동적 스펙트럼 접속(DSA, Dynamic Spectrum Access) 실현을 위한 인지 라디오 엔진 기술 기반의 가용채널 추론기법에 대해 소개하였다. 이를 위해 주사용자(PU, Primary User)의 채널 이용현황 모델링 및 채널 점유확률 계산을 통하여 인지 라디오 무선기기를 위한 사례 기반의 가용채널 추론기법을 제안하였으며, 성능분석 모의실험을 통하여 주사용자의 점유채널 정보 대비 인지 라디오 무전기의 가용채널 획득 정보 간의 충돌확률 변화율을 분석하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권3호
• /
• pp.239-251
• /
• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
• /
• 제34권7호
• /
• pp.282-287
• /
• 2007

정보시스템을 이용하는 금융, 무역, 의료, 에너지, 교육 등 사회 각 분야에서 정보화가 급속하게 진전되고 있다. 정보시스템에 대한 보안관리는 위험분석평가가 선행 되어야하며, 보안위험분석은 요구되는 정보보호서비스의 취약점을 해결하고 위협으로부터 시스템을 안전하게 관리할 수 있는 최선의 방법이다. 본 논문에서는 최적의 평가계획을 수립한 수 있는 평가사례기반추론 기능을 모델링하였다. 평가 사례기반추론(case-based reasoning) 기능은 보안위험분석평가를 프로젝트단위로 관리하며, 기존의 평가사례 간유사도를 평가하고, 유사한 평가 사례를 바탕으로 최적의 보안위험분석평가 계획을 수립할 수 있다.

• 국제학술발표논문집
• /
• The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
• /
• pp.1065-1069
• /
• 2005

The construction failures can be decreased through continuous improvement of construction process based upon the information of construction failures. Herein, the information of construction failures can be utilized as the key factor for identifying and enhancing various ineffective construction processes that can prevent failures. This research proposes a process model for the continuous improvement of construction processes by using construction failure information. Extensive reviews and analyses of literatures related to construction failures are performed to investigate its definition, type, cause, and lessons learned. This research adapts process modeling methodology and case-based reasoning for the development of the proposed CIMCP(continuous improvement model of construction process), and then suggests its framework that contains modules of case retrieval, case index, and case adaptation.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
• /
• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
• /
• pp.117-124
• /
• 2004

Dynamic and fragmented characteristics ale two of the most significant factors that distinguish the construction industry from other industries. Previous forecasting techniques have failed to solve the problems derived from the above characteristics and do not provide considerable support. This paper deals with providing a more precise forecasting by applying Case-based Reasoning (CBR). The newly developed model in this study enables project managers to forecast monthly expenditures with less time and effort by retrieving and referring only projects of a similar nature, while filtering out irrelevant cases included in database. For the purpose of accurate forecasting. the choice of the numbers of referring projects was investigated. it is concluded that selecting similar projects at $5\~6\;\%$ out of the whole database will produce a more precise forecasting. The new forecasting model. which suggests the predicted values based on previous projects, is more than just a forecasting methodology it provides a bridge that enables current data collection techniques to be used within the context of the accumulated information. This will eventually help all the participants in the construction industry to build up the know ledge derived from invaluable experience.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.67-84
• /
• 2010

미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.