• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.431-434
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• 2001

Knowledge discovery in databases(KDD) is the process for extracting valid, novel, potentially useful and understandable knowledge form real data. There are many academic and industrial activities with new technologies and application areas. Particularly, data mining is the core step in the KDD process, consisting of many algorithms to perform clustering, pattern recognition and rule induction functions. The main goal of these algorithms is prediction and description. Prediction means the assessment of unknown variables. Description is concerned with providing understandable results in a compatible format to human users. We introduce an efficient data mining algorithm considering predictive and descriptive capability. Reasonable pattern is derived from real world data by a revised neural network model and a proposed fuzzy rule extraction technique is applied to obtain understandable knowledge. The proposed neural network model is a hierarchical self-organizing system. The rule base is compatible to decision makers perception because the generated fuzzy rule set reflects the human information process. Results from real world application are analyzed to evaluate the system\`s performance.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 한국데이터정보과학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.115-124
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• 2004

Data mining is the method to find useful information for large amounts of data in database. It is used to find hidden knowledge by massive data, unexpectedly pattern, relation to new rule. The methods of data mining are association rules, decision tree, clustering, neural network and so on. Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given large data set. Association rules are frequently used by retail stores to assist in marketing, advertising, floor placement, and inventory control. There are three primary quality measures for association rule, support and confidence and lift. We analyze Gyeongnam social indicator survey data using association rule technique for environmental information discovery. We can use to environmental preservation and environmental improvement by association rule outputs.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.19-28
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• 1996

본 논문은 Fuzzy Measure를 이용한 화재감지기의 사고판정을 결정하는 방법을 제시한 것으로 Belief measere를 기본으로하여 Dempster의 결합 Rule을 사용하였다. 감지기에서의 화재 판정 결정은 화재(F), 비화재(N)의 2가지로 하였으며, 이를 판정하기 위해 현재 사용되고있는 열, 연기감지기에 대한 정정값에 대해 Fuzzy Rule을 적용하여 시뮬레이션 하였다. 그 결과 Fuzzy Rule의 수를 많이 적용할수록, 최종동작은 Bel(F)의 값을 높게 할수록 확실한 화재 판별이 가능함을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.121-129
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• 2006

퍼지기법을 이용한 룰-기반(rule-based) 전문가 시스템에서는 사용자의 조건입력에 따라 여러 가지의 룰(rule)들을 추론하여, 가장 적절한 신호주기를 산출해낸다. 그러나 입력조건을 사용자의 판단에만 의존함으로 해서 객관성을 잃을 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 케이스-기반시스템(case-based system)의 기법을 추가함으로써 그러한 객관성의 문제를 보완하고자 한다. 기존의 통계치로 각 요일별, 각 계절별, 여러 상황들에 대한 케이스(case)를 시스템에 저장함으로써 적절히 활용할 수 있도록 교통신호 제어 전문가 시스템의 모델을 제안한다.

• 분석과 대안
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• 제4권1호
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• pp.89-103
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• 2020

The "rule of law" decision of the Fourth Plenary Session of the 18th Central Committee of the Communist Party of China proposes to build a strict supervision system of the rule of law. The reform of the national supervision system launched in 2016 can be described as an important measure to build such a system. The supervision and supervision system has gradually become the core system of the rule of law supervision system. Its full coverage of supervision of public officials is conducive to preventing corruption of public power and achieving the ultimate goal of supervision by the rule of law. The supervision mechanism in the supervision system under the rule of law requires systemic thinking to realize the effective supervision of public officials of the state power organs, as well as the constraints and supervision of other supervision systems, including the supervision of the People's Congress; Supervision is a full-coverage supervision, and other rules of law supervision systems are also full-coverage supervision systems within their scope of competence. Therefore, gradually exploring and constructing an external supervision system for supervision will be conducive to the optimization and eventual completion of the rule of law supervision system.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권2C호
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• pp.192-199
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• 2008

Ultra-wideband (UWB) 시스템의 동기화에 대한 이제까지의 연구에서는 참조 신호와 다중경로 성분들 중 어느 한 성분과의 위상을 맞추는 것을 동기화라 정의하고 빠르게 동기화하는 기법에 대하여 연구하였다. 그러나 다중경로 성분들은 서로 다른 전력을 갖기 때문에, 동기화 이후 과정들에서, 낮은 전력을 갖는 다중경로 성분에서 동기화가 될 경우에는 좋지 않은 성능을 가지며, 높은 전력을 갖는 다중경로 성분에서 동기화 할 경우에는 좋은 성능을 갖는다. 일반적으로 첫 번째 다중경로 성분이 가장 큰 전력을 가지며, 따라서 첫 번째 다중경로 성분에서 동기화함으로서 동기화 이후 과정들의 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫 번째 다중경로 성분과 참조 신호의 위상이 맞았을 때를 동기화라 새롭게 정의하고, 최대 우도 (maximum-likelihood: ML) 방법을 이용하여 UWB 다중경로 채널에서 첫 번째 다중경로 성분을 찾기 위한 최적 결정 법칙을 유도하였으며, 동시에 이에 바탕을 둔 준 최적 결정 법칙을 제안하였다. 모의실험을 통해, 새로운 동기화의 정의에 따라 동기화하였을 때, 그렇지 않을 때보다 좋은 복조 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었으며, 본 논문에서 제안된 최적 및 준 최적 결정 법칙은 기존 결정 법칙과 비교할 때 월등한 성능을 갖는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.103-115
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• 2001

본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.1-8
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• 2012

본 논문에서는 수치적 데이터를 이용하여 규칙을 생성하는 시스템에 대해 순차적인 클러스터링 방법을 제안한다. 단일 클러스터링 기법은 방대하고 복잡한 공간 내에서는 원하는 결과를 얻지 못할 수 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 제안된 방법은 서로 다른 클러스터링 기법을 순차적으로 수행하여 장점들은 활용하고 단점들은 보안하는 형태를 제안하였다. Mountain 클러스터링과 Chen 클러스터링을 이용하여 non-parametric 공간에서 자율적으로 클러스터를 구성하였고, global 공간과 local 공간으로 역할을 분담하여 클러스터를 추정한다. 추정된 클러스터들은 신경회로망이나 퍼지 시스템과 같은 지능 시스템의 구조와 초기 파라미터 결정에 활용될 수 있으며, 확장하여 헬스케어와 의료 분야에서의 결정 제공 시스템의 학습에 도움을 줄 수 있다. 제안된 방법을 유용성을 시뮬레이션을 통해 보이고자 한다.

• 센서학회지
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• 제18권6호
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• pp.432-440
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• 2009

This paper presents an accelerometer based system for physical activity decision that are capable of recognizing three different types of physical activities, i.e., standing, walking and running, using by rough sets. To collect physical acceleration data, we developed the body sensor node which consists of two custom boards for physical activity monitoring applications, a wireless sensor node and an accelerometer sensor module. The physical activity decision is based on the acceleration data collected from body sensor node attached on the user's chest. We proposed a method to classify physical activities using rough sets which can be generated rules as attributes of the preprocessed data and by constructing a new decision table, rules reduction. Our experimental results have successfully validated that performance of the rule patterns after removing the redundant attribute values are better and exactly same compare with before.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권4호
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• pp.112-119
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• 2017

Selecting suppliers in the global supply chain is the very difficult and complicated decision making problem particularly due to the various types of supply risk in addition to the uncertain performance of the potential suppliers. This paper proposes a multi-phase decision making model for supplier selection under supply risks in global supply chains. In the first phase, the model suggests supplier selection solutions suitable to a given condition of decision making using a rule-based expert system. The expert system consists of a knowledge base of supplier selection solutions and an "if-then" rule-based inference engine. The knowledge base contains information about options and their consistency for seven characteristics of 20 supplier selection solutions chosen from articles published in SCIE journals since 2010. In the second phase, the model computes the potential suppliers' general performance indices using a technique for order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) based on their scores obtained by applying the suggested solutions. In the third phase, the model computes their risk indices using a TOPSIS based on their historical and predicted scores obtained by applying a risk evaluation algorithm. The evaluation algorithm deals with seven types of supply risk that significantly affect supplier's performance and eventually influence buyer's production plan. In the fourth phase, the model selects Pareto optimal suppliers based on their general performance and risk indices. An example demonstrates the implementation of the proposed model. The proposed model provides supply chain managers with a practical tool to effectively select best suppliers while considering supply risks as well as the general performance.