• 정보처리학회논문지B
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• 제18B권6호
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• pp.405-414
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• 2011

국내에서 가장 일반적으로 사용되고 있는 규칙 기반 오류 검출 방법은 언어 전문가가 한국어 문서에서 자주 발생하는 오류에 대한 검출 규칙을 경험적으로 구축하고 있다. 그러나 이렇게 경험적으로 규칙을 만들면 새로운 패턴의 문장이 나타날 때마다 규칙이 수정되어야 하므로 일관성 있는 오류 검사 및 교정을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 이를 해결하려고 최근 개발되고 있는 어휘의미망 중에서 KorLex와 같은 정규화된 언어 자원을 활용하여 단어들의 범주 정보를 추출하고 이를 이용하여 오류 결정 규칙을 일반화한다. 그러나 현재 구축된 KorLex에는 명사의 계층관계 정보는 구축되어 있지만, 문장 요소와의 관계 정보, 즉, 격틀 정보가 부족하다. 본 논문에서는 용언 의미 오류 결정 규칙으로 사용할 선택제약 명사 클래스를 정보이론에 기초한 MDL과 Tree Cut Model을 활용하여 추출하고 이러한 선택제약 명사 클래스를 사용하여 문법 검사기 규칙을 일반화하는 방안을 제안한다. 실험 결과, 혼동하기 쉬운 네 개의 용언에 대해 목적어로 사용된 명사를 선택제약 명사 클래스로 일반화하여 문법 검사기 오류 결정 규칙 수를 평균 64.8%로 줄였고 기존 명사를 사용한 문법 검사기보다 정확도 측면에서 평균 약 6.2%정도 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.81-82
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• 2020

Non-convex 최적화 문제의 복잡도를 완화하도록 해주는 오목함수 결정규칙을 제안한다. 전송용량을 나타내는 유틸리티 함수는 신호와 간섭의 함수이며, non-convex이다. 유틸리티 함수를 간섭관점에서 분석한다. '상대간섭'과 '간섭주요화'를 정의한다. 상대간섭은 D2D 수신단에서의 간섭레벨을 나타낸다. 간섭주요화는 간섭을 주요간섭으로 간략화한다. 간섭주요화를 기반으로 하는 오목함수 결정규칙을 제안한다. 실험결과를 통하여 유틸리티 함수는 상대간섭 0.1 이하에서는 오목함수임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.10-12
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• 2011

과거 충돌회피를 위한 알고리즘은 충돌위험을 결정하는데 항해사 대신 위험도를 판단하여 충돌회피를 하려고 한다. 그러나 경우에 따라서 국제해상충돌예방규칙에 맞지 않게 충돌 회피를 시행한다. 또한 타선과의 피항 관계를 항해사가 주시하고 기억해야 하는 것은 항해사에게 부담을 줄 수 있다. 따라서 국제해상충돌예방규칙에 맞게 피항 관계를 정의하여 항해사에게 알려줌으로써 피항 행동을 결정하는데 시간 및 인적 실수를 줄여줄 것으로 기대한다.

• 한국결정학회지
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• 제12권2호
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• pp.76-80
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• 2001

Ba(Mg/sub 1/3/Nb/sub 2/3/)O₃분말을 columbite precursor 법으로 합성하고 열처리 조건을 달리하여 소결 한 다음 1 : 2 양이온 배열의 장거리 규칙도의 변화를 조사하였다. 1350℃ 소결 시편에서는 소결 시간의 증가에 의해 장거리 규칙도가 감소하였으며 1500℃-4h의 조건에서 열처리한 시편의 경우는 0.94정도의 높은 규칙도를 가졌다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.767-778
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• 2003

이 논문은 유전자 알고리즘을 이용한 최적의 퍼지 규칙을 만드는 방법을 제시한다. 퍼지 규칙은 첫 번째 단계에서 학습 데이터를 이용해 생성된다. 이 단계에서 퍼지 c-Means 군집화 알고리즘과 군집 유효성을 사용해 구조를 결정하고 퍼지 규칙 수가 되는 군집 수를 결정한다. 첫 번째 단계에서 구조가 결정되면 퍼지규칙의 매개변수들은 유전자 알고리즘을 이용해서 조율된다. 또한, 비대칭 가우시안 소속 함수를 위해 분산 매개변수는 좌ㆍ우값을 따로 관리하여 조율한다. 이 방법은 가중치와 분산 공간에서 유전자 알고리즘을 사용함으로서 전역 최소 쪽으로 수렴하도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-72
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• 2021

연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.121-124
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• 2001

충돌회피 시스템은 선박의 안전 항해에 중요한 역할을 한다. 충돌회피 시스템은 선박이 장애물을 만났을 때 영역전문가인 항해사를 대신하여 피항 행위를 하도륵 지시하는 시스템으로 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 시 그 판단 기준을 각 장애물에 대한 충돌위험도에 둔다. 따라서 본 연구에서는 선박의 충돌회피 시스템의 보다 안전한 충돌회피를 도모하기 위해 충돌회피를 위한 충돌위험도 결정 시스템을 제안한다. 충돌위험도 결정 시스템은 장애물 모델링과 장애물의 충돌위험도 결정의 두 부분으로 구성된다. 장애물 모델링은 선박의 센서에서 나오는 저수준의 자료를 지능형 선박의 타 시스템에서 이용하기 쉽도록 구하는 과정이다. 충돌위험도 결정 시스템의 출력으로 산출되는 충돌위험도는 충돌회피 시스템의 피항 행위 결정에 정보로 사용된다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 VCD의 개념을 추가한 새로운 충돌위험도 결정 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VCD의 퍼지 소속함수를 산출하고 이를 기반으로 퍼지 추론을 이용하여 세부적인 충돌위험도를 결정한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 기존의 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 결정한 경우보다 상세한 충돌위험도 결정이 가능하다는 장점과 국제해상충돌예방규칙의 내용이 적용되었다는 장점을 지닌다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA 만으로 충돌위험도를 결정한 기법과 비교.평가하여 성능을 검증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.25-31
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• 2014

현재 실용화된 국내 문법 검사기는 경험적으로 구축된 오류 결정 규칙을 이용해 주위의 문맥을 보고 문법 오류를 판단하는 문맥 의존 오류를 처리하고 있다. 그러나 기존 문법 검사기의 오류 결정 규칙은 어휘 수준으로 구축되어 있어 검사기의 재현율이 낮다. 따라서 어휘대신 어휘 범주 정보를 사용하여 오류 결정 규칙을 일반화할 필요가 있다. 본 논문에서는 검사단어가 용언일 때 선택 제약 명사의 의미 범주를 국내에서 개발된 어휘의미망 KorLex에서 TCM과 MDL을 이용해 추출하고 추출된 의미 범주를 이용해 용언의 오류 결정 규칙을 일반화하는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권3호
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• pp.397-405
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• 2010

데이터 마이닝은 대규모의 데이터베이스에 내재되어 있는 유용한 정보를 찾아내는 과정이며, 중요한 목표 중의 하나는 여러 변수들 간의 관계를 발견하고 결정하는 것이다. 이를 위해 필요한 기법인 연관성 규칙 마이닝은 각 항목들 간의 관련성을 찾아내는 데 활용되며, 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 연관성 측도를 기반으로 두 항목간의 관계를 수치화함으로써 의미 있는 규칙을 찾아낸다. 본 논문에서는 3개의 연관기준값들 중 어느 하나라도 기준 이상이 되는 규칙의 순위를 매겨 필요한 연관성 규칙만을 생성할 수 있는 연관성 순위 결정 함수를 개발하는데 기존의 연구 결과를 개선하기 위해 특정 연관 기준값의 영향을 더 많이 받지 않도록 3개 연관기준값의 범위를 조정한 연관성 순위 결정 함수를 제안하고자 한다. 모의실험을 해본 결과, 대체적으로 본 논문에서 제안한 함수는 연관성 측도들과 최저 연관기준값들간의 차이를 잘 반영하고 있으며, 최저 연관성 기준값들의 범위와는 관계없이 항상 -1과 1 사이의 값을 가지며, 최저 연관기준값을 모두 충족하게 되면 1의 값을 가지며, 3개 모두 충족되지 않으면 -1의 값을 갖게 된다는 사실을 알 수 있었다.