• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권5호
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• pp.891-899
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• 2010

연관성 규칙은 방대한 양의 데이터베이스 속에 있는 각 항목들 간의 관련성을 수치화함으로써 두개 이상의 항목간의 관련성을 나타내는 기법으로 데이터 마이닝 분야에서 가장 많이 활용되고 있다. 의미 있는 연관성 규칙을 탐색하기 위한 가장 기본적인 평가기준에는 지지도, 신뢰도, 향상도 등이 있으며, 이들을 이용하여 연관성 규칙을 생성하게 된다. 이 때 사용되는 향상도는 그 값의 범위가 지지도나 신뢰도와는 다르므로 지지도나 신뢰도의 범위를 동일하도록 하기 위해 표준화할 필요가 있으며, 지지도와 신뢰도도 하나의 후항변수에 대해 여러 개의 전항변수들이 있는 경우 이들 중 어느 것이 후항변수와 가장 연관성이 있는지를 객관적으로 비교하기 위해서도 표준화가 필요하다. 본 논문에서는 각 항목집합의 주변 발생확률을 고려하여 객관적이고도 정확한 연관성 정도를 파악하기 위해 연관성 평가기준을 표준화하는 방안에 대해 연구하고자 한다. 또한 흥미도 측도의 세 가지 조건의 충족 여부를 점검해 본 후, 구체적인 예제를 통하여 기존의 연관성 평가기준과 표준화된 연관성 평가기준을 비교 분석하고자 한다.

• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.53-53
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• 1999

제품에 대한 수요의 다양화에 대응하기 위해서, 다품종소량생산방식이 정착하고 있다. 다품종소량생산을 효율적으로 실현하는 현대의 전형적인 자동화생산시스템으로서, 유연생산시스템(Flexible Manufacturing System : 이하 FMS)이 급속히 보급되어, FMS의 효율적인 운영이 생산현장에 있어서 중요한 과제가 되고 있다. 다수의 품종이 동시에 병행해서 반복적으로 생산되는 실제의 FMS에서는, 품종의 생산에 필요한 일련의 작업의 종류에 대한 우선순서인 "투입우선순서(Dispatching Priority)"를 설정해서, 그것을 기반으로 시스템이 운영되는 것이 보통이다.본 연구에서는 투입우선순서로 제어되는 동일한 품종의 반복이 있는 FMS를 염두에 두고, 생산요건이 확정적인 상태에서 주어진 평가척도를 최적화하는 투입우선순서를 결정하는 문제로써, FMS의 투입우선순서 결정문제 (FMS dispatching priority problem)를 제기하여, 시뮬레이션을 통해서 그 해법을 논한다. 실재하는 많은 FMS에 있어서 투입우선순서를 단기간에 용이하게 정할 수 있는 우선규칙(dispatching rule)이 실용적으로 넓게 이용되고 있다. 종래로부터, ？샵(job shop)을 대상으로 하는 다수의 우선규칙이 제안, 평가되어 왔지만, 그것들은 각 품종이 서로 다른 종류의 일감인 것을 상정하고 있으며, 동일한 품종의 일감의 존재를 의식하고 있지 않다. 본 연구에서는 재래형의 ？샵 환경에 있어서 그 유효성이 검증되어 있는 기존의 표준적인 우선규칙의 성능이, 동일한 품종의 반복이 있는 경우에도 잘 기능하는지 어떤지를 시뮬레이션을 통해 평가한 후에, 오더사이즈(order size)를 고려한 우선규칙을 제안하고, 납기지체의 평가척도에 관한 유효성을 명확히 하고 있다. 시뮬레이션 실험의 결과에서는, 우선규칙의 기본적인 결정요인이 성능에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고 있다.로 분석하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제1권1호
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• pp.43-59
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• 1995

본 논문에서는 규칙기반 지식표현에서 퍼지값과 확신도를 사용할 때 발생하는 문제점을 살펴본다. 이들 문제점 해결을 위해서 규칙의 매칭시에 발생하는 퍼지매칭, 퍼지비교, 구간내의 포함에 대한 만족정돌르 평가하는 척도를 제안하다. 또한, 퍼지값과 확신도를 사용하는 규칙기반 지식표현에 대해 적용가능한 추론방법을 소개한다. 한편, 일반규칙과 퍼지생성규칙을 전문가시스템에서 동시에 융통성있게 사용하는 방법을 제시한다. 끝으로 제안된 방법들을 고려하여 설계한 퍼지 전문가시스템 개발도구인 FOPS5에 대하여 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.123-140
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는 ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) 모형에서 생성된 퍼지규칙의 해석용이성을 평가하였다. ANFIS모형은 인간 전문가와 상호작용하면서 규칙을 정제해 나갈 수 있다. 특히 인간전문가의 사전지식을 이용하여 초기 퍼지규칙을 만들고 난 후 모형을 학습하면 최적에 수렴하는 시간을 단축할 뿐 아니라, 전역 최적치 도달가능성이 높아진다고 보고되고 있다. 이러한 관점에서 볼 때 규칙의 해석용이성은 인간 전문가와의 상호작용을 위해 매우 중요한 이슈가 될 수 있다. 본 연구에서는 ANFIS모형과 의사결정나무 모형에서 생성된 규칙을 해석용이성 관점에서 비교하기 위한 측도를 제안하고 각 규칙들을 비교하였다. 본 연구에서 제안된 해석용이성 측도들은 규칙을 생성하는 다양한 기계학습 모형의 규칙생성 능력을 평가하는 기준으로도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.53-64
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• 2002

연관규칙 탐사기법은 트랜잭션들을 대상으로 항목간 또는 속성간의 연관관계를 발견하는 방법으로, 데이터 집합의 구조를 쉽게 통찰할 수 있다는 장점으로 인하여 활발히 연구되어 왔다. 그러나 현재까지의 연구들은 전체 사용자 중 공통적인 특성을 지닌 사용자 그룹이 존재할 경우, 이러한 그룹별 연관규칙을 찾아낼 수 없다는 한계점을 지닌다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위하여, 속성선택 및 사용자 구분 기법을 이용하여 사용자를 부분집합으로 구분하고 그 부분집합별로 연관규칙을 발견한다. 또한 위와 같이 얻어진 지역적 연관규칙이 전체 사용자를 대상으로 한 전역적 연관규칙보다 해당 부분집합에 더욱 적합하다는 사실을 여러 연관규칙 평가치를 이용하여 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.209-216
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• 2005

수행 평가는 평가자에 의한 평가 오류 가능성, 채점의 공정성과 신뢰도, 타당도 문제, 채점 기준의 모호성, 객관성 확보에 대한 어려움 등의 문제가 야기되고 있다 이런한 수행 평가의 문제점을 해결하고 교사와 학생의 수행 평가 결과에 대한 만족도를 높이기 위하여, 본 논문에서는 회계 원리 과목을 대상으로 수행 평가의 각 영역에서 영향을 미치는 요인을 분석하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 퍼지 규칙을 정의하여 추론을 적용하여 객관적이고 신뢰성이 높은 수행 평가 방법을 제안하였다 또한 제안된 수행 평가 방법에서 수행 평가 항목은 형성 평가와 과제 평가로 구분하여 소속 함수를 설계하였다. 제안된 퍼지 수행 평가 시스템을 통해 산출된 수행 평가 결과는 평정자의 채점 오류에 대한 부담을 줄일 수 있으며 학생들에 게는 정확한 기준과 일관성 있는 채점을 통해 공평하고 신뢰성 있는 평가 결과를 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.953-956
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• 2001

인터넷에서 정보보호 서비스를 제공하는 시스템은 일반적인 시스템보다 보안성 유지의 필요성이 더욱 중요하다. 그렇기 때문에 시스템의 안전성, 즉 시스템의 구현상의 적합성과 보안성을 평가하는 기술이 필요하다. 특히 고도로 발전하는 해킹기술에 대해 시스템이 얼마만큼의 정보보호 서비스를 제공하는지에 대해 평가할 수 있어야 그 시스템의 적합성과 보안성을 확인할 수 있다. 이러한 보안성 평가 기술은 정보보호 서비스를 제공하는 시스템에 독립적으로 구동 되어야 하고, 고도로 발전하는 해킹기술에 대해 유연히 대처할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프로토콜 레벨의 정보보호 서비스를 제공하는 시스템에 대해 다양한 규칙을 적용하여 시스템의 적합성 및 보안성을 객관적으로 평가할 수 있는 규칙기반 프로토콜 보안평가 시스템을 설계한다.

• 한국음향학회지
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• 제9권6호
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• pp.22-28
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• 1990

최근에 음성합성 기술이 발전됨에 따라 이러한 기술을 이용한 새로운 통신 서비스가 등장하고 있으며 그 표준 설정에 있어서 음성 품질은 아주 중요한 요인이 된다. 따라서, 시스템 알고리즘의 진단 적 평가 및 평가치의 상호 비교를 위해 품질 평가방법을 개발하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 규칙 합성음성의 이해성 평가를 위한 기본적 사항들과 개념을 기술하고 ,이해성 평가에 사용되는 단어 표를 구성하는 방법과 단어표를 제안하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.519-529
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• 2007

본 논문에서는 효율적인 침입 탐지를 위해 퍼지 규칙을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 퍼지 의사결정 트리의 생성을 통해 침입 탐지를 위한 퍼지 규칙을 생성하고 진화 알고리즘을 사용하여 최적화한다. 진화 알고리즘의 효율적인 수행을 위해 지도 군집화를 사용하여 퍼지 규칙을 위한 초기 소속함수를 생성한다. 제안한 방법의 진화 알고리즘은 적합도 평가시 퍼지 규칙(퍼지 의사결정 트리)의 성능과 복잡성을 고려하여 평가한다. 또한 데이타 분할을 이용한 평가와 퍼지 의사결정 트리의 생성과 평가 시간을 줄이는 방법으로 소속정도 캐싱과 zero-pruning을 사용한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 KDD'99 Cup의 침입 탐지 데이타로 실험하여 기존 방법보다 성능이 향상된 것을 확인하였다. 특히, KDD'99 Cup 우승자에 비해 정확도가 1.54% 향상되고 탐지 비용은 20.8% 절감되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.