• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.145-148
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• 2004

규칙 기반 추론 시스템에서 규칙의 속성 감축은 다양한 방법으로 제안되어 왔다. 규칙의 속성 감축은 퍼지 추론 시스템을 구현하는데 있어서 처리 시간을 단축시킬 수 있으나 규칙의 종속성 및 상관성을 고려하지 않을 경우 예상하지 못한 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 복합속성을 가진 규칙의 속성 감축과 상관성을 고려하기 위하여 러프집합의 특성 중 식별가능 행렬과 식별가능 함수를 이용하였다. 그리고 속성 감축에 사용된 규칙은 복합속성(composite attribute)을 가지는 감성 데이터를 이용하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.109-118
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• 2007

본 논문에서는 퍼지규칙 기반 시스템에서 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하여 보다 간략화 된 규칙으로도 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하기 위해 러프집합을 이용하였고 보다 명확한 분류를 위해 출력부 소속함수의 적합도가 최대인 속성들을 추출하였다. 또한 모의실험에서는 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 rice taste data를 기반으로 규칙 감축 전 퍼지 max-product 결과와 규칙 감축 후 퍼지 max-product 결과를 비교하였다. 그 결과, 규칙 감축 전 max-product 결과와 규칙 감축 후 max-product 결과가 정확히 일치함을 볼 수 있었고, 보다 객관적인 검증을 위해 비퍼지화 된 실수 구간을 비교하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.261-264
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이었다. 본 논문에서는 퍼지 규칙에서 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지규칙의 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 기존의 규칙 감축 방법에 따른 출론 결과와 비교 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.291-294
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• 2013

연관 규칙 감축 기법은 대규모 데이터를 사용하는 Socially aware computing분야에서 매우 중요한 이슈이다. 본 논문에서는 수집된 각종 데이터들을 각 속성 기준에 따라 이진 변환한 후 가중치를 부여하고 논리식 감축 방법을 이용하여 신뢰성을 보장하는 규칙을 도출하는 새로운 데이터 감축 기법을 제안한다. 이는 컴퓨터 시뮬레이션 결과 기존의 방식들에 비해 지지도, 신뢰도, 규칙 감소율, 연관 규칙 추출 시간에 좋은 성능을 보였으며 이는 빠른 시간 내에 신뢰성 높은 대규모 데이터 처리가 필요한 Socially aware computing분야에 적합하다고 판단한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.37-40
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• 2001

본 논문에서는 전문가 시스템에서 지식에 대한 규칙을 감소시키기 위해 러프 집합을 이용한 지식 감축 방법을 제안한다. 또한, 속성 항을 클래스로 분류하여 각 클래스와 이웃하는 클래스의 항들을 비교하여 리덕트와 코어를 구하여 최소화하였다. 이러한 방법은 방대한 양의 규칙을 최소화함으로써 의사결정 시간을 단축시킬 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.285-290
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• 2009

데이터에 숨겨진 패턴을 탐색하는 데이터마이닝에서 가장 많은 연구가 이루어진 분야가 연관규칙 마이닝이다. 연관규칙 마이닝에서는 방대한 수의 트랜잭션 데이터를 다루게 되므로 고속처리 방식의 실현이 중요한 과제가 되고 있다. 그리고 연관규칙 탐사기법에서 규칙을 도출하는데 소요되는 시간은 데이터에 포함되어 있는 항목의 수에 비례하여 기하급수적으로 늘어나기 때문에 규칙의 수를 줄이는 과정이 필연적으로 요구된다. 본 논문에서는 트랜잭션 데이터 항목들을 이진형식으로 비교하여 연관성 규칙의 수를 효과적으로 감축할 수 있고 항목간의 지지도와 신뢰도를 함께 향상 시킬 수 있는 T-알고리즘을 제안하고 시뮬래이션을 통하여 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.846-858
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• 1997

순수 함수형 프라그래밍 언어는 명확한 어의와 많은 특성에도 불구하고 상태의 표현이 어렵다는 문제점을 가지고 있다 이와 같은 문제로 인힝순수 함수형 언어에 상태를 표현 하기 위한 많은 연구가 진행되었으나 형시스템이나 감축규칙이 복잡하기 때문에 구현이 어렵다는 문제점이 발생된다. 따라서 효율적인 구현기 위해 감축규칙을 단순화시키고 상태를 효율적으로 관리할 수 있는 방안이 요구 된다. 본 논문에서는 순수 함수형 언어 의 성질을 침해함이 없이 상태를 표현할 수 있으며 감축규칙을 단순화 시킨 함수형 언어의 수행모델st-계산을 제안하고, 제안된 모델이 church-roser 정리를 만족함을 증명 하였다. 제안된 방법을 통해 구문구조의 표현력을 높일 수 있었으며, 감축규칙을 단순화 함으로써 구현이 용이할 것으로 기대된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제31권4호
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• pp.733-753
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• 2022

우리나라는 2015년 국가 온실가스 감축목표(Nationally Determined Contribution, 이하 NDC)를 수립한 이래, 2019년 한 차례 수정 후 지난해 말 상향안을 발표하였다. 전환, 산업, 건물 등 각 부문별 탄소배출량은 NDC 목표 달성을 위해 설정된다. 본 연구는 협조적 게임이론의 claims problem 또는 파산문제(bankruptcy problem)를 활용하여 부문별 온실가스 감축목표를 분석한다. Claims problem에서 다루는 대표적인 5개의 분배규칙을 정의하고 각 규칙의 특성을 공리적으로 확인하였다. 또한, NDC 목표 달성을 위한 부문별 탄소배출량 분배문제에 각 분배규칙을 적용하고 그 결과를 정부목표와 비교분석하였다. 전환 부문에 책정된 정부목표는 5개 분배규칙에서 할당하는 배출량보다 낮은 반면, 산업 부문의 정부목표 배출량은 5개 분배규칙의 결과보다 높은 것으로 확인되었다. 그 외 부문은 정부목표가 클레임 수준에 비례하여 배출량을 할당하는 분배규칙의 결과와 유사한 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.881-886
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 퍼지규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 러프집합을 적용하여 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 규칙의 개수는 감소되었으며 추론 결과가 감축하기 이전과 일치하고 규칙간의 중복성이 제거되는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.367-374
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• 1999

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.