• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.73-77
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• 2004

종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.

• Proceedings of the Society of Korea Industrial and System Engineering Conference
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• 2002.05a
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• pp.45-50
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• 2002

퍼지 균등화(fuzzy equalization)는 어의론적으로(semantically) 의미있고, 실험적으로 (experimentally) 의미있는 언어라벨(linguistic labels)을 붙이도록 하는 조건이다. 지금까지 발표된 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성하는 알고리듬은 주어진 데이터에 대하여, 오직 하나의 퍼지분할만을 생성할 수 있다. 만일 생성된 퍼지 분할이 더 이상 유용하지 못한 것으로 판명되면, 이 알고리듬은 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성할 수 없다. 이는 생성된 퍼지분할을 사용하여 탐색적 발견을 수행하는 데이터마이닝인 경우 더 이상 프로세스가 진행되지 못함을 의미한다. 본 연구에서는 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 서로 다른 두 퍼지분할이 존재한다면, 어떠한 관계가 있는지를 증명하고, 위치적 특성을 서술하였다. 이 특성은 추후 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 원하는 만큼 생성할 수 있는 알고리듬을 만드는데 유용하게 사용 될 수 있다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.25 no.6
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• pp.54-58
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• 2002

퍼지 균등화는 어의론적으로 의미있고, 실험적으로 의미있는 언어레이블을 붙이도록 하는 조건이다. 지금까지 발표된 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 생성하는 알고리듬은 주어진 데이터에 대하여, 오직 하나의 퍼지분할만을 생성할 수 있었다. 만일 생성된 퍼지 분할이 더 이상 유용하지 못한 것으로 판명되면, 이 알고리듬은 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 또 다른 퍼지분할을 생성할 수 없다. 이는 생성된 퍼지분할을 사용하여 탐색적 발견을 수행하는 데이터마이닝의 경우 더 이상 프로세스가 진행되지 못함을 의미한다. 본 연구에서는 주어진 데이터에 대한 퍼지 균등화조건을 갖는 서로 다른 두 퍼지분할이 존재한다면, 어떠한 관계가 있는지를 증명하고, 이를 위치적 특성으로 서술한다. 또한 이 특성을 이용하여 퍼지 균등화조건을 갖는 퍼지분할을 원하는 만큼 생성할 수 있는 알고리듬을 제시하고, 예를 들어 설명한다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.4 no.1
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• pp.45-57
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• 1995

본 연구는 불확실한 경영환경하에서 전략목표에 영향을 미치는 환경요인을 확인하고, 이를 다시 전략계획 시뮬레이션 모형에 체계적으로 반영하기 위한 새로운 전략계획 시뮬레이션 모형을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 전략계획 시뮬레이션 모형은 (1) 환경요인 분석을 위하여 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 적용하고, (2) 경쟁관계를 체계적으로 반영하기 위하여 미분게임(Differential Game) 모형을 이용한다. 퍼지인식도는 특정 의사결정 문제에 있어서 관련된 여러 개념간의 인과관계를 해석하고 그를 통하여 해당 문제전체에 관한 효과적인 의사결정을 지원하는 소위 구조적 모형화(Structural Modeling)도구의 한 방법이다. 한편, 본 연구에서는 미분게임을 이용하여, 퍼지인식도에 의하여 확인된 환경요인을 변수로 감안하고, 아울러 경쟁관계를 수식화 하므로써 보다 체계적인 시뮬레이션이 가능하다. 제안된 전략계획 수립 시뮬레이션 모형을 동태적 광고모형(dynamic advertising model)에 적용하므로써 보다 효과적인 경영전략계획 수립이 가능함을 보였다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.15B no.2
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• pp.147-158
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• 2008

Fuzzy Cognitive Map (FCM) and Bayesian Belief Network (BBN) are two major frameworks for modeling, representing and reasoning about causal knowledge. Despite their extensive use in causal knowledge engineering, there is no reported work which compares their respective roles. This paper aims to fill the gap by providing a qualitative comparison of the two frameworks through a systematic analysis based on some inherent features of the frameworks. We proposed a set of comparison criteria which covers the entire process of causal knowledge engineering, including modeling, representation, and reasoning. These criteria are usability, expressiveness, reasoning capability, formality, and soundness. The results of comparison have revealed some important facts about the characteristics of FCM and BBN, which will help to determine how FCM and BBN should be used, with respect to each other, in causal knowledge engineering.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.13 no.1
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• pp.53-59
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• 2002

This paper presents a model for diagnosing students'learning misconceptions in the domain of heat and temperature using fuzzy cognitive maps(FCM) and fuzzy associative memory(FAM). In a model for diagnosing learning misconceptions. an FCM can represent with cause and effect between preconceptions and misconceptions that students have about scientific phenomenon. An FAM which represents a neurallike memory for memorizing causal relationships is used to diagnose causes of misconceptions in learning. This study will present a new method for more autonomous and intelligent system than a model to diagnose misconceptions that was being done with classical methods in learning and may contribute as an intelligent tutoring system for learning diagnosis within various educational contexts.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.184-197
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• 2001

In this paper, we provide the formal specification of a fuzzy object inference language and propose ICOT(Integrated C-Object Tool) as its implementation for knowledge-based programming with the disjunctive fuzzy information. The novelty of our model is that it seamlessly combines object inference and fuzzy reasoning into a unified framework without compromising a compatibility with extant databases, especially object-relational ones. In this model most of the object-oriented paradigm is successfully expressed in terms of relational constructs, tailoring fuzzy reasoning style to be well suited to the framework of the databases. It turns out to be useful in preserving its conceptual simplicity as well, since simple-to-use is one of important criteria in designing the databases. Additionally this model considerably enhanced the semantic expressiveness of data allowing disjunctive fuzzy information.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.10 no.6
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• pp.569-574
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• 2000

본 논문에서는 유전 알고리듬을 이용한 웨이브렛 기반 퍼지 시스템 모델링에 대한 새로운 방법을 제안한다. 유전 알고리듬을 이용하여 웨이브렛 변환의 계수를 동정한 후 웨이브렛 변환과 등가관계에 있는 퍼지 시스템 모델을 형성한다. 웨이브렛 변환의 장점인 에너지 압축에 의해 적은 수의 계수를 이용하여도 정확한 모델을 획득할 수 있고 이는 적은 수의 규칙으로 정확한 퍼지 시스템 모델을 구성할 수 있다는 것을 의미한다. 또한 급격한 변화를 갖는 함수를 잘 나타낼 수 있다는 웨이브렛 변환의 장점에 의하여 기존의 퍼지 모델링으로는 좋은 모델을 획득할 수 없었던 문제를 해결하였다. 제안된 퍼지 모델의 우수성을 비선형성이 큰 함수를 모델링하고 이전의 연구와 비교함으로써 입증한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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• pp.17-32
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• 1995

본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.11
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• pp.1519-1533
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• 2004

When Web-based special retrieval systems for scientific field extremely restrict the expression of user's information request, the process of the information content analysis and that of the information acquisition become inconsistent. In this paper, we apply the fuzzy retrieval model to solve the high time complexity of the retrieval system by constructing a reduced term set for the term's relatively importance degree. Furthermore, we perform a cluster retrieval to reflect the user's Query exactly through the similarity relation matrix satisfying the characteristics of the fuzzy compatibility relation. We have proven the performance of a proposed re-ranking model based on the similarity union of the fuzzy retrieval model and the document cluster retrieval model.