• Title/Summary/Keyword: 다중규칙

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A Study on a Multilingual name Retrieval (다중 언어 인명 검색에 관한 연구)

  • Cho, Young-Hwa;Song, Jae-Yong;Ryu, Keun-Ho
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.9
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    • pp.2271-2280
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    • 1998
  • In this paper, we propose a method to retneve english written korcan names efficientl, and design a multilingual name retrieval system, It is very difficult to retrieve english-written korean names in typical IR sytems. For example, "홍길동" is written in english as vanous forms such like "Hong, gildong", "Gildong Hong", "Hong kil dong", "Hong kil dong" and so on, We not only propose a rule-based querv expansion method to retrieve english-written korean names efficiently but also design a multiligual name retneval system which is consisted of query classifier, exception handler, query expander, query executor, exception list and rulebase, Finally we will try to show that english-written korean names could be efficiently retrieved with rule based name generator.

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Fuzzy Rule Optimization Using a Multi-population Genetic Algorithm (다중 개체군 유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 규칙 최적화)

  • Lou, See-Yul;Chang, Won-Bin;Kwon, Key-Ho
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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    • v.36C no.8
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    • pp.54-61
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    • 1999
  • In this paper, we apply one of modified Genetic Algorithms, a Multi-population Genetic Algorithm(MGA) that improves the genetic diversity to determine the fuzzy rule base and the shape of membership functions. The generation of the fuzzy rule base for fuzzy control, generally, depends on expert's experience. We suggest a new evaluation function to optimize fuzzy rule base. Simulation shows that the proposed method has good result.

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Attribute and is-a Relationship for Unification of Converting Rule on Database Schema (데이터베이스 스키마 전환규칙 통합을 위한 속성 및 is-a관계)

  • Kang, Byung-Young;Park, Chul-Jae
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.04a
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    • pp.117-120
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    • 2002
  • 본 논문에서는 객체지향 데이터베이스 스키마 전환 규칙 통합을 위한 속성, is-a 관계 및 예외처리를 정의하였다. 개념적모델(ER모델)에서 객체지향 스키마로 전환하는 규칙을 확장하여 개발하였으며 다중상속 문제나 예외처리와 같은 스키마의 변경에 대한 규칙도 제시한다. 객체지향 데이터베이스의 개념적모델을 전환하는 규칙을 정립함으로서 이미 생성된 정보를 활용할 수 있으며, 데이터베이스와 지식베이스를 결합하려는 시도에도 활용할 수 있다.

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An Intelligent Medical Diagnosis System by Multiple Fuzzy Rule Base of Biological Mineral Information Analysis (생체 미네랄정보의 다중 퍼지규칙베이스 구축에 의한 지능적 의학진단시스템 구축)

  • Jo, Yeong-Im
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.243-246
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    • 2006
  • 본 논문에서는 모발내에 있는 약 30여가지의 생체 미네랄과 8가지의 중금속 정보 분석을 통해 생체내에 양양상태의 과잉, 결핍 및 불균형 상태를 평가하고, 그 결과가 현재 생체에 미치는 영향을 예측하여, 건강을 유지하는 방향을 제시할 수 있는 의료용 지능적 의학진단 시스템을 구축하였다. 이 논문에서는 생체내 미네랄 정보를 다중 퍼지규칙베이스 시스템으로 구축함으로써 환자에게 보다 효율적으로 치료와 예방방법을 제시할 수 있는 의학진단시스템을 구축하였다.

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Integrating Multiple Classifiers in a GA-based Inductive Learning Environment (유전 알고리즘 기반 귀납적 학습 환경에서 분류기의 통합)

  • Kim, Yeong-Joon
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.10 no.3
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    • pp.614-621
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    • 2006
  • We have implemented a multiclassifier learning approach in a GA-based inductive learning environment that learns classification rules that are similar to rules used in PROSPECTOR. In the multiclassifier learning approach, a classification system is constructed with several classifiers that are obtained by running a GA-based learning system several times to improve the overall performance of a classification system. To implement the multiclassifier learning approach, we need a decision-making scheme that can draw a decision using multiple classifiers. In this paper, we introduce two decision-making schemes: one is based on combining posterior odds given by classifiers to each class and the other one is a voting scheme based on ranking assigned to each class by classifiers. We also present empirical results that evaluate the effect of the multiclassifier learning approach on the GA-based inductive teaming environment.

A Bottom-Up Approach for Mining Multiple-Level Association Rules Using Fuzzy Concert Hierarchies (퍼지 개념 계층을 이용한 다중 수준 연관 규칙 마이닝의 상향식 접근)

  • Sohn, Bong-Ki;Han, Sang-Hun;Lee, Keon-Myung
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10b
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    • pp.1445-1448
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    • 2000
  • 이 논문에서는 개념간의 애매한 관계를 적절히 표현할 수 있는 퍼지 개념 계층을 참조하여 최하위 개념 수준에서부터 최상위 개념 수준까지 각 수준에서 연관 규칙을 추출하는 다중 수준 상향식 연관규칙 마이닝 방법을 제안한다. 상위 개념 수준에서 빈발 항목 집합을 구하는데 필요한 상위 개념 수준의 트랜잭션 데이터베이스를 생성하는 방법을 소개한다. 또한 제안한 방법의 응용성을 보이기 위해 실험 과정과 결과를 보인다.

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An Efficient Central Queue Management Algorithm for High-speed Parallel Packet Filtering (고속 병렬 패킷 여과를 위한 효율적인 단일버퍼 관리 방안)

  • 임강빈;박준구;최경희;정기현
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.41 no.7
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    • pp.63-73
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    • 2004
  • This paper proposes an efficient centralized sin91e buffer management algorithm to arbitrate access contention mon processors on the multi-processor system for high-speed Packet filtering and proves that the algorithm provides reasonable performance by implementing it and applying it to a real multi-processor system. The multi-processor system for parallel packet filtering is modeled based on a network processor to distribute the packet filtering rules throughout the processors to speed up the filtering. In this paper we changed the number of processors and the processing time of the filtering rules as variables and measured the packet transfer rates to investigate the performance of the proposed algorithm.

A Fuzzy Rule-based System for Automatic Traffic Accident Detection based on Multiple Cameras (다중 카메라 기반 교통사고 자동탐지를 위한 퍼지 규칙기반 시스템)

  • Kim, Yong-Joong;Cho, Sung-Bae
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2012.06b
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    • pp.360-362
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    • 2012
  • 교통수단의 발달과 생활수준의 향상으로 도로에 차량이 많이 늘어나고 교통사고가 많이 발생함에 따라, 교통사고 자동인식 시스템에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라의 위치에 따라 두 객체의 관심영역 사이의 겹침을 해석하는 것이 달라져 규칙이 변하는 것을 방지하고, 사람의 추론과정과 같이 교통사고를 퍼지 규칙으로 모델링하여 획득한 데이터가 부정확할 경우에 발생하는 잘못된 추론을 보정하기 위한 퍼지 규칙기반 시스템을 제안한다. 카이스트 삼거리에서 촬영한 9개의 사고 시나리오 데이터에 대해 실험하여 DR 87.34%, CDR 89.13%, FAR 10.75%의 결과를 얻었고, 이를 기존의 규칙기반 시스템, 규칙-확률 시스템과 비교하였다.

Knowledge Reasoning Model using Association Rules and Clustering Analysis of Multi-Context (다중상황의 군집분석과 연관규칙을 이용한 지식추론 모델)

  • Shin, Dong-Hoon;Kim, Min-Jeong;Oh, SangYeob;Chung, Kyungyong
    • Journal of the Korea Convergence Society
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    • v.10 no.9
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    • pp.11-16
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    • 2019
  • People are subject to time sanctions in a busy modern society. Therefore, people find it difficult to eat simple junk food and even exercise, which is bad for their health. As a result, the incidence of chronic diseases is increasing. Also, the importance of making accurate and appropriate inferences to individual characteristics is growing due to unnecessary information overload phenomenon. In this paper, we propose a knowledge reasoning model using association rules and cluster analysis of multi-contexts. The proposed method provides a personalized healthcare to users by generating association rules based on the clusters based on multi-context information. This can reduce the incidence of each disease by inferring the risk for each disease. In addition, the model proposed by the performance assessment shows that the F-measure value is 0.027 higher than the comparison model, and is highly regarded than the comparison model.