Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.10a
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pp.94-97
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1998
포스트 모더니즘은 데카르트로부터 시작된 근대적 합리성을 비판한다는 점에서 반(反)데카르트적인 성향을 가지고있다고 할 수 있다. 본고는 모더니즘과 포스트모더니즘의 관계와, 기존체계와 퍼지논리와의 관계를 세가지 범주에서 파악하고, 이들이 서로 '퍼지 동형적'이라고 규정한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.5
no.4
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pp.18-32
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1995
Fuzzy rules, developed by experts thus far, may be often inconsistent and incomplete. This paper proposes
a new methodology for automatic generation of fuzzy rules which are nearly complete and not inconsistent.
This is accomplished by simulating a knowledge gathering process of humans from control
experiences. This method is simpler and more efficient than existing ones. It is shown through simulation
that our method even generates better rules than those generated by experts, under fine tuned parameters.
Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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2003.05a
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pp.199-201
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2003
본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.1
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pp.114-118
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2012
The structure of layer for success factors of company project can be known by FSM which is available to recognize structure of the system. However, the relationship between the layers which belongs to the success factors of company projects can be unknown. From these viewpoints, this study is to analyze the structure of the relation between the layers contained the success factors of company projects using fuzzy system. Therefore, the relationship between lower vs middle layer and middle vs upper layer are obtained by evaluation model of company projects which has possibility and necessity of fuzzy system as fuzzy relation matrix. Using these results, fuzzy relation analysis is done and showed the usefulness.
Landslides are caused by complex interaction among a large number of interrelated factors such as topography, geology, forest and soils. In this study, a comparative study was carried out using fuzzy relationship method and artificial neural network to evaluate landslide susceptibility. For landslide susceptibility mapping, maps of the landslide occurrence locations, slope angle, aspect, curvature, lithology, soil drainage, soil depth, soil texture, forest type, forest age, forest diameter and forest density were constructed from the spatial data sets. In fuzzy relation analysis, the membership values for each category of thematic layers have been determined using the cosine amplitude method. Then the integration of different thematic layers to produce landslide susceptibility map was performed by Cartesian product operation. In artificial neural network analysis, the relative weight values for causative factors were determined by back propagation algorithm. Landslide susceptibility maps prepared by two approaches were validated by ROC(Receiver Operating Characteristic) curve and AUC(Area Under the Curve). Based on the validation results, both approaches show excellent performance to predict the landslide susceptibility but the performance of the artificial neural network was superior in this study area.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.12a
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pp.341-344
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2001
20세기 후반 인터넷의 발전을 기반으로 전자메일은 현재의 대표적인 개인간 정보전달 수단으로 자리 잡게 되었다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출되므로 해서 많은 정크메일(junkmail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 이러한 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지 관계 곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 분류하는 시스템을 제안한다. 이는 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기분으로 정크메일과 비 정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.44-48
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2000
퍼지 집합은 경계가 애매한 집단, 어떤 제약에 대한 만족정도가 애매한 개체들의 모임, 또는 애매한 개념을 소속정도를 이용하여 표현한다. 퍼지 집합에서는 자신의 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 개체나 상반되는 개체에 대해서도 소속정도 값으로 0을 부여한다. 응용에 따라서는 집합이 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 것과 상반되는 것을 구별하여 표현하는 것이 유용한 경우도 있다. 이 논문에서는 퍼지 집합에서 소속정도값 0을 갖는 무관한 원소들과 상반되는 원소들을 구별하여 표현하기 위해 소속 정도값의 영역을 구간 [-1, 1]로 확장한 바이폴라 퍼지집합이라는 확장된 퍼지 집합을 소개한다. 한편, 바이폴라 퍼지 집합에 대한 집합연산, 퍼지정도 척도, 관계, 추론 등의 연산에 대해서도 소개한다.
Fuzzy Cognitive Map, one of ways to model, describe and infer reasoning relations, is widely used in the field of reasoning knowledge engineering. Despite of the natural and easy understanding of decision and smooth explanation of relation between front and rear, reasoning relation is organized with mathematical haziness and complex algorithm and rarely has an interactive user interface. This paper suggests an interactive Fuzzy Cognitive Map(FCM) construction support system. It builds a FCM increasingly concerning multiple experts' knowledge. Futhermore, it supports user-supportive environment by dynamically displaying the structure of Fuzzy Cognitive Map which is constructed by the interaction between experts and the system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.3
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pp.242-251
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2000
퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.10
no.4
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pp.351-356
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2000
The important thing of Information Retrieval System is to satisfy is to satisfy the user's requriement in searching Information Retrieval system ranks documents by weights in document, then Retrieved document context does not consist with given query. This paper proposes a new method of document retrieval based on extended fuzzy concept networks. there are four of fuzzy relationships between concept; fuzzy positive combination, fuzzy negative combination, fuzzy generalization, and fuzzy specilalization. After modeling an extended fuzzy concept network by relation matrix and relevance matrix, we measured similarties.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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