• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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• pp.1375-1376
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• 2015

본 논문은 퍼지 클러스터링을 이용한 규칙 성장 기반 퍼지 분류기의 설계에 대해서 소개한다. 본 논문의 목적은 퍼지 클러스터링을 통해 형성된 증가된 퍼지 규칙을 이용한 새로운 설계 방법론을 개발하는 것이다. 제안된 분류기는 네개의 기능적인 부분으로 구성된다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용해 구성된 멤버쉽 함수를 나타낸다. 후반부는 지역 모델을 구성한다. 지역 모델의 파라미터는 가중 최소 자승법에 의해 추정된다. 추론부에서는, 각 퍼지 규칙의 에러 측정후, 가장 높은 에러를 갖는 하나의 퍼지 규칙이 선택된다. 규칙성장 부분에서는, 네트워크의 강화를 위해 규칙의 성장 과정이 이루어지며, 선택된 규칙은 제안된 분류기에서 더 나은 성능을 위해 두 개 또는 세 개의 세분화된 퍼지 규칙으로 나누어진다. 이러한 새로운 규칙은 context 기반 Fuzzy C-Means 클러스터링에 의해서 형성된다. 제안된 규칙 기반 분류기의 효용성을 토론하며, 머신 러닝 데이터를 이용하여 실험을 수행하였다.

• 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.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권1호
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• pp.27-35
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• 2006

지리 정보에 대한 관심이 증가되면서 이러한 연구와 활용 분야도 다양해지고 있다. OGC(Open GIS Consortium)에서는 XML(Extensible Markup Language)을 GIS 분야에 도입한 GML(Geography Markup Language)을 개발하였으며 여러 활용 분야에서 GML을 사용하고 계속적으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 XML 문서를 기반으로 연구되었던 데이터 마이닝 방법 중 하나인 연관규칙 기법(Apriori)을 GML 문서들에 사용하여 의미 있는 규칙을 찾아내려 한다. 규칙을 찾는 방법에는 2가지가 있을 수 있다. 하나는 GML 문서에서 내용만을 뽑아내어 그에 따른 규칙을 찾아내는 방법이고, 다른 하나는 GML 문서에서 사용된 태그와 속성을 기반으로 규칙을 찾아내는 방법이다. 본 논문에서는 2가지 방법을 통해 규칙을 찾는 것에 대하여 기술하고 2가지 방법을 적용한 시스템을 보일 것이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.117-120
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• 2005

퍼지 규칙 기반 시스템에서 분류 및 경계를 결정하기 위한 방법으로 퍼지 규칙을 학습하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그리고 추론 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거함으로써 좀 더 효율적인 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙 기반 시스템에서 각 규칙에 따른 결정 테이블를 작성하고 러프집합을 이용하여 불필요한 속성을 제거하였으며 규칙의 확신도에 퍼지 네이브 베이스 이론을 적용한 추론 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (A)
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• pp.352-354
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• 2002

업무규칙은 선언적인 방법으로 업무정책을 표현하고 업무조항을 정의한다. 또한 업무프로세스를 정의하고 프로세스가 수행되는 과정에 제약을 가한다. 본 논문에서는 능동문서 처리 프레임워크를 구현하였다 즉, 사무문서에 함축되어 있는 업무규칙을 어플리케이션 로직과 분리하여 생각하였고, 업무규칙은 Prolog로 명시적으로 표현하였다. 이 Prolog 규칙은 논리프로그램 추론엔진에서 수행가능하고, 이종의 규칙기반 어플리케이션에서 사용할 수 있도록 XML 문서로 변환하였다. 이렇게 문서의 데이터와 규칙을 저장한 XML 문서는 규칙기반의 시스템과 워크플로우 관리시스템(WFMS) 환경에서 처리된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.634-636
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• 2020

대형 및 복합 화재에 효과적으로 대응하기 위해서 화재 현장에 대한 다양한 컨텍스트를 고려하여 표준작전절차 및 매뉴얼을 기반으로 최적의 대응 방안을 도출해야 한다. 이러한 의사결정을 긴급한 상황에서 신속하고 정확하게 수행하기 위하여 화재 상황 및 관련 대응규칙을 자동으로 분석하고 대응절차를 선제적으로 제시하는 방법이 필요하다. 이를 위해 이 논문에서는 공간정보 및 화재안전정보를 이용하여 규칙 기반으로 화재 대응 의사결정을 지원하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 소방대상물의 실내외 공간정보 및 다양한 화재안전정보를 기반으로 화재 상황의 가변성을 모델링하고 이를 참조하여 화재 대응규칙 명세를 개발한다. 그리고 의사결정 시 주어진 상황에 맞게 가변성을 선택하고 룰 엔진을 통해 대응규칙을 실행하여 대응절차를 도출한다. 제안하는 방법을 재난현장 표준작전절차의 대상물별 표준작전절차를 대상으로 적용하여 실현 가능성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.57-59
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• 1998

소프트웨어의 고품질화를 추구하는 것은 필수적인 일이다. 좋은 품질의 소프트웨어를 획득 또는 개발하기 위해서는 S/W 품질평가에 대한 효율적인 방법이 요구되고 있다. S/W 품질평가는 객관적이고 정량적으로 평가되어야 하므로 본 논문에서는 S/W 품질평가에 대한 표준 및 기준, 방침과 전문가의 지식을 반영한 규칙기반 시스템을 이용하여 평가함으로써 정확하고 신뢰성을 보장하도록 설계하였다. 특히 쉽게 지식을 변경 또는 추가할 수 있도록 규칙기반 시스템으로 설계하였으며, 이러한 규칙기반 시스템을 이용하여 질의 응답을 통해 쉽고 효율적으로 S/W 품질을 평가할 수 있는 기반/기초기술을 제공하였다.

• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.73-83
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• 1995

본 논문 에서는 진화 알고리즘을 이용하여 퍼지 규칙 베이스의 최적 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 진화 알고리즘에 의한 퍼지 논리 시스템의 최적 규칙은 전문가의 사전 경험이나 지식이 없이도 자동 설계가 가능하고 이들 규칙을 이용하여 지능 제어를 할 수 있다. 본 논문에서 사용한 접근 방법은 퍼지 규칙 소속함수의 자동 조정으로 규칙을 생성하고, 최적의 제어 규칙 탐색은 퍼지 논리 시스템의 성능 기준으로 정의한 적합도 값을 기반으로 탐색한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 비선형 시스템에서 컴퓨터 모의실험을 행하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (D)
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• pp.214-219
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• 2007

생성 규칙(Production Rule)과 이를 기반으로 하는 규칙 엔진(Rule Engine)을 기반으로 한 OWL 추론 엔진은 메타 규칙((Meta Rule)에 의존해 왔다. 메타 규칙은 OWL의 의미론 (Semantics)을 표현하기 용이하여 보다 손쉽게 OWL 추론 엔진을 구현할 수 있다는 장점을 제공하였으나 OWL 추론 성능에 있어 추론 속도와 대용량 온톨로지 처리 측면에서 모두 만족할 만한 성과를 얻지 못하였다. 본 논문은 DLP(Description Logic Programming)의 번역 접근법을 기반으로 한 번역 규칙(Translation Rules)을 메타 규칙과 혼용하는 OWL 추론 기법을 소개한다. LUBM 벤치마크를 통해 이 기법이 메타 규칙만을 이용했을 때 보다 100% 이상 추론 성능을 향상시켰을 뿐 아니라 메모리 사용량도 대폭 축소시켰음을 확인할 수 있었다. 또한, 번역을 통해 제한없는 차수 제약(Cardinality Restriction) 관련 추론을 지원하는 등 보다 넓은 범위의 OWL 추론을 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1995년도 제7회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.169-174
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• 1995

품사 태깅은 형태소 분석 이후 발생한 모호성을 제거하는 것으로, 통계적 방법과 규칙에 기 반한 방법이 널리 사용되고 있다. 하지만, 이들 방법론에는 각기 한계점을 지니고 있다. 통계적인 방법인 은닉 마코프 모델(Hidden Markov Model)은 유연성(flexibility)을 지니지만, 교착어(agglutinative language)인 한국어에 있어서 제한된 윈도우로 인하여, 중의성 해결의 실마리가 되는 어휘나 품사별 제대로 참조하지 못하는 경우가 있다. 반면, 규칙에 기반한 방법은 차체가 품사에 영향을 받으므로 인하여, 새로운 태그집합(tagset)이나 언어에 대하여 유연성이나 정확성을 제공해 주지 못한다. 이러한 각기 서로 다른 방법론의 한계를 극복하기 위하여, 본 논문에서는 통계와 규칙을 통합한 한국어 태깅 모델을 제안한다. 즉 통계적 학습을 통한 통계 모델이후에 2차적으로 규칙을 자동학습 하게 하여, 통계모델이 다루지 못하는 범위의 규칙을 생성하게 된다. 이처럼 2단계의 통계와 규칙의 자동 학습단계를 거치게 됨으로써, 두개 모델의 단점을 보강한 높은 정확도를 가지는 한국어 태거를 개발할 수 있게 하였다.