기억기반학습을 이용한 사례기반설계시 참조사례의 인덱싱 = Indexing Scheme for Case-Based Designs using Memory-Based Learning

국문 초록 (Abstract)

사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)은 새로운 문제가 주어질 때 과거의 유사한 문제 해결 사례를 기반으로 그 해법을 적절히 변용함으로써 새로운 문제에 적합한 해결책을 효율적으로 도출하고자 하는 문제 해결 접근 방법이다. 사례기반설계는 사례기반추론을 설계에 응용한 방법으로 유사한 요구조건 하에서 설계된 과거사례를 설계에 참고 및 활용하는 방법으로 선박개념설계 등 여러 분야에서 활용하고 있다. 이러한 사례기반설계기법을 이용하여 효율적으로 고품질의 설계를 도출하기 위해서는 설계하고자 하는 대상의 설계상의 요구조건과 부합되는 사례를 적절히 선정해야 하고, 선정된 사례와 현 설계조건과의 차이점을 명확하게 인지하여 현 상황에 맞게 변용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 과거 사례 선정 기록을 활용하여 그 선정 경향을 기억기반학습기법을 이용하여 학습함으로써 새로운 설계 시 적절한 사례를 선정하는 인덱싱 기법을 제시한다. 사례기반설계의 전형적인 예인 선박개념설계에서 설계 시 참조용도로 사용할 실적선을 선정하는 문제에 적용하여 실험해 본 결과 decision tree나 간단한 휴리스틱을 적용하여 참조 사례를 제시한 방법에 비해 본 논문에서 제시하는 기억기반학습을 적용한 방법이 우수함을 확인하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The case-based reasoning (CBR) is an approach for solving a new problem by retrieving past similar cases and adapting their solutions. The case-based design is an application of case-based reasoning to design domains such as a conceptual ship design. There are two important aspects to consider for producing an efficient and high quality design by using case-based design methodology. One is the selection of appropriate cases from the pool of past cases, and the other is the adaptation of the selected cases to make them suitable for new design requirements by recognizing differences of previous and current design environment. This paper presents a method of applying a memory-based learning (MBL) technique to automatic building of an indexing scheme for selecting reference cases by using the history of previous references. Empirical results show that the indexing scheme generated by MBL outperforms those by other learning methods such as the decision tree learning or a simple heuristic in our conceptual ship design domain.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• Abstract
• 1. 서론
• 2. 관련연구
• 3. 참조선박의 선정
• 4. MBL을 이용한 인덱싱
• 5. 실험결과
• 6. 결론
• 참고문헌
• 저자소개