• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권9호
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• pp.961-972
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• 2000

본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.5-13
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• 1998

본 논문에서는 DC-DC 컨버터에 적합한 퍼지제어기를 제안하였고, 이는 제어 파라메터의 변화가 심한 경우 기존의 선형 제어로는 만족할 수 없는 성능을 달성하기 위해서이다. 제안된 퍼지제어기는 범용으로 어떠한 DC-DC 컨버터 토폴로지(topologies)에도 적용할 수 있다. 퍼지 제어기 실행은 지존의 오차와 오차의 변화량에 의존하는 방식보다는 주요 상태변수를 이용하는 방식을 사용하였으며, 이는 DC-DC 컨보터의 경우 매우 효과적으로 작용하여 기존의 제어기보다 빠르고 안정적인 소신호응답 및 더욱 향상된 대신호응답을 보장하였다.예로서 부스트(boost) 컨버터에의 적용시 그 시물레이션 결과는 향상된 제어 가능성을 보여주고 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2004

다량의 유전자 발현 정보를 담고 있는 DNA 마이크로어레이 기술의 발달로 인해 대량의 생물정보를 한번의 실험을 통해 분석할 수 있게 되었다. 유전자 발현 데이터를 분석하는 방법 중 하나인 클러스터링은 비슷한 기능을 가진 유전자들을 그룹별로 묶어서 그룹 레의 유전자들의 기능을 밝히거나 미지의 유전자를 분석하는데 이용되고 있다 본 논문에서는 유전자 발현 데이터를 클러스터링 하여 그로부터 유전 정보를 찾아내기 위한 방법으로 GG (Gath-Geva) 알고리즘을 제시한다. 퍼지 클러스터링 알고리즘중 하나인 GG 알고리즘은 대표적인 퍼지 클러스터링 방법인 퍼지 c-means 와 GK (Gustafson-Kessel) 알고리즘을 개선한 것으로. 차원이 크고 분포가 애매하여 클러스터링이 어려운 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 적합한 알고리즘이다. 혈청(Serum) 유전자 데이터와 효모(Yeast) 세포주기 데이터를 CG 알고리즘 이용해 클러스터링 해 보고, 그 결과를 퍼지 c-means 알고리즘, GK알고리즘과 비교해 본 결과, GG 알고리즘이 유전자 발현 데이터의 클러스터링에 더 적합함을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.77-80
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• 2000

정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.3-6
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• 2004

본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇과 공의 상태에 따른 로봇 행동의 선택 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자 모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 퍼지 로직을 적용한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 주행 알고리즘을 선택하는 과정과 로봇의 행동을 협력하는 과정을 동시에 구현함으로써, 계산 양을 줄여 로봇 축구에 보다 적합하게 해준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.76-78
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• 2003

다 개체군 유전자 알고리즘에서는 여러 개의 개체군을 사용하여 각 개체군을 독립적으로 진화를 시키는데, 이 논문에서는 퍼지 논리 제어를 이용하여 독립적으로 개체군을 진화시켜 집단으로 이주시키는 새로운 코딩방법을 제안한다. 이 퍼지 논리 제어는 최적화과정 동안 교배 비율과 돌연변이 비율을 적합하게 조절하여 수행하는 두 퍼지 논리 제어를 나타낸다. 제안하는 방식을 성능평가해서 기존의 방식과 비교해 보았다. 제안하는 방식이 수렴속도를 향상시킬 수 있다는 장점을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.18-32
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• 1995

퍼지 정보 검색 기법을 이용한 가중치 선정 전락은,주어진 입력 문제로 부터 가중치의 패턴과 가중치를 자동적으로 선정함으로써, 추론 시간과 공간을 줄인다. 퍼지 가중치 선정 전략은 퍼지 삼각 관계곱 및 퍼지 신속관계 알고리즘을 사용하기 때문에 선택하는 퍼지 조건연산자와 $-cut에 따라서 결론을 추출하는 시간과 추론 단계의 수가 틀린다. 본 논문에서는, 퍼지 정보 검색을 이용한 추론 전략의 조절 방법에 대하여 개괄적으로 보이고, 잘 알려진 블럭 문제에 적용하여 주어진 영역에서 가장 적합한 퍼지 조건연산자와 $-cut을 선정한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.28-32
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• 2000

인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로서 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.59-62
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• 2003

에이전트에서 수행할 수 있는 작업들에 대한 처리시간이 실제 작업 전에는 퍼지값으로만 주어지고, 실제 작업이 수행될 때야 작업 시간이 결정되는 다중 에이전트 시스템에 대해서 작업을 조정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 두 단계의 유전자 알고리즘으로 구성되는데, 상위 단계의 유전자 알고리즘에서는 작업들을 적합한 에이전트에 할당하는 역할을 하고, 하위 단계의 유전자 알고리즘은 첫 번째 유전자 알고리즘의 제시하는 작업 할당 방법에 가장 적합한 작업 스케줄을 탐색하는 역할을 한다. 이 논문에서는 제안한 유전자 알고리즘 기반 작업 조정 방법을 소개하고, 제안한 방법을 구현하여 실험한 결과를 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.195-197
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 상의 많은 문서들 중에서 사용자에게 보다 적합한 문서를 제공하기 위해 퍼지 관계성을 이용하여 검색 결과 집합의 문서에서 추출한 키워드간의 유사클래스를 생성한다. 또한, 기존의 키워드 직접 매칭에 의한 검색 방법의 단점이라 할 수 있는 의미적 관계를 가지는 문서에 대한 검색 방법도 제안한다. 생성된 유사 클래스는 사용자의 질의를 확장하여 사용자의 관심도를 보다 많이 반영하게 되고, 그 질의어가 포함된 단어나 구의 발생 빈도수가 높은 문서에 대해 의미적으로 서로 연결시켜 분류한다. 본 연구에서 제안한 알고리즘에 의해 문서를 사용자 관심 정도로 분류, 카테고리를 생성하여 검색 효율을 증대시키고 사용자의 요구에 적합한 결과를 제공하고자 한다.