초등학교 학급에서의 아동 상호간의 관계 파악은 아동 그룹이나 짝을 지어주고 교우관계를 분석하는데 매우 유용하다. 그러나 인간관계의 감정을 단순한 수치로 나타내기에는 아동 상호간의 복잡한 감정을 제대로 분석하기 힘들기 때문에, 본 논문에서는 퍼지 (Fuzzy) 이론을 기초로 하여 분석하고자 한다. 본 논문에서는 퍼지이론의 해밍거리(Hamming Distance)와 $\alpha$-수준집합을 적용하고 경향성을 계산할 수 있는 새로운 기법인 경향거리(Tendency Distance)를 제안하고 분석하는 기법을 연구하였다. 본 논문에서 제안하는 분석 방법의 특징은 첫째, 인간관계의 애매하고 모호한 점을 상대적 비교가 가능하게 함으로써 정확한 분석을 가능하게 하고, 둘째, 퍼지 이론의 적용을 통하여 해밍거리에 의한 유사도 분석에서 할 수 없었던 경향성의 분석을 가능하도록 하였으며, 셋째, 교육현장에서 발생할 수 있는 애매한 상황과 아동간의 교우 관계 등 수치적인 파악이 불가능한 부분을 분석이 가능한 데이터로 만들 수 있는 기법을 마련하였다는 데 의의를 둘 수 있다.
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.
한국정보기술응용학회 2004년도 춘계학술대회 디지털 컨버젼스(Digital Convergence)와 경영혁신
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pp.15-24
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2004
본 논문은 be동사에 관한 학생들의 영어개념 이해에서 발생되는 오인을 진단할 수 잇는 학습오인 진단 시스템을 제시한다. 학습오인 진단 시스템에서 퍼지 인진 맵은 영어에 대한 학생들이 가지는 선입개념들과 오인들을 인과관계로 표현하며, 개념간의 인과관계를 기억할 수 있는 퍼지 연상 메모리를 통하여 오인의 원인들을 진단한다. 본 연구는 기존의 학습 오인을 진단하는 규칙기반 전문가 시스템의 한계성을 극복할 수 있는 새로운 방법을 제공하며, 교육분야의 다양한 영역에서 학습자들의 학습 진단을 위한 학습오인 진단 시스템으로 적용될 수 있다.
본 논문에서는 애매성을 고려한 이론을 적용하여 유사도를 측정한 후 퍼지 관계 행 렬을 생성하여 인식을 행하는 방법을 제안하고자 한다. 인식 시스템은 모델과 입력 영상의 특징값을 정합하여 행하게 되는데 이때 얼마나 유사한가를 계산하는 유사도 측정은 대단히 중요한 작업중의 하나가 된다. 이를 위해 톨이론과 퍼지이론의 일치도 연산을 이용하여 유 사도를 측정하며, 퍼지 관계 행렬을 생성하여 정합을 행하고자 한다. 제안한 알고리즘에 대 해 3차원 물체와 얼굴 영상을 대상으로 실험을 수행하였으며 이를 통해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
포지인식도(Fuzzy Cognitive Map : FCM)는 추상적이고 비구조적이며 동적인 응용영역에서 전문가의 인과관계 지식(causal knowledge)을 표현하는데 매우 유용한 도구이다. FCM이 기존의 다른 네트워크 형태의 지식표현방법과 다른 차이점은 대상 문제의 개념변수들을 퍼지집합으로 묘사하고, 개념 변수간의 관계를 퍼지 인과관계로 다룬다는 것이다. 그런데 FCM의 특성이 아직 충분히 논의되지 않은 상태에서는 FCM의 적용에 있어 오류가 일어날 수 있다. 본 논문의 목적은 첫째, FCM의 특성과 의미를 보다 명확히 하여 이론적인 측면을 보강하고자 한다. 이를 위해 논리적관계(implication)와는 다른 인과관계의 정의를 다시 확인하고, 이정의에 기초한 퍼지 인과관계의 특성을 파악하고, 퍼지 인과관계와 대비되는 퍼지 부분인과관계 및 단방향 개념변수를 새로이 정의함으로써 FCM구축에 있어 잘못된 이해가 없게 하며, 둘째, FCM에서는 추론 방식이 갖추어야 할 원칙을 명시하고 이에 따라 이러한 원칙을 준수하는 새로운 추론 방식을 제시한다.
실용적인 퍼지 데이타베이스 시스템을 구축하는데 장애 요인중의 하나는 근접관계와 같은 의미 데이타를 습득하는 것이다. 근접관계란 어떤 도메인에서 데이타들간의 근사 혹은 유사한 정도를 정량적으로 표현한 것이다.퍼지 데이타베이스 시스템은 부정확한 질의를 처리할때 이런 근접관계를 이용한다. 지금까지 근접도를 측정하는 체계적인 방법은 별로 알려진 것이 없고 대부분은 근접관계는 미리 주어진다는 가정하에 퍼지 데이타베이스를 연구하여 왔다. 본 논문에서는 퍼지 질의 처리에 필요한 근접관계 생성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 퍼지 잡합의 퍼지척도 측정 이론에 기반을 두었기 때문에 간단하고 체계적이며, 각 데이타에 특정값만 부여함으로써 해당 도메인내의 데이타들과의 근접도를 자동적으로 구할 수 있다. 특히 조정 변수를 이용하여 도메인내의 근접도 간격을 조절할 수 있어 실제 응용분야에 맞게 조절할 수가 있다.퍼지 질의 처리를 위한 근접도 생성방법이 별로 발표되어 있지 않은 현 상황에서 본 논문에서 제시한 방법은 실용적인 퍼지 데이타베이스를 구현할때에 필요한 근접관계 관리 모듈에 사용될 수 있다.
집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.
X와 Y사이의 퍼지 관계를 곱집합 X × Y의 퍼지 부분집합으로 Zadeh에 의해 처음으로 소개된 이후 퍼지집합에 대한 개념은 자연과학 및 컴퓨터과학에서 많은 연구성과가 이루어져 왔다. 그 결과 Muralli와 Nemitz는 동치관계 및 함수와 관련하여 퍼지관계를 연구하였고, Ounalli와 Jaoua는 중요한 수학적 도구로서 퍼지 다이펑션날 관계를 정의하여 소프트디자인과 데이터베이스 이론에서 중요한 역할을 하는 것으로 증명되었으며, 또한 프로그램 표식과 프로그램 정확도를 정의하는데 유용한 것으로 밝혀졌다. 본 논문에서는 한 집합 위에 퍼지 디터미니스틱 관계를 정의하여 퍼지 디터미니스틱 관계를 레벨 부분집합으로 특성화 하였고, 퍼지 디터미니스틱 관계와 관련하여 일부 성질을 증명하였다. 특히, 퍼지 디터미니스틱 관계와 퍼지 함수가 동치임을, 퍼지 함수가 퍼지 다이펑션날 관계가 동치임을 증명하였다.
본 논문에서는 퍼지이론을 이용하여 색채공간의 사용자가 원하는 분위기에 해당하는 언어 입력에 따라 조화로운 색채공간을 설계해가는 의사결정 보조 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템에서 형용사 이미지 스케일의 언어적인 입력이 주어지면 형용사와 색채와의 관계를 퍼지관계로 가정하고 색채공간의 전체적인 분위기에 맞는 색채가 선택되며 퍼지화된 Moon-Spencer등의 색채조화에 관한 지식은 어울리는 조화색 결정의 탐색 영역을 제한하는 역할을 담당하고 이에 따라 조화색이 결정된다.
건축물의 정밀안전점검 및 정밀안전진단시에는 안전등급 판정을 위해 상태평가를 실시하여야 한다. 2004년부터 정량적인 상태평가를 위해 퍼지이론을 이용한 평가방법을 도입하였고, 퍼지이론을 이용한 철근콘크리트 부재의 평가항목 간의 관계와 중요도를 도출하였다. 일반적으로 퍼지이론은 상관관계가 명확하지 않고, 모호한 표현을 처리할 때 사용되는 방법으로, 개발 당시에는 점검 및 진단 결과자료들이 부족한 상황에서 대안으로 퍼지이론을 적용하여 개발한 것으로 보인다. 따라서 실제 점검 및 진단 결과자료를 이용하여 퍼지이론을 바탕으로 도출된 평가항목 간의 관계와 중요도에 대한 검증이 필요하다. 본 연구에서는 정밀안전점검 19건과 정밀안전진단 9건의 결과와 성능점수 함수식을 이용하여 평가항목간의 상관관계를 도출하였으며, 이를 이용하여 부재의 합리적인 내구성 점수 산정식을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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