• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권4호
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• pp.105-121
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• 2005

Ubiquitous computing(UC) is an emerging paradigm. Its arrival as a mainstream is expected to trigger innovative UC-driven business models (UCBMs). Currently, there is no Parsimonious methodology to analyze and provide diagnostics for UCBMs. With this research, we propose a analytical architecture that enables the assessment of an UCBM in its structural strengths and weaknesses. With value logic as the cornerstone, the architecture is composed of value actors, value assets, value context, business value Propositions, customer value propositions, value creation logics, and value assumptions. Dimensional variables are initially Identified based on the review of business model literature. Then, their significance is empirically examined through 14 UCBM scenarios, and variables that are expected to Play an important role in the UCBM assessment are decided. Finally, by analyzing the scenarios in terms of the dimensional variables, we attempted to summarize general characteristics of emerging UCBMs.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.49-64
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• 1999

본 연구는 백화점 고객이 신용 카드 신청 요구 시에 작성되는 가입 정보 및 사용되고 있는 고객의 거래 정보는 카드 사용 패턴으로 신용도를 예측하는 여러 방법론을 제시하고 성능을 비교하였다. 가입 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망(Back-Propagation Neural Network, BPNN), 사례기반추론(Case-Based reasoning)을, 거래 정보를 분석하기 위해 역전파 신경망과 더불어 시간지연 신경망(Time-Delayed Neural Network, TDNN)을 각각 사용하여 그 결과를 비교하였다. 또한 전체시스템의 적중률을 높이기 위햐여, ID3와 신경망을 이용한 Meta-Leaning 방법을 제시하였으며, Meta-Learning 방법과 다른 방법들을 비교, 분석을 하였다. 본 연구에서는 모형 수립과 검증을 위하여 T백화점의 실제 신용 카드 가입 고객 데이터를 이용하여 실험하였다. 데이터의 성격에 따라 각 모델의 예측력에는 차이가 나타났으나, 신경망 모형의 예측력이 우수하였으며, 시간적 특성을 고려하는 시간지연 신경회로망 모형의 예측력은 더욱 우수하게 나타났다. 또한 Meta-Learning 모형을 사용하면 예측력이 더 높아진다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.247-251
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• 1997

FCM(Fuzzy Cognitive Map) is a fuzzy signed directed graph for representing causal reasoning which has fuzziness between causal concepts. Authors have already proposed FCM-based fault diagnostic scheme and verified its usefulness. However, the previously proposed scheme has the problem of lower diagnostic resolution as in the case of other qualitative approaches. In order to improve the diagnostic resolution, a concept of fuzzy number is introduced into the basic FCM-based fault diagnostic algorithm. By incorporation the fuzzy number into fault FCM models, quantitative information such as the transfer gain between the state variables can be effectively utilized for better diagnostic resolution. Furthermore, an enhanced TAM(Temporal Associative Memory) recall procedure and modified and modified pattern matching scheme are also proposed.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.389-390
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• 2013

건강관리서비스는 금연, 절주, 식이 운동 등 생활습관을 개선하여 스스로 건강을 증진하도록 평가 교육 상담 등을 제공하는 서비스이다. 본 연구의 목적은 건강관리 서비스 분야에서 성공적인 건강상담사례들 중 유사한 사례를 추출하여 이를 건강관리 상담에 활용하기 위한 CBR(Case based Reasoning) 기반의 웰니스멘토지원시스템을 개발하는 것이다. 자가 건강관리 서비스를 위해 수집한 개인 건강관리 관련 정보로부터 운동처방 및 식이영양 처방을 위한 판단기준이 되는 변인들을 추출하였고, 변인들 간 유사도 비교를 위한 함수를 선정하고 가중치를 부여하였다. 또한 기존의 성공사례들에 대한 DB를 구축하고 유사도 비교(Retrieve)를 통해 가장 적절한 사례를 추천하기 위한 웰니스멘토지원시스템의 프로토타입을 개발하였다. 웰니스멘토지원시스템을 통해 과거의 성공적인 상담사례를 참고하여 상담해줌으로써 상담에 필요한 시간을 단축시키고 서비스의 질 향상을 도모할 수 있을 것이다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제35권3호
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• pp.110-117
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• 2012

A product family design has received much attention over the last several decades, since a product family-based development shortens lead-times and reduces cost, as well as increases efficiency and effectiveness of the product realization process. It is challenging work, however, to define the product family design in the heterogeneous product development environments, due to myriads of products related information described in different ways across products in any companies. In this paper, we provided a way of defining product family design framework using formal concept analysis and ontology language. Based on this, the specific product family can be derived by ontological reasoning, and the new product concept can be also expanded in the framework. The proposed framework is formalized using OWL (Web Ontology Language) and implemented in $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$. Actual product family design algorithm is carried out using FaCT++ engine, a plug-in to $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$, and the benefits of the proposed method are also demonstrated through a case study.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제8권3호
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• pp.51-73
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• 1998

This paper is to evaluate the application potentials of data mining in the areas of Supply Chain Management (SCM) and to suggest the architectures of Decision Support Systems (DSS) that support data mining activities. We first briefly introduce data mining and review the recent literatures on SCM and then evaluate data mining applications to SCM in three aspects: marketing, operations management and information systems. By analyzing the cases about pricing models in distribution channels, demand forecasting and quality control, it is shown that artificial intelligence techniques such as artificial neural networks, case-based reasoning and expert systems, combined with traditional analysis models, effectively mine the useful knowledge from the large volume of SCM data. Agent-based information system is addressed as an important architecture that enables the pursuit of global optimization of SCM through communication and information sharing among supply chain constituents without loss of their characteristics and independence. We expect that the suggested architectures of intelligent DSS provide the basis in developing information systems for SCM to improve the quality of organizational decisions.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.49-61
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• 2008

대부분의 함정 전투체계의 교전 시뮬레이션은 필수적으로 운용자(통제관 및 대항군)가 포함될 수밖에 없음으로 인해 시뮬레이션은 실시간 정도의 저속이며, 시뮬레이션 결과도 객관적인 평가가 어렵다. 이러한 문제를 다루기 위해 본 논문에서는 인간 대신 다중 에이전트 시스템을 이용하는 에이전트 기반의 함정전투 M&S 시스템을 제안한다. 에이전트기반 M&S 시스템은 인간의 개입을 배제하고 자율적 추론기능을 제공함으로써 전투체계의 효과도 분석 및 운용전술개발 등께 대한 효과적인 지원을 가능하게 해준다. 본 논문에서는 이를 위하여 첨단 M&S 프레임워크와 자율 에이전트 설계 원칙을 도입함으로써 인간 미개입형 M&S 시스템 설계 개념과 방법론을 제시하였고, 서해교전상의 함정전투 사례연구를 통해 그 타당성을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권4호
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• pp.87-100
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• 2009

공공사업에서 사업초기단계의 개략공사비 예측은 발주자에게 향후 공사비에 대한 정보를 제공함으로써 효율적인 예산수립을 가능하게 한다. 하지만 사업초기단계는 획득 가능한 정보량이 부족하기 때문에 상대적으로 정확한 공사비 예측이 어렵다. 현재 국내 발주기관에서 활용하고 있는 도로공사 개략공사비 산정체계는 단순하게 단위길이 당 단가에 도로의 연장을 곱하는 선형적인 모델이기 때문에 공사비 예측에 오차가 크게 발생하는 것으로 나타났다. 또한 사업의 진행에 따라 가용정보의 수준이 달라지기 때문에 개략공사비 예측모델에는 이러한 가용정보의 특성이 반영되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 사업 초기단계를 크게 기획단계와 설계 초기단계의 두 단계로 구분하여 각 단계의 가용정보 수준 및 공사비 예측의 목적을 고려한 개략공사비 산정모델을 제시하였다. 공사비 예측모델의 개발을 위하여 총 143건의 공사 데이터를 수집하여 활용하였으며, 이를 통해 각 단계의 가용정보 수준에 적합한 공사비 영향변수를 도출하였다. 제안된 기획단계 및 설계초기 단계의 개략공사비 산정모델은 검증과정을 통하여 각 단계에서 요구되는 정확도 수준을 확인하였으며, 이러한 가용정보 수준에 입각한 개략공사비 산정모델은 향후 예산 산정업무나 타당성 조사, 노선 대안 비교검토 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.391-398
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• 1999

사례기반 추론을 포함한 Lazy Learning 방법들은 인공신경망이나 의사결정 나무와 같은 Eager Learning 방법들과 비교하여 여러 가지 상대적인 장점을 가지고 있다. 그러나 Lazy Learning 방법은 역시 상대적인 단점들도 가지고 있다. 첫째로 사례를 저장하기 위하여 많은 공간이 필요하며, 둘째로 문제해결 시점에서 시간이 많이 소요된다. 그러나 보다 심각한 문제점은 사례가 관련성이 낮은 속성들을 많이 가지고 있는 경우에 Lazy Learning 방법은 사례를 비교할 때에 혼란을 겪을 수 있다는 점이며, 이로 인하여 분류 정확도가 크게 저하될 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 Lazy Learning 방법을 위한 속성 가중치 부여 방법들이 많이 연구되어 왔다. 그러나 기존에 발표된 대부분의 방법들이 속성 가중치의 유효 범위를 전역적으로 하는 것들이었다. 이에 본 연구에서는 새로운 지역적 속성 가중치 부여 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 속성 가중치 부여 방법(CBDFW : 사례기반 동적 속성 가중치 부여)은 사례별로 속성 가중치를 다르게 부여하는 방법으로서 사례기반 추론의 원리를 속성 가중치 부여 과정에 적용하는 것이다. CBDFW의 장점으로서 (1) 수행 방법이 간단하며, (2) 논리적인 처리 비용이 기존 방법들에 비해 낮으며, (3) 신축적이라는 점을 들 수 있다. 본 연구에서는 신용 평가 문제에 CBDFW의 적용을 시도하였고, 다른 기법들과 비교에서 비교적 우수한 결과를 얻었다.

• 한국건축시공학회지
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• 제8권1호
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• pp.63-70
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• 2008

Management process of apartment buildings construction has increased because the after service of construction company meet the needs of customers. Many defect data, which was inspected by construction company or customers before moving into a new apartment house, were classified by field engineers and then communicated to corresponding subcontractors. The classification process needs to be performed by an expert engineer because there is so much data, it is unfeasible to complete in a short period of time. For this classification process, an automatic classification system using case base reasoning (CBR) should be considered. This research proposed a defect management system with automatic classification system using CBR. This constructed defect management system consists of cyber after service system for tenants and the whole defect management process of construction, preservation and management of apartment buildings. This system could improve the efficiency of expert work in terms of time and accuracy, as well as helping laymen users to conduct defect classification work as experts do.