• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.188-193
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• 2000

본 논문에서는 플랜트를 위한 규칙수가 줄어든 뉴로-퍼지 모델을 얻기 위한 접근을 제안한다. 뉴로-퍼지 네트워크는 가우시안 소속함수를 가진 RBF(Radial Basis Function) 네트워크들로 구성되고 오차 역전파 학습 알고리듬에 의해 학습된다. 러프 집합 이론에서 의존도는 규칙들으 줄이는데 사용된다. 모델에서 각 규칙이 조건 소속함수 값과 플랜트의 출력 값 사이의 의온도는 플랜트를 동정하기 위하여 규칙이 얼마나 많은 공헌을 하는가를 알 수 있도록 한다. 줄어든 모델은 원래의 것으로써 동일한 성능을 유지하는 동안 선택 알고리듬은 복잡성과 구조의 잉여성을 최소화할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2365-2372
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• 1999

재사용도 측정 모델은 다음 조건을 만족해야 한다. 1) 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들을 쉽게 삽입 삭제할 수 있어야 한다. 2) 타당성에 근거하여 컴포넌트들을 정량적으로 평가할 수 있어야 한다. 3) 가정된 지식을 요구하지 않아야 한다. 4) 각 측정 속성들의 중요도를 객관적으로 산출할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 위의 조건들을 만족시킬 수 있는 재사용 컴포넌트들의 재사용도 측정 모델을 제안한다. 제안된 모델은 적합한 측정 인자들을 선택하고, 러프집합을 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 컴포넌트의 재사용도를 측정하기 위해서, 퍼지 적분을 이용하여 측정 인자들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 기능 중심 컴포넌트들에 제안된 모델을 적용하고, 통계적 방법으로 모델의 타당성을 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.16-25
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• 1998

본 논문에서는 초 다중 밴드 환경의 효과적인 데이터 분류를 위해서 Roungh 집합 이론을 이용한 특징 추출 방법을 제안한다. 다중 분광 이미지 데이터의 특성을 분석하고, 그 분석 결과를 토대로 Rough집합이론의 식별 능력을 이용하여 가장 효과적인 밴드를 선택할 수 있도록 한다. 실험으로는 Landsat TM으로부터 취득한 데이터에 적용시켰으며, 이를 통해 전통적인 밴드 특성에 의한 밴드 선택 방법과 본 논문에서 제안하는 러프 집합 이론을 이용한 밴드 선택 방법이 일치됨을 보이고 이를 통해 초다중 밴드 환경에서의 특징 추출에 대한 이론적 근거를 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.583-590
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• 1999

본 연구에서는 컴포넌트의 획득시점에서 객체지향 컴포넌트의 재사용 가능성을 능동적으로 결정할수 객체지향 컴포넌트의 재사용성 결정 모델을 제안한다. 먼저 제안된 모델은 객체지향 컴포넌트의 재사용 결정을 위한 속성들을 선택한다,다음으로 여러 연구들에서 제시된 객체지향 클래스의 품질척도들과 품질 분류기준들에 근거하여 실제 재사용주인 컴포넌트들에서 재사용 정보를 추출한다. 마지막으로 러프집합을 이용하여 추출된 정보에서 객체지향 컴포넌트의 재사용 결정알고리즘을 생성한다.

• 한국주거학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.105-114
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• 2014

Landscape zones have been designated as aesthetic old town districts across a wide range of Nakakyo-Ku and Shimokyo-Ku, city center of Kyoto, Japan. In these districts in which traditional structures and new buildings coexist, regulations of restriction on acts such as new building's heights, shapes, materials, and colors are carried out according to local governmental landscape ordinance based on Scenic Conservation Act. And yet, minimal fulfillment of the regulations according to different designer's subjective interpretation and principle of economy is rather creating abnormal shapes not harmonized with the traditional landscape. Thus, this study aims to extract combinations between form elements of middle and high rise apartment facade that affects 'harmony' and 'mismatch' in the districts by clarifying the social rules commonly implied based on intuitive judgments (sensibility evaluation) in which human experiential knowledge is involved. As research methods, the study first analyzes the form elements of the facade through a field survey, sets up a standard model through tasks of classification and segmentation and draws computer graphic images with 99 different patterns based on it. Based on these images, this study carries out sensibility evaluation and analyzes experimental data applying the rough set theory. As a result of the analysis, the combinations of form elements that affect harmony or mismatch act greatly when the colors and shapes of the pillars, positions and the patterns of the use of the first floor are combined.

• 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.

• 경영과정보연구
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• 제1권
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• pp.401-412
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• 1997

Traditionally, classification of remote sensed image data is one of the important works for image data analysis procedure. So, many researchers have been devoted their endeavor to increasing accuracy of analysis, also, many classification algorithms have been proposed. In this paper, we propose new bands selection method for multispectral bands of remote sensed image data that use rough set theory. Using indiscernibility relations in rough sets, we show that can select the efficient bands of multispectral image data, automatically.

• 한국경영과학회지
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• 제25권3호
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• pp.125-135
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• 2000

Many different statistical and artificial intelligent techniques have been applied to improve the predictability of credit rating. Hybrid models and systems have also been developed by effectively combining different modeling processes or combining the outcomes of individual models. In this paper, we introduced the rough set theory and developed a hybrid credit rating system that combines individual outcomes in terms of rough set theory. An experiment was conducted to compare the prediction capability of the system with those of other methods. The proposed system based on rough set method outperformed the others.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 1998년도 추계학술발표논문집
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• pp.333-337
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• 1998

의학분야에서 컴퓨터 활용은 단순히 처리할 데이터의 자동화뿐만 아니라 각종 의학영상들을 자동으로 처리함으로서 의사의 진단을 도와주는 형태로 발전되어 가고 있다. 본 논문에서는 병원의 임상병리과에서 번번히 수행하는 혈액검사를 자동화하기 위한 것으로 혈액을 자동 분석하는 웹 기반 분석시스템을 구축하였다. 이를 위해 본 논문에서는 혈액 영상으로부터 특징을 추출하기 위한 단계를 서술하고 세포분류를 위한 다층 신경망을 이용해 구현한 내용을 보인다. 또한 본 연구의 결과로 신경망의 학습 효율을 높이기 위한 전처리로서 학습 데이터에 대해 러프 집합 이론을 적용하여 학습 데이터의 차원을 효과적으로 줄일 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.205-208
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• 1997

Traditionally, classification of remote sensed image data is one of the important works for image data analysis procedure. So, many researchers devote their endeavor to increasing accuracy of analysis, also, many classification algorithms have been proposed. In this paper, we propose new classification method for remote sensed image data that use rough set theory. Using indiscernibility relation of rough sets, we show that can classify image data very easily.