• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.121-124
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• 2003

It is a major concern of e-shopping mall managers to satisfy a variety of customer's desire by recommending a proper commodity to the expected purchaser. Customer information like customer's fondness and idiosyncrasy in shopping has not been used effectively for the customers or the suppliers. Conventionally, e-shopping mall managers have recommended specific items of commodities to their customers without considering thoroughly in a customer point of view. This study introduces the ways of a choosing and recommending of commodities for customer themselves or others. A similarity measure between one member's idiosyncrasy and the other members' is developed based on the rule base and the case base. The case base is improved by recognizing and learning the changes of customer's desire and shopping trend.

• 산업경영시스템학회지
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• 제17권30호
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• pp.161-165
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• 1994

The shipbuilding industry is one of the domains which need an effective computer application. Particularly the productivity of process planning of a shipbuilding for crude -oil tanker can be greatly enhanced by introducing CAPP(Computer Aied Process Planning). In this paper we describe a prototype expert system which enables block division process planning in shipbuilding. The system determines block division lines of the midship sections of oiltanker. Case-based reasoning(CBR) approach is applied for this purpose instead of rule-based one.

• 산업공학
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• 제21권4호
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• pp.411-417
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• 2008

An impeller is a type of high-speed rotor that is used to compress or transfer fluid under high-speed and pressure at high temperatures. The impeller is composed of an axial hub and several blades attached along the hub. The weight and shape of an impeller must be balanced, because their imbalances can cause noise and vibration, which can lead to the breakage of the impeller blades during operation. Thus, the hub and blades of an impeller are commonly machined in a 5-axis NC machine to obtain qualified surfaces. The impeller machining strategy or process plan can not be easily obtained due to the complex, overlapped and twisted shapes of impeller blades. Skillful machining process planners may generate appropriate machining strategies based on their experiences and floor data. However, in practice most shop floor data for the impeller machining is not well-structured such that it does not effectively provide a process planner with information for machining strategies and/or process plans. This paper reports the development of a case-based machining strategy support system (CBMS) that employs case-based reasoning to obtain the machining strategy of an impeller by using the existing machining strategies of the shop floor. The CBMS generates impeller machining strategies through a stepwise reasoning process considering the similarity features between the blade shapes and machining regions. A case study is provided to demonstrate that CBMS can generate useful machining strategies facilitating process planners. The developed system can simulate the tool paths of impeller machining and runs on the web.

• Architectural research
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• 제17권2호
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• pp.57-64
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• 2015

In architectural planning, previous cases of similar spatial program provide important data for architectural design. Case-based reasoning (CBR) paradigm in the field of architectural design is closely related to the designing behavior of a planner who makes use of similar architectural designs and spatial programs in the past. In CBR, spatial graph can be constituted with most fundamental data, which can provide a method of searching spatial program by using visual graphs. This study developed a system for CBR that can analyze the similarity through graph comparison and search for buildings. This is an integrated system that is able to compare space similarity of different buildings and analyze their types, in addition to the analysis on a space within a single structure.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권6호
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• pp.257-267
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• 2008

국내 건설 산업에서 실패정보는 사례중심의 비체계적인 문서형태로 관리되고, 통계적 분석결과 정보수준의 자료로 제시되고 있다. 이는 건설실패정보의 활용을 통하여 건설프로세스가 지속적으로 개선될 수 있다는 긍정적인 측면을 간과한 건설실무자의 인식의 부재에 기인한다. 이에 본 연구는 건설실패정보의 관리 및 활용에 대한 문제점을 인식하고, 반복적으로 발생되는 건설실패를 사전에 예방할 수 있도록 실패정보를 체계적으로 관리, 공유, 학습, 활용할 수 있는 웹 기반 건설실패사례 정보시스템을 구축하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 연구에서 개발된 건설실패사례 정보시스템은 웹과 사례기반추론기법을 이용하여 가장 유사한 과거 사례가 검색될 수 있도록 구현하였으며, 건설실패정보를 체계적으로 관리할 수 있고, 실패사례를 통한 간접적 지식습득 및 미래의 건설프로젝트의 실패발생 예방대책을 수립하는데 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.14-18
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• 2002

전자상거래가 점차 활성화됨에 따라 다양한 형태의 쇼핑몰들이 구축되고 있으나, 구매자가 상품을 구입하는데 있어 구매자 기호와 요구에 적합한 상품을 검색하기에는 미흡한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 CBR(Case Based Reasoning)과 RBR(Rule Based Reasoning)을 통합한 검색에이전트와 사용자 프로파일과 선호도를 관리하는 사용자 에이전트로 이루어진 멀티 에이전트를 이용하는 CARUBA 시스템을 설계하고, 검색에이전트가 사용자에이전트에서 보낸 정보를 이용하여 유사도를 산출하여 구매자의 요구에 적합한 상품을 신속하게 추천할 수 있는 방법을 제안한다

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.91-109
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• 2004

최근 채권의 상환 및 이자의 확실성 정도를 측정하고 연관된 상대적인 위험의 정도를 나타내는 채권등급 평가의 중요성이 대두되고 있다. 초기의 대다수 선행 연구들에서는 기업의 채권 등급예측을 위하여 통계적 기법이 많이 사용되었으나, 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 사례기반 추론 등 인공지능 기법들이 통계모형의 대안으로 제시되어지고 있다. 사례기반 추론에서는 과거의 사례들이 지식으로 표현되고 해결 방법으로 사용된다. 유용한 사례기반 시스템을 구축하기 위해서 시스템의 지식베이스를 구축할 사례들을 인간의 정보처리 과정과 유사한 방법으로 표현하는 것이 중요하다. 본 논문은 실제 세계의 애매모호한 사례들을 다루는데 적절한 퍼지집합개념을 사례기반 추론과 결합하는 통합 방법론을 제시하고자 한다. 퍼지집합이론은 인간이 의사결정시 사용하는 유사한 자연스러운 언어를 수학적으로 변환할 수 있게 해주는 인공지능 기법이다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.96-106
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• 1999

사례기반 추론은 이전에 해결된 문제에 대한 해를 재사용 함으로써 새로운 문제를 해결한다. 그러나 과거의 사례와 새로운 문제 사이에는 차이가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 사례기반 추론 시스템은 이전 사례의 해를 새로운 상황에 맞게 적응 시켜야 한다. 최근의 사례기반 추론 시스템에서, 사례 적응은 시스템 개발자에 의해 손으로 코딩된 규칙을 사용하는 규칙기반 방법을 이용한다. 따라서 시스템 설계자는 과거의 전통적인 전문가 시스템 설계에서 발견되는 지식획득의 병목방법을 제안하였다. 적응 지식을 학습하기 위해 사례 베이스의 사례들을 비교하는 방법을 사용하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 여행 가격 결정을 위한 영역에서 실험하였다. 실험 결과 사례 추출만을 지원하는 시스템보다 해에 대한 정확도가 향상되었음을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권1호
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• pp.241-246
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• 2004

정보기술과 e-비지니스 산업의 발전은 전자상거래의 중요성을 증가시켰다. 전자상거래를 지원하는 시스템은 편리한 인터페이스와, 편하고 빠른 검색 기능, 고객이 만족할 수 있는 정보를 제공할 수 있어야한다. 이를 위해서 추론 기법과 에이전트 기술을 사용한 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 고객의 선호도와 사례기반의 추론과 규칙 기반의 추론을 혼합적으로 사용한 세일즈 에이전트론 사용한 전자상거래 시스템을 설계하였고 실험을 통해 그 효용성을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제3권1호
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• pp.31-45
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• 1997

To date, research on data mining has focused primarily on individual techniques to su, pp.rt knowledge discovery. However, the integration of elementary learning techniques offers a promising strategy for challenging a, pp.ications such as forecasting nonlinear processes. This paper explores the utility of an integrated a, pp.oach which utilizes a second-order learning process. The a, pp.oach is compared against individual techniques relating to a neural network, case based reasoning, and induction. In the interest of concreteness, the concepts are presented through a case study involving the prediction of network traffic for video-on-demand.