실시간 감시(monitor) 및 제어(control) 시스템의 데이터베이스는 계속적으로 감지기(sensors)에 의해 갱신된다. 연속적인 데이터의 변화에 의한 제약조건(constraints) 위반은 시스템에 심각한 문제를 발생시킨다. 이러한 시스템의 감시 및 제어를 능동적(active)으로 제공하기 위한 기능의 보편적인 형태로 능동규칙(Active rules)을 사용한다. 능동규칙은 정의된 사건(event)이 발생하면, 데이터베이스 상태의 변화에 대한 조건(condition)에 의해 행동(action)을 수행한다. 무결성(integrity) 제약조건을 능동규칙으로 선언함으로써 데이터베이스의 상태를 감시 및 제어하는 것이다. 일반적으로 사용되어온 능동규칙은 제한적인 시간상 무결성 제약조건 검사를 허용하고 있으며, 최근 능동규칙을 사용하여 시간상 연속적인 데이터베이스의 변화에 대한 제약조건 및 트리거(trigger)를 제공하기 위한 연구의 필요성이 대두되고 있다. 이 논문은 사건 빈도와 연합된 시간상에 연속적인 데이터베이스 상태 변화의 확장된 시간조건 상술을 지원하는 시간능동 규칙을 제안한다.
능동 데이터베이스 시스템은 일반적인 데이터베이스 시스템과 달리 어떤 사건이 발생하면 조건의 성립 여부에 따라 적절한 반응을 자동적으로 실행하는 시스템이며, 능동성은 사건, 조건 그리고 조치로 이루어진 능동규칙에 의해 수행된다. 그러므로 능동 데이터베이스는 규칙의 개념이 중심이 된다. 규칙은 사용자와 응용프로그램 또는 데이터베이스 관리자에 의해 정의되며, 대부분 일반적인 형태인 ECA로 이루어져 있다. 따라서 본 논문에서는 에너지관리 시스템에 적용하기 위한 능동 규칙 시스템의 구조에 따른 능동규칙을 일반적인 규칙언어 형태를 바탕으로 설계하고, 다양한 응용시스템에서의 확장성을 제시한다.
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.
이에 본 논문에서는 이동 객체의 위치를 향상 명시적으로 결정할 수 있는 추적 가능 실내 기호 공간(Trackable Indoor Symbolic Space)을 정의하고, 이러한 공간을 정의하기 위한 규칙들을 제안한다 위치를 좌표로 나타내는 실외 공간의 응용 프로그램들과는 달리, 대부분의 실내공간의 응용 프로그램들은 위치를 방 번호와 같은 기호적 값으로 표현하는 기호참조체계를 이용한다 이에, 본 논문에서는 실내기호공간의 개념과 실내 기호공간에서의 이동객체의 위치 추정에 대해 소개하고, 추정 가능한 실내공간을 만들기 위한 규칙과 방법을 제안하고 있다.
본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.
이동 분산 실시간 시스템(MDRTS:Mobile Distributed Real-Time System)은 특정 시간 내에 분산 네트워크를 통한 정보 교환 및 요구된 동작을 실행한다. 그리고 경로, 시간 및 속력에 관한 제약사항에 따라 머신이 이동하는 시스템이다. 본 논문은 MDRTS에서 발생되는 머신의 이동을 분석하기 위해, PATM[1]에 위치 공간 개념을 추가하여 확장한 DATM(Distributed Abstract Timed Machine)을 정의한다. 머신의 이동과 이동을 제약하는 사항들, 경로, 시간 및 속력 등을 나타내는 표현법을 정의하며, 각 제약 사항에 따른 이동에 관한 규칙을 기술한다.
지난 1월 6일에 미국 FDA와 FSIS(Food Safety and Inspection Service)의 영양표시법(Labeling regulations)이 최종 발표되었다. FSIS는 육류, 가금류 그리고 이런 원료가 $3\%$이상 함유된 가공식품(가공육$2\%$ 이상)을 관장하고 FDA는 그외 식품을 관장하는데 두 기관의 최종 규칙간의 차이는 $\bullet$FSIS는 경쟁사 제품과의 비교를 금지 $\bullet$FSIS는 최종기한을 `94년 7월로 3개월 연장 $\bullet$표시규칙의 예외를 적용받는 `소규모업체`의 정의 $\bullet$Stearic acid의 표시 $\bullet$4세이하 어린이용 식품에 대한 단백질 함량 표시 등이다.
본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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