엔터티는 데이터 모델링에서 가장 중요한 요소라고 할 수 있다. 엔터티를 우리말로는 '실체(實體)'라고 번역하고 있다. 말 그대로 '실질적으로 육체를 가지고 있는 것'을 의미한다. 만약 이 실체가 모호하다면 그 다음 과정이 아무리 완벽하다고 하더라도 모델링은 전체가 모호한 모습일 수밖에 없다. 이 논문에서는 엔터티를 보다 쉽게 도출하고 전략적인 판단을 해 가는 구체적인 단계와 객관적인 판단의 근거를 매우 상세하게 설명할 것이다. 엔터티는 매우 명확하게 표현해야 한다. 이처럼 데이터 모델링에서는 실체 집합인 '엔터티'를 정확하게 도출할 수 있는 것이 무엇보다도 중요하다. 잘못된 실체를 가지고 아무리 집을 지어본들 그것은 단지 사상누각에 불과 하다. 본 연구에서는 데이터베이스 엔터티 각 각의 표현 방법에 대해서 연구함으로써, 데이터 모델을 보다 정밀하게 표현할 수 있고, 남들이 모델을 좀 더 정확하게 이해하는데 기여할 수 있다.
In the conventional fuzzy system reliability analysis, the reliabilities of the fuzzy systems and the components of fuzzy systems are represented by real values between zero and one, fuzzy numbers, vague sets, interval valued fuzzy sets, etc. This paper propose a method to represent and analyze the reliabilities of the fuzzy systems based on the internal valued vague sets defined in the universe of discourse [0, 1]. In the interval valued vague sets, the upper bounds and the lower bounds of the conventional vague sets are represented as the intervals, therefore it can allow the reliabilities of a fuzzy system to represent and analyze in a more flexible manner.
수학은 엄밀성을 강조하는 학문이다. 그러나 사회가 복잡해지고 정보가 많아지면서 수학이 엄밀하지 않은 정보를 다루어야 하는 요구가 발생하게 되었다. 최근 이러한 불확실성을 갖는 정보를 엄밀성을 갖춘 정보로 변환하는 수단으로서 개연론에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 임의성 (randomness) 을 다루는 확률론 (probability theory)과 비교하여 모호성 (vagueness) 을 다루는 개연론 (possibility theory) 을 개괄한다.
자연언어를 처리하는 응용시스템에서는 의미적으로 유사한 집합으로 분류된 단어들을 이용하는 것이 필요하다. 특히 한국어에서는 명사마다 함께 쓰이는 용언들이 제한되어 있다. 이 논문에서는 문장에서 용언과 명사의 구문 관계로 추출되는 정보를 이용하여 명사를 분류하는 방법을 제시한다. 또한 실제 코퍼스에서 추출된 명사들을 중심으로 의미적 집합으로 묶는 작업을 하고, 각 의미군마다 특징적인 구문 정보를 적용하여 자동 명사 추출에서 나타나는 모호성 해소에도 이용하였다. 용언의 구문관계 추출은 기존 연구된 용언 하위 분류 연구를 이용하였고, 코퍼스를 통해 얻은 명사와 용언을 이용하여 수정 및 보완하였다. 실험 코퍼스는 1만 문장 가량의 구문 구조가 부착된 코퍼스(Tree Tagged Corpus)를 이용하였다.
모호함의 측도를 위하여 퍼지 엔트로피와 거리측도 그리고 유사측도와의 관계를 이용하여 새로운 퍼지 측도를 제안하였다. 제안된 퍼지 엔트로피는 거리측도를 이용하여 구성된다. 거리측도는 일반적으로 사용되는 해밍 거리를 이용하였다. 또한 집합사이의 유사성을 측정하기 위한 유사측도를 거리 측도를 이용하여 구성하였고, 제안한 퍼지 엔트로피와 유사측도를 증명을 통하여 타당성을 확인하였다.
본 연구는 전문가 대체 시스템에서 모호하거나 절대적인 정의가 없는 개념들을 퍼 지 논리를 이용하여 추론해 나가는 과정을 제시하고 있다. 호가실한 정보가 주어졌을 때 전 체적인 퍼지 추론에 어떻게 영향을 미치는가를 검토하였으며, 구체적으로 확률적 추론에 이 용되는 퍼지 추론의 예를 제시하였다.
컴퓨터 비전 분야에서 다루는 많은 문제는 대부분 수학적 모델을 기반으로 하고 있으며 그 모델의 인수를 예측하는 방법을 사용하여 주어진 문제에 대한 최적의 해를 구한다. 그런데 입력 데이타 집합에 보통의 잡음에 비해 상대적으로 크기가 큰 이상치가 포함되어 있다면 이것은 부정확한 결과를 초래한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용되는 대표적인 방법으로 강건한 예측기법인 RANSAC 알고리즘이 있다. 기존 RANSAC 알고리즘의 가장 큰 문제점은 이상치의 비율과 같은 데이타 분포에 대한 사전지식이 필요하다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 매 반복 수행시 마다 퍼지분류 기법을 이용하여 전체 데이타를 좋은 샘플집합(good sample set)과 나쁜 샘플집합(bad sample set) 그리고 모호한 샘플집합(vague sample set)으로 분류한 뒤 좋은 샘플집합에서만 샘플링을 해나감으로써 이상치에 대한 제거율과 해의 정확도를 향상시키는 FRANSAC 알고리즘을 제안한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘을 각각 선형회귀 문제와 호모그래피 계산 문제에 대해 적용했을 때의 성능을 보인다.
기존의 순차 패턴 마이닝 기법은 주로 시점 기반 이벤트를 중심으로 연구되었다. 그러나 실생활에는 시작 시점과 종료 시점과 같은 시간 간격을 갖는 인터벌 이벤트가 많이 발생한다. Allen 연산자를 기반으로 두 인터벌 이벤트 사이의 인터벌 패턴을 탐사하는 기존의 기법은 세 개 이상의 인터벌 이벤트 사이에서 인터벌 패턴이 여러 의미로 해석될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이 논문은 인터벌 패턴 탐사에서 모호성 제거를 위한 효율적인 순차 탐색 마이닝 기법인 I_TPrefixSpan 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 인터벌 이벤트에 대한 이벤트 시퀀스를 생성함으로써 모호성을 제거하고 이벤트 시퀀스에 존재하는 항목만을 대상으로 순차 탐색함으로써 후보 집합 생성을 최소화 할 수 있다. 성능 평가를 통하여 제안하는 방법이 기존의 방법에 비하여 보다 효율적임을 보인다.
학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 성향 파악 및 생활지도 등에 유용하게 사용될 수 있다. 이러한 교우관계를 파악하게 되면 서로 잘 어울리는 친구들이나 외톨이로 있는 아동을 미리 찾아내어 아이들 상호간의 감정의 흐름을 파악할 수 있고 서로 협력하는 학급을 만들기 쉬울 것이다. 이에 본 논문에서는 학급 아동 상호간의 호감도에 의해 교우관계를 분석할 수 있는 시스템을 퍼지 (Fuzzy) 이론을 응용하여 설계하고 그룹화 할 수 있는 방안을 제시하였다. 교우관계의 특성상 애매모호하고 불확실한 감정과 호감도를 몇 마디 말 또는 '좋아한다', '좋아하지 않는다'는 이분법적인 방법으로 분석하기에는 아동 상호간에 복잡한 감정을 다 표현하기 어렵기 때문에 퍼지이론을 적용하여 수치화된 정보로 상대적 비교가 가능하도록 함으로써 좀 더 정확한 아동 상호 관계를 분석할 수 있도록 설계하였다. 또한, 퍼지이론을 바탕으로 연결차수를 계산한 그룹화 방안을 제시하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템과 분석화 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리 (Hamming Distance)에 의한 유사도 분석이 가능한 시스템과 $\alpha$-수준집합 ($\alpha$-cut)에 의한 그룹화 방법을 제안하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동의 성향파악 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기초를 마련하였다.
본 논문은 퍼지집합이론을 이용한 다기준 의사결정(MCDM) 과정에 관한 연구이며, 농업용 저수지의 수자원계획 평가에 관한 가장 합리적이고 효율적인 방법을 찾기 위해 FAHP를 이용하여 각각의 대안들에 대한 우선순위를 정하였다. 농업용 저수지의 추가저수량 확보를 위해 의사결정자 및 수혜자가 동시에 만족하는 조건을 조사하여 6개의 주 기준을 설정하고 이에 따른 10개의 대안을 설정하여 우선순위를 결정하고자 하였으며, 우선순위를 결정에서의 불확실성과 모호성을 규명하기 위해 퍼지수와 언어변수를 정의하였다. 또한 적절한 의사결정모형의 제시를 위해 의사결정 방법에 따른 분석결과를 비교 검토하였으며 FAHP 기법 적용의 타당성을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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