• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.2
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• pp.151-173
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• 2005

We developed a methodology of rule acquisition from texts such as Web pages which utilizes ontology in identification of rule components. We expect that the proposed methodology can reduce the bottleneck of rule acquisition and contribute to the utilization of rule based systems. As parts of our research, we designed an ontology for rule acquisition named OntoRule and proposed a rule acquisition methodology through OntoXRML which is an acquisition tool using OntoRule. Also, we evaluated our approach by calculating missed recommendations and wrong recommendations of rule components in rule acquisition experiments over three online bookstores.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.7
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• pp.510-520
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• 2002

This paper proposes a transformation-based approach to design constraint-based analyses for Java at a coarser granularity. In this approach, we design a less or equally precise but more efficient version of an original analysis by transforming the original construction rules into new ones. As applications of this rule transformation, we provide two instances of analysis design by rule-transformation. The first one designs a sparse version of class analysis for Java and the second one deals with a sparse exception analysis for Java. Both are designed based on method-level, and the sparse exception analysis is shown to give the same information for every method as the original analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.462-465
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• 2004

수치적인 데이터를 분류하기 위한 대표적인 방법은 퍼지 규칙을 사용하는 것이다. 하지만, 이러한 방법은 퍼지 소속 함수를 어떻게 정의하느냐에 따라 퍼지 분류의 성능이 크게 영향을 받는다는 문제점과 퍼지 규칙을 쉽게 이해하기 위해 가능한 퍼지 규칙의 수를 적게 유지해야한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 효과적이며 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 생성하기 위해 기울기 강하법을 기반으로 하는 소속 함수 학습 방법을 제안한다. 에러율을 감소하기 위해 Penalty 연산과 Reward 연산을 통해 소속 함수가 반복적으로 조절된다. 새로운 소속 함수는 Coverage 연산에 의해 생성된다. 또한 이해하기 쉬운 퍼지 규칙을 최적화하기 위해 학습된 소속 함수를 퍼지 결정 트리에 적용한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 타당성을 확인하기 위해 벤치 마크 데이터인 Iris, Wisconsin Breast Cancer, Pima. Bupa 데이터를 이용하여 실험 결과를 보인다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 기존의 C4.5와 FID 3.1 알고리즘보다 더 효과적이거나 비슷한 성능을 보임을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.577-580
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• 2005

본 논문에서는 임상의들의 진료데이터를 토대로 진료경로를 동적으로 생성하는 방법을 기술한다. 각 진료단계에서 추출된 규칙들을 토대로 진료경로를 생성하는데, 이를 위해 전자의무기록으로 구성된 임상 데이터를 기반으로 연관규칙마이닝을 이용하여 진료단계별 규칙을 추출하였다. 신뢰성 있는 진료경로의 추출이 이루어지면 의료 서비스의 질을 높이고, 병원 경영의 효율성 증대에 도움을 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.436-438
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• 2005

모델 기반 아키텍처 (Model Driven Architecture, MDA)는 플랫폼 독립적인 모델로부터 변환 규칙을 이용하여 특정 플랫폼 용 모델을 생성하는 소프트웨어 자동화 기술로 각광을 받고 있다. EJB(Enterprise JavaBeans)는 컴포넌트 기반의 분산 컴퓨팅을 위한 아키텍처로써 Java 기반 어플리케이션 개발에서 가장 널리 사용되는 개발 플랫폼이다. 기존의 PIM에서 EJB 용 PSM으로 변환 규칙에 대한 연구는 아직 미흡하고 체계적이지 못하다. 본 논문에서는 PIM 의 구조적인 구성요소와 EJB 용 PSM 의 구성요소를 비교 분석하여 변환 규칙을 정의한다. EJB 어플리케이션 개발을 위해 제안된 변환 규칙을 적용한다면 모델간의 대응관계를 효율적으로 표현 할 수 있기 때문에 이들간의 일관성과 추적성을 높일 수 있고 제품의 생산성, 유지보수성을 높일 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.10-12
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• 2001

최근 인터넷 인구의 저변 확대로 인터넷 전자상점과 이용자도 계속적으로 증가하고 있으며, 전자상점 고객들에 대한 CRM 연구가 많이 진행되고 있다. 전자상점 고객에게 차별화 진 제품추천 서비스를 제공하기 위해서는 고객과 거래 데이터베이스의 정보를 기반으로 한 규칙이 요구되며, 이러한 규칙은 정제된 데이터베이스를 통하여 생성되며 빠른 업데이트도 요추된다. 이를 위해서는 많은 데이터베이스 질의처리 및 데이터 마이닝과 고객의 규칙접근이 요구되므로, 전자상점의 제품추천 서비스의 속도에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 연구에서는 우수 고객의 거래정보를 형성 뷰로 생성하여, 이 형성 뷰로부터 연관규칙을 도출하여 보 빠른 정보 서비스를 지원하는 전자 상점을 설계 및 구축하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1570-1572
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• 2011

현재 KISTI에서 사용하고 있는 DOI번호 부여규칙은 일반적인 저널의 형식에 근거하여 부여할 수 있게 되어 있다. 하지만, 논문의 디지털화가 진행되면서 그리고 출판형태가 다변화되면서 기존의 DOI 부여규칙과는 다른 DOI번호부여규칙의 필요성이 제기되고 있다. 따라서 과학 분야 논문 중 신속한 유통을 위해 인쇄저널로 출판되기 전에 미리 웹상에서 서비스되고 있는 저널인 경우 새로운 DOI번호 부여규칙 체계를 마련하여 시스템을 통해 학회나 기관이 적용할 수 있도록 했으며, 식별자로서 DOI번호의 중복을 방지하기 위한 지원시스템도 구현하였다. 외국의 DOI번호 부여 방식사례를 통해 새로운 DOI 부여규칙방안을 제시하였고 학회나 기관이 시스템을 통해 직접 DOI번호를 생성하고 중복 여부를 확인할 수 있도록 지원시스템을 연구하고 구현하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.5 no.11
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• pp.2897-2907
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• 1998

The production-rule generation from training examples is a hard problem that has large space and many local optimal solutions. Many learning methods are proposed for production-rule generation and genetic algorithms is an alternative learning method. However, traditional genetic algorithms has been known to have an obstacle in converging at the global solution area and show poor efficiency of production-rules generated. In this paper, we propose a production-rule generating method which uses genetic algorithm learning. By analyzing optimal sub-solutions captured by genetic algorithm learning, our method takes advantage of its schema structure and thus generates relatively small rule set.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.8 no.2
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• pp.27-33
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• 2017

To efficiently provide cloud computing services to users over the Internet, IT resources must be configured in the data center based on virtualization and distributed computing technology. This paper focuses specifically on the problem that new training data can be added at any time in a wide range of fields, and new attributes can be added to training data at any time. In such a case, rule generated by the training data with the former attribute set can not be used. Moreover, the rule can not be combined with the new data set(with the newly added attributes). This paper proposes further development of the new inference engine that can handle the above case naturally. Rule generated from former data set can be combined with the new data set to form the refined rule.

• Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.16 no.5
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• pp.104-111
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• 2002

This paper presents a fuzzy rule extraction method using EM(Expectation-Maximization) algorithm and a design method of adaptive neuro-fuzzy control. EM algorithm is used to estimate a maximum likelihood of a GMM(Gaussian Mixture Model) and cluster centers. The estimated clusters is used to automatically construct the fuzzy rules and membership functions for ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System). Finally, we applied the proposed method to the water temperature control system and obtained better results with respect to the number of rules and SAE(Sum of Absolute Error) than previous techniques such as conventional fuzzy controller.