• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.611-613
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• 1999

테스터의 간섭없이 테스트를 수행할 수 있는 새로운 테스트 도구인 테스트 에이전트 시스템을 구현하였다. 이 시스템에서 테스터는 테스터 이름, 테스트 시간을 입력하고, 테스트 대상을 선택 후, 그 밖에 테스트에 필요한 정보를 입력하고 나면 테스트 에이전트 시스템이 스스로 테스트를 수행한 후 각 테스트 레벨에 대한 테스트 항목의 테스트케이스와 Quality 측정치를 테스트결과로 받아 볼 수 있다. 이 테스트 에이전트 시스템은 3개의 에이전트로 구성이 되어 있고 각 에이전트들은 에이전트의 특성인 자율성, 사회성, 지능성을 가지고 있다. 특히 지능성을 나타내 주는 것을 규칙 기반 시스템을 이용하여 구현하였다. 'User Interface Agent'에는 '리그래션 테스트 대상 판단 규칙'과 'Test History 크기 관리 규칙'이 있고, 'Test Case Selection '||'&'||' Testing Agent'에는 테스트케이스를 선택하는 데에 적용하는 '중복성 제거 규칙'과 '일관성 있는 테스트케이스 선택 규칙'이 있다. "Regression Test Agent'에서는 리그래션 테스트 관련 항목 찾는 규칙'이 있어 각 에이전트들의 지능성을 뒷받침해 준다. 본 논문에서는 각 규칙들을 술어 논리로 표현하여 제시하였고, 구현한 테스트 에이전트 시스템의 Prototype을 기술한다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제14권3호
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• pp.257-269
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• 2018

Analysis of slope stability failures, as one of the complex natural hazards, is one of the important research issues in the field of civil engineering. Present paper adopts and investigates four soft computing-based techniques for this problem: Patient Rule-Induction Method (PRIM), M5' algorithm, Group Method of data Handling (GMDH) and Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). A comprehensive database consisting of 168 case histories is used to calibrate and test the developed models. Six predictive variables including slope height, slope angle, bulk density, cohesion, angle of internal friction, and pore water pressure ratio were considered to generate new models. The results of test studies are used for feasibility, effectiveness and practicality comparison of techniques with each other, and with the other available well-known methods in the literature. Results show that all methods not only are feasible but also result in better performance than previously developed soft computing based predictive models and tools. It is shown that M5' and PRIM algorithms are the most effective and practical prediction models.

• Spatial Information Research
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• 제8권1호
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• pp.85-99
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• 2000

보호동물사에 대한 서식지 분포정보는 개발압력이 심한 우리나라에서는 서식지 관리에 있어 매우 중요하다. 본 연구는 GIS와 로지스틱 회귀분석을 이용하여 멧돼지의 서식지 적합성모형을 개발하여 서식지 분포도를 작성하고 본 연구의 결과를 토대로 현재 우리나라의 멸종위기종과 야생동물보호종들의 서식지 관리를 위한 기초를 마련하고자한다. 서식지 모형을 구현하기 위한 연구내용 및 방법은 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 특성을 파악하기 위하여 GIS 자료를 구축하였다. 멧돼지의 위치파악을 위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기위해 원격무선측정기법과 GPS를 이용하였다. 둘째, 멧돼지의 서식지 이용과 유용성에 영향을 미치는 환경인자를 파악하기 위해 χ²검정(Chi-square test)을 실시하였다. 마지막으로, 최적 서식지의 분포를 예측하기위한 서식지 적합성모형 개발을 위해 로지스틱 회귀분석을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 멧돼지의 서식지 이용특성 분석의 결과, 성별 그리고 활동유형별에서는 뚜렷한 차이를 볼 수 없으나, 계절별 그리고 서식지 유형별에서는 서식지 이용특성의 차이가 뚜렷한 것을 볼 수있었다. 둘째, 서식지 유용성 분석의 결과 멧돼지의 서식환경에 영향을 미치는 자연적인 환경요인으로 표고, 향, 임상 그리고 영급이 유의성이 있는 인자로 나타났다. 반면에, 경사, 능선/계곡 , 물 그리고 일사량의 경우 통계적 유의성이 적어 전반적으로 서식지를 결정하는 환경인자라고 볼 수 없었다. 마지막으로, 개발된 서식지 적합성모형의 결과 예측확률 0.5를 기준으로 전제서식지는 75.00%, 커버서식지는 84.26% 의 높은 분류정확도를 나타내었다. 모형검증의 결과 대상지 내부의 경우 전체서식지가 75.00%로 나타나 본 모형이 신뢰성이 있는 것으로 판단되었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.664-674
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• 2001

In this paper, as a new category of fuzzy-neural networks architecture, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks (FPNN) and discuss a comprehensive design methodology related to its architecture. FPNN dwells on the ideas of fuzzy rule-based computing and neural networks. The FPNN architecture consists of layers with activation nodes based on fuzzy inference rules. Here each activation node is presented as Fuzzy Polynomial Neuron(FPN). The conclusion part of the rules, especially the regression polynomial, uses several types of high-order polynomials such as linear, quadratic and modified quadratic. As the premise part of the rules, both triangular and Gaussian-like membership functions are studied. It is worth stressing that the number of the layers and the nods in each layer of the FPNN are not predetermined, unlike in the case of the popular multilayer perceptron structure, but these are generated in a dynamic manner. With the aid of two representative time series process data, a detailed design procedure is discussed, and the stability is introduced as a measure of stability of the model for the comparative analysis of various architectures.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.27-42
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• 2020

인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국의류학회지
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• 제33권6호
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• pp.860-868
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• 2009

매스 커스터마이제이션 생산 방식이 국내외 의류산업에서 새로운 제조방식으로 확산되고 있다. 특히 국가별로 MTM, 이지오더(Easy-order) 등의 명칭으로 기성복에 소비자 체형을 반영하는 노력이 끊임없이 진행되고 있다. 유니폼은 지속적인 착용과 재구매가 예상되는 의류아이템이므로 이에 대한 사이즈 적용이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국내 유니폼 생산에 이지오더 시스템 방식을 도입하기 위하기 위한 사이즈 포지셔닝 시스템을 제공하고 다양한 사이즈에 맞는 의복 패턴을 제작하기 위하여 양방향 그레이딩 방식을 제안하였다. 연구결과로는 첫째, 5차 사이즈코리아 측정치를 이용하여 키와 가슴둘레에 대한 교차분석을 실시하여 다빈도 구간을 유니폼 사이즈 구간으로 설정하였다. 둘째, 인체측정치에 대한 요인 분석을 실시하여 높이, 둘레, 어깨요인으로 분류하였으며 둘레와 어깨요인을 통합하여 높이와 둘레로 측정항목을 이원화하였다. 셋째, 요인분석 결과로 이원화된 높이와 둘레항목을 각각 키와 젖가슴둘레를 독립변수로 회귀분석을 실시하였으며 회귀계수를 활용한 그레이딩룰을 산출하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.105-117
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• 2007

프로젝트 관리자는 입찰 또는 개발을 성공하기 위해 비용과 일정을 프로젝트 초기 단계에서 보다 정확히 추정해야만 한다. 평균적으로 대부분의 프로젝트들이 수행하고 있는 명목상의 개발기간은 경험법칙, 선형함수 추정경험 또는 개략적 일정 추정표로부터 유도할 수 있다. 명목상 개발기간에는 다양한 경험법칙이 존재하며, 선형함수 모델은 충분한 정보를 제공하지 못하여 특정 규모의 프로젝트에 적합한 개발노력과 일정을 결정하기 어렵다. 본 논문은 개략적 일정 추정표로부터 개발노력과 일정을 유도하는 통계적 회귀분석 모델을 제시하였다. 먼저, 개략적 일정 추정표에서 제시하고 있는 최대 단축기간, 효율적 개발기간과 명목상 개발기간을 재정의 하였다. 다음으로 개발노력과 기간과의 관계를 고찰하고, 개략적 일정추정표에 제시되지 않은 특정 규모의 소프트웨어에 대한 개발노력 추정 모델과 개발노력에 따른 일정을 보다 정확히 추정할 수 있는 모델을 제시하였다. 제시된 회귀분석 모델은 기존의 방법들과 비교하여 상대오차를 최대 2%까지 줄이는 효과를 얻었다. 또한, 특정 규모의 소프트웨어에 대해서도 개발노력과 일정을 추정할 수 있었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권1호
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• pp.1-13
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• 1992

본 논문은 선박의 초기설계와 중앙단면 설계용 지식베이스 시스템을 개발하고 지식공학이 선체구조 설계 분야에 매우 효율적으로 적용될 수 있음을 검토하는데 그 목적이 있다. 이를 위하여 첫째 구조설계에 적합한 지식베이스 전문가 시스템 개발용 도구(tool)인 E.1을 개발하였다. E.1은 C언어로 작성되었고 구조설계 과정을 효율적으로 뒷받침해주기 위해서 자동 반복 계산과 재추론 기능을 갖고 있다. 둘째 살물선의 초기설계시 주요치수 추정과 중앙단면 설계를 위한 지식베이스를 개발하였다. 이 지식베이스들은 통계적 경험식, 선급 규정, 경험적 지식 등을 rule, fact, table로 표현하여 구성하였다. 셋째 지식베이스의 추론을 통하여 중앙 단면 최적 설계 프로그램의 입력 자료를 생성하고 최적화 프로그램을 수행시키는 통합(hybrid) 시스템을 구축하였다. 넷째 보강판 설계용 지식베이스 시스템을 개발하기 위해 최적화 결과의 회귀분석을 이용하는 간이 설계법을 적용해 보았다. 이 시스템을 사용하여 살물선과 보강판의 설계과정을 보이고 그 결과를 검토해 보았다. 앞으로 E.I와 성능 개선과 더 우수한 지식베이스가 축적됨에 따라서 선체 구조설계에 사용되는 기존의 CAD 시스템의 성능이 크게 보완될 것으로 기대된다.

• 종양간호연구
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• 제5권1호
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• pp.3-10
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• 2005

Back ground: Nurses now occupy one third of all hospital human resources. Therefore, efficient management of nursing manpower is getting more important. While it is very clear that nursing workload requirement analysis and patient severity classification should be done first for the efficient allocation of nursing workforce, these processes have been conducted manually with ad hoc rule. Purposes: This study was tried to make a predict model for patient classification according to nursing need. We tried to find the easier and faster method to classify nursing patients that can help efficient management of nursing manpower. Methods: The nursing patient classifications data of the hospitalized cancer patients in one of the biggest cancer center in Korea during 2003.1.1-2003.12.31 were assessed by trained nurses. This study developed a prediction model and analyzing nursing needs by data mining techniques. Patients were classified by three different data mining techniques, (Logistic regression, Decision tree and Neural network) and the results were assessed. Results: The data set was created using 165,073 records of 2,228 patients classification database. Main explaining variables were as follows in 3 different data mining techniques. 1) Logistic regression : age, month and section. 2) Decision tree : section, month, age and tumor. 3) Neural network : section, diagnosis, age, sex, metastasis, hospital days and month. Among these three techniques, neural network showed the best prediction power in ROC curve verification. As the result of the patient classification prediction model developed by neural network based on nurse needs, the prediction accuracy was 84.06%. Conclusion: The patient classification prediction model was developed and tested in this study using real patients data. The result can be employed for more accurate calculation of required nursing staff and effective use of labor force.

• 한국지진공학회논문집
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• 제11권6호
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• pp.53-61
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• 2007

NEHRP 지반조건 B,C,D에서 이선형 단자유도 감쇠시스템의 지반조건, 후탄성기울기, 감쇠비, 항복강도 감소계수, 고유 주기 등의 변화가 비탄성변위비에 미치는 영향을 조사하였다. 기존의 제안식은 변위일정 법칙을 따라 일정주기 이상에서 비탄성 변위비를 과대평가하게 된다. 또한 기존식은 5%이상의 감쇠비에 대하여만 제안되었다. 본 연구는 후탄성기울기, 감쇠비 20% 이하의 이선형 시스템의 비탄성 변위비의 평균과 편차를 제안하였고 범용적으로 사용할 수 있음을 보였다. 제안식을 사용하여 비탄성 변위비의 확률적 분포를 계산하여 구조물의 성능기반설계에 이용할 수 있다.