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Ⅰ.序論
Ⅱ.關聯硏究
1.사례기반추론(case-based reasoning)
2.에이전트
3.전자 상거래
Ⅲ.시스템 설계
1.시스템의 구조
2.판매 지원 에이전트
3.사례기반의 추론 사이클
4.유사도 측정
Ⅳ.프로토타입 실행 예 및 분석
1.
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마케팅 커뮤니케이션 (IMC) 활동의 효과 연구. 한국체육학회지, 53(2), 337-345.
홍태호, & 박지영. (2009). 사례기반추론을 이용한 다이렉트 마케팅의 고객반응예측모형의 통합. 정보시스템연구, 18(3), 375-399. 목차
서론
본론
결론
참고문헌
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6.클라이언트 서버의 장단점
7.BPR 개념 요소 성공요인
8.거래처리 시스템의 목적
9.경영정보시스템
10.인간의 의사결정
12.그룹의사결정시스템의결정및과정
13.인공지능 활용분야
14.전문가 시스템 활용
15.전자상거래
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기반 시스템으로 구현하여 정보시스템 도입을 계획하고 있는 기업이 정보시스템의 조직적 가치를 객관적으로 손쉽게 평가해 볼 수 있도록 제공한다.
마지막으로 사례기반추론 시스템의 경우 사례가 많이 축적될수록 정확하고 의미 있는 추
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분석하여 이를 어느 한 범주에 할당하고 레코드에 분류필드(변수)를 추가하는 기능
분류모형은 사전에 정의된 분류체계나 사전에 분류된 학습진단(training set)을 근거로 형성됨.
주요기법 : 의사결정나무(Decision Tree), 사례기반추론(Memort-Based R
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사례에 이서하여 확률을 취득하는 방법
7) 임상검사결과의 판정
* 진양/음성 및 위양/음성
진.양음성
위.양음성
- 진양성 : 수검자 질병/보균상태와 검사 양성
판정일치
- 진음성 : 수검자 무병/무균상태와 검사 음성
판정일치
- 위양성 : 수검
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사례 추출
- 유사성 판단기준의 중요도 산출
(예 : 요인분석, 상관분석)
- 다양한 기법 사용
(예 : Euclidean Distance 등) 지식기반 설계 개념
지식기반 설계지원 시스템 개념
지식기반 설계지원 시스템 구축
지식기반 추론
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사례기반 추론을 혼합한 진단 시스템, 한국지능시스템학회
조재훈 외 2명(2008), 정보이론과 신경망의 가중치를 이용한 속성선택, 한국지능시스템학회
조성배(1996), 구조적응 신경망의 자기조직화 특성, 한국정보과학회
황보주형(2005), 유전
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분석 프로그램 구조도
그림2. 사례 근거 추론의 운영절차
그림3. 이닝별 투구 패턴
그림4. 좌 ․ 우 타자별 투구
그림5. 지역 표시
그림6. 프로그램 입력창
그림7. 데이터 입력창
그림8. 데이터 분석창(패턴 분석)
그림9. 데이터 분석창(스
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사례 설계 원리 개발 연구. 박사학위논문, 서울대학교 대학원.
이혜련. (2020). 사례기반학습을 활용한 초등 ‘환경권’ 교육방안 연구. 석사학위논문, 서울교육대학교 교육전문대학원.
임영택. (2009). 사례기반학습에서 사례의 구성방식과 추론
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