• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제13권2호
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• pp.381-394
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• 2002

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.429-434
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• 2001

데이터(data)치 홍수와 정보의 빈곤이라는 환경에 처한 지금, 정보기술을 이용하여 데이터를 여과하고, 분석하며, 결과를 해석하는 자동화 된 데이터 분석 방안에 높은 관심을 가지게 되었으며, 데이터 마이닝(Data Mining))은 이러한 요구를 충족시키는 정보기술의 활용방법이다. 특히 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류(Classification) 방법은 중요한 분야가 되고 있다. 분류 작업의 핵심은 어떻게 적당한 결정규칙(decision rule)을 정의하느냐에 달려 있는데 이를 위해 학습능력을 가지고 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 기반으로 하는 강건한 학습방법을 제시했으며, 이러한 학습을 통해 데이터 마이닝(Data Mining)의 분류시스템을 제안하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 하계종합학술대회 논문집(5)
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• pp.273-276
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• 2002

This paper has design of ECG pattern classification system using decision of fuzzy IF-THEN rules and neural network. each fuzzy IF-THEN rule in our classification system has antecedent lingustic values and a single consequent class. we use a fuzzy reasoning method based on a single winner rule in the classification phase. this paper in, the MIT/BIH arrhythmia database for the source of input signal is used in order to evaluate the performance of the proposed system. From the simulation results, we can effectively pattern classification by application of learned from neural networks.

• 경영과학
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• 제13권3호
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• pp.173-186
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• 1996

This paper presents an approach for classifying scheduling problems and selecting a heuristic rule to yield best solution in terms of certain performance measure(s). Classification parameters are employed from previous studies on job shop scheduling and project scheduling. Neural network is used for learning and estimating the performance of heuristic rules. In addition, multi-criteria decision making techniques are employed to combine the preferences for each performance measure and heuristic rule for the problems with multi-objectives.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2000년도 추계학술발표논문집
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• pp.299-306
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• 2000

General definition of data mining is the knowledge discovery or is to extract hidden necessary information from large databases. Its technique can be applied into decision making, prediction, and information analysis through analyzing of relationship and pattern among data. One of the most important work is to find association rules in data mining. The objective of this paper is to find customer's trend using association rule from analysis of database and the result can be used as fundamental data for CRM(Customer Relationship Management). This paper uses Apriori algorithm and FoodMart data in order to find association rules.

• 대한원격탐사학회지
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• 제3권2호
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• pp.115-119
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• 1987

After the introduction of the topologically structured geographic information system(GIS) with relational DBMS, the attribute data can be handled without considering locational data. By utilzing of the characteristic of the relational DBMS, it can be used as an expert system building tool in GIS. The relational DBMS of the GIS furnishes the data needed to perform deductive functions of the expert system, and the rule based approach provides the decision rules. Therefore, rule based approach with the expert judgement can be easily combined with relational DBMS.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.663-667
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• 2004

This paper presents new pruning and learning methods for the fuzzy rule-based classifier. The structure of the proposed classifier is framed from the fuzzy sets in the premise part of the rule and the Bayesian classifier in the consequent part. For the simplicity of the model structure, the unnecessary features for each fuzzy rule are eliminated through the iterative pruning algorithm. The quality of the feature is measured by the proposed correctness method, which is defined as the ratio of the fuzzy values for a set of the feature values on the decision region to one for all feature values. For the improvement of the classification performance, the parameters of the proposed classifier are finely adjusted by using the gradient descent method so that the misclassified feature vectors are correctly re-categorized. The cost function is determined as the squared-error between the classifier output for the correct class and the sum of the maximum output for the rest and a positive scalar. Then, the learning rules are derived from forming the gradient. Finally, the fuzzy rule-based classifier is tested on two data sets and is found to demonstrate an excellent performance.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1410-1422
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• 2015

소프트웨어 개발자들은 시스템의 설계를 위해 UML의 클래스 다이어그램과 같은 객체 모델을 이용한다. 객체-관계 변환 방법론은 객체 모델에 표현된 관계성들을 관계형 데이터베이스 테이블로 변환하는 방법론으로, 설계된 시스템의 구현을 위해 적용된다. 기존 객체-관계 변환 방법론의 연구들은 하나의 관계성을 표현하기 위해 여러 변환 기법들을 제안하였다. 하지만 각 변환 기법의 사용기준들이 존재하지 않아 구현에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문은 각 관계별로 이진 결정 다이어그램 기반의 모델링 규칙을 제안한다. 이를 위해 변환 기법들을 구분하는 조건들을 정의하고, 질의 수행시간을 측정함으로 검증이 요구되는 모델링 규칙들을 평가한다. 평가 후, 이 논문은 명제 논리로 표현된 최종 모델링 규칙을 재정의하고, 사례 연구를 통하여 제안된 모델링 규칙이 설계된 시스템을 구현하는데 유용함을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.139-157
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• 2002

본 연구에서는 기존 협업 필터링의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 상품추천 방법론을 제시하고자 한다. 연구에서 제시하는 상품추천 방법론은 기존 협업 필터링 알고리즘의 데이터 희박성 문제 및 동의어 문제를 극복하기 위하여 판매 데이터로 구성된 제품 계층도(Product Taxonomy)를 이용하며, 이 계층도를 기반으로 한 연관 규칙(association rule)과 의사결정 나무를 사용한다. 본 연구에서는 제시한 방법론을 단계별로 설명하였을 뿐만 아니라, 실제 H 백화점 데이터를 이용하여 적용하였다. 다양한 경우에 대하여 실험을 한 결과, 기존의 협업 필터링 알고리즘이 갖고있는 문제점을 상당히 해결하였음을 제시하였다. 이 연구에서 제시한 상품 추천 방법론은 현재 기업이 직면한 경쟁환경 하에서 고객이 과연 누구이며, 고객이 진정 무엇을 원하고 있는지를 파악하는데 도움을 줄 것이며, 고객관계관리 (CRM)를 효율적으로 구현하는 방법론으로 사용될 것으로 기대된다.

• 한국CDE학회논문집
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• 제4권2호
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• pp.100-109
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• 1999

The bearing design includes the steps of selection bering type, selection bearing subtype, and determining the peripheral equipments. In this paper decision making methodologies are compared to propose a stepwise decision methodology to the bearing selection problem. An artificial neural network trained with design cases is used for selecting a bearing type in the first step. Then the subtype of the bearing is selected using the weighting method, high is a kind of multi-criteria decision making method. Finally, the types of peripheral equipments such as lubrication devices, seals and bearing housings are determined using a rule-based expert system.