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안병렬 ( Byung-ryul Ahn ),김문현 ( Moon-hyun Kim ) 한국정보처리학회 2006 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.13 No.1
본 논문에서는 각종 언어로 구현된 프로그램의 소스 코드를 표절 하였을 경우 이를 효과적으로 탐지하는 방법과 이론을 제시하고자 한다. 기존에 사용되고 있는 프로그램 표절(plagiarism) 검사 소프트웨어의 장단점을 분석하고, 특히 단점을 극복하기 위한 방법으로 Pattern Matching을 이용한 표절 검출방법을 소개한다. 그리고 기존의 Pattern Matching을 이용한 방법에서 나타나는 문제점을 극복하여 좀 더 발전된 방식의 자동 표절 검출 시스템을 소개하고자 한다.
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인공 신경경망과 사례기반추론을 혼합한 지능형 진단 시스템
이길재,김창주,안병렬,김문현,Lee, Gil-Jae,Kim, Chang-Joo,Ahn, Byung-Ryul,Kim, Moon-Hyun 한국정보처리학회 2008 정보처리학회논문지B Vol.15 No.1
최근 IT 서비스 발달과 함께 고장제어, 고장의 원인분석 등의 복잡한 문제에 대하여 적합한 해결책을 제시할 수 있는 효과적인 진단시스템의 필요성이 커지고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 진단 시스템분야에서의 시스템의 성능을 향상시키고, 최적의 진단을 수행하고자 사례기반추론과 인공신경망을 혼합한 지능형 진단 시스템을 제안 한다. 사례기반추론은 과거의 사례(경험)를 통해 현재의 제시된 문제를 해결하는 추론방식으로, 지식 획득이 덜 복잡하고, 정형화되기 어려운 규칙이나 문제영역이 불분명한 분야를 효율적으로 추론할 수 있다. 하지만 사례기반추론만을 이용해 추론된 사례는 증상에 대해 다수의 원인을 추론하게 된다. 이때 추론된 증상에 따른 다수의 원인은 동일한 가중치를 가져 불필요한 원인까지 진단해야 하는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하고자 인공신경망의 오류역전파 학습 알고리즘을 이용하여 증상에 대한 원인들의 쌍을 학습 시킨 후 각각의 증상에 대한 원인의 가중치를 구해 제시된 증상에 대해 가장 발생 가능성이 높은 원인을 찾아내어, 보다 명확하고 신뢰성 있는 진단을 하는 데 그 목적이 있다. As the recent development of the IT services, there is a urgent need of effective diagnosis system to present appropriate solution for the complicated problems of breakdown control, a cause analysis of breakdown and others. So we propose an intelligent diagnosis system that integrates the case-based reasoning and the artificial neural network to improve the system performance and to achieve optimal diagnosis. The case-based reasoning is a reasoning method that resolves the problems presented in current time through the past cases (experience). And it enables to make efficient reasoning by means of less complicated knowledge acquisition process, especially in the domain where it is difficult to extract formal rules. However, reasoning by using the case-based reasoning alone in diagnosis problem domain causes a problem of suggesting multiple causes on a given symptom. Since the suggested multiple causes of given symptom has the same weight, the unnecessary causes are also examined as well. In order to resolve such problems, the back-propagation learning algorithm of the artificial neural network is used to train the pairs of the causes and associated symptoms and find out the cause with the highest weight for occurrence to make more clarified and reliable diagnosis.
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