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사례를 상기하여 이를 추론에 이용하는 방법
(Leake, 1996)
• 사람이 문제를 해결하기 위하여 추론하고 생각하는 프로세스를 모델링 한 방법
(Bergmann, 1998) 사례기반추론의 개념
사례기반추론의 원리 및 분석 방법
사례기
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개념 및 원리
3. Case-Based Reasoning 기본 가정
4. Case-Based Reasoning 구성 및 구조
5. Case-Based Reasoning 절차
6. Case-Based Reasoning 고려사항
7. Case-Based Reasoning 장단점
8. Case-Based Reasoning 응용
9. Case-Base Reasoning 응용 사례 1,2,3
10. 참고 문헌
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사례로 정하였다. 304개의 자료를 토대로 CBR툴을 구축하였으며 나머지 76개를 이 툴을 이용하여 운동처방을 하였다. 이렇게 얻은 운동처방이 적절한지에 대해 직접 운동처방사를 통해 검증을 받았다.
3) 결과 및 결론
사례기반추론을 통해 추출
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사례지식을 활용하는 과정을 사례기반추론(Case Based Reasoning)관점에서 해석하고 실제로 이를 구현하는 방안을 제시한다. 1. Introduction
2. Master Pattern design by Case-Based Reasoning
3. Adaptation Strategy in CBR
4. Experimental Implementation of CBR
5. Conclus
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사례를 표현한 방법을 활용할 수도 있음
특성항목-값에 의한 표현(Flat Feature-Value List)
- 간결한 구조로 문제를 해결하는데 필수적인 항목만 있음
- CBR System구조에서 사례를 저장, 추출하기에 용이한 구조
객체지향 표현방법
- 사례 : 클
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사례발생
9. 유사사례 추출
10. 유사도 계산
11. 신규문제와 사례1과의 유사성 비교
12. 신규문제와 사례2와의 유사성 비교
13. 사례1 해결방법의 재활용
14. 새로운 해결방법의 저장
15. 사례기반추론 사이클(CBR Cycle)
16. 사례추출
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례정도만)
■ 사례기반 추론 (CBR : Case-based reasoning)
현재의 문제 상황과 가장 유사한 과거의 사례를 찾아내 문제 해결방안을 모색하는 의사결정 지원 방법. 유사성을 측정하여 현재의 문제와 가장 유사한 사례를 사례베이스로부터 검색하고,
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. 환경규제방식의 구분과 장단점
1. 환경규제정책의 순응과 불응이론
2. 순응의 주요기준과 접근원칙
1) 순응의 주요기준
2) 접근원칙
3. 환경규제 순응확보수단과 장단점
4. 환경규제의 순응확보에 따른 기대효과
Ⅳ. 결 론
참고문헌
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장단점
1) 장점
2) 단점
6. 생성형 인공지능의 주요 활용 사례
7. 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술
1) IoT(사물인터넷)
2) 보안 기술
3) 빅데이터(Big Data)
4) 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)
5) 딥러닝(Deep Learning)
8. 나
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사례를 포괄하여 새로운 패턴과 법칙을 발견하는 데 유리하지만, 관찰 기반이기 때문에 주관적 해석에 따른 오류 가능성도 내포하고 있다. 결국, 연구의 신뢰성과 개념적 발전을 동시에 이루기 위해서는 두 방법의 조화와 통합이 필요하다.
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