형식개념분석기법(FCA: Formal Concept Analysis)은 대상 도메인의 데이터를 사용자의 관점과 해석을 바탕으로 개념화함으로서 필요한 정보의 추출과 접근을 제공하기 위한 기법으로서 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나, 기존의 형식개념분석기법 지원 도구들은 대부분 객체와 속성간의 관계를 나타낸 One-valued context에 대한 분석만을 중점적으로 지원하고 있고, 다종다양한 값을 갖는 데이터들로 구성된 Many-valued context에 대한 분석을 충분히 지원하지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 다양한 값을 갖는 입력 데이터를 사용자의 목적에 맞도록 해석하여 간결화하기 위한 스케일링(Scaling) 알고리즘과 입력 데이터들로부터 개념을 추출하여 계층구조화하기 위한 알고리즘을 제안한다. 이와 같은 연구결과를 토대로 개념분석과 계층구조화를 위한 자동화 도구(FCA Wizard)를 개발하여, 실제 의료 분야에서의 적용사례를 소개한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.33-39
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2024
In a previous study we proceeded to the remodularization architecture based on classes and packages using the Formal Concept Analysis (FCA)[13] [14] [30]. we then got two possible remodularized architectures and we explored the issue of redistributing classes of a package to other packages, we used an approach based on Oriented Graph to determine the packages that receive the redistributed classes and we evaluated the quality of a remodularized software architecture by metrics [31] [28] [29]. In this paper, we will address the issue of the efficiency of the Oriented Graph in the remodularization of software architectures compared to the Formal Concept Analysis FCA method. The formal method of FCA concept is not popularized among scientists as opposed to the use of the labeled directed graph. It is for this reason that our directed graph approach is more effective in its simplicity and popularity.
Fuzzy Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical tool for the effective representation of imprecise and vague knowledge. However, with a large number of formal concepts from a fuzzy context, the task of knowledge representation becomes complex. Hence, knowledge reduction is an important issue in FCA with a fuzzy setting. The purpose of this current study is to address this issue by proposing a method that computes the corresponding crisp order for the fuzzy relation in a given fuzzy formal context. The obtained formal context using the proposed method provides a fewer number of concepts when compared to original fuzzy context. The resultant lattice structure is a reduced form of its corresponding fuzzy concept lattice and preserves the specialized and generalized concepts, as well as stability. This study also shows a step-by-step demonstration of the proposed method and its application.
This study had a purpose to find the correlation between academic achievement and entrance examination score using FCA and framing a concept of university academic achievement and entrance examination score and then, building concept lattice. The subject for this analysis was admission materials of freshmen in computer engineering department at A university located in Chungcheong area in 2010. Also 56 students in total were subjects for the score analysis of their first semester from 2010 to 2014. The major findings of this study were as follows. We organized and extracted many-valued context, concept lattice, associated rules using FCA. And we analyzed the correlation between University academic achievement and entrance examination score using FCA. The conclusions were as follows. We could get meaningful analyzed results using FCA. University academic achievement had lower relativeness with entrance examination score and female students had higher university academic achievement than male students. The improvement points are summarized below. It is necessary to improve the ratio and application method of the university admission factors and to increase the regular admission for a university. And programs for completing College-preparatory programming for male students in low university academic achievement are necessary.
Increasing product variety based on product family and product platform provides a company with a competitive advantage over its competitors. As products become more complex, short-life cycled and customized, the design efforts require more knowledge-intensive, collaborative and coordinating efforts for information sharing. By sharing knowledge, information, component and process across different families of products, the product realization process will be more efficient, cost-effective and quick-responsive. Formal Concept Analysis (FCA) is used for analyzing data and forming semantic structures that are formal abstractions of concepts of human thoughts. A Web Ontology Language (OWL) is designed for applications that need to process the content of information instead of simply presenting information to humans. OWL also captures the evolution of different components of the product family. The purpose of this paper is to develop product variety modeling to increase the usefulness of common platform. In constructing and analyzing product ontology, FCA is adopted for conceptual knowledge processing. For the selected product family, product variety Ontology is constructed and implemented using prot$\'{e}$g$\'{e}$-2000.
다양한 정보기기와 소셜네트워크시스템, 그리고, 클라우드컴퓨팅환경 등과 같은 인터넷기반의 인프라를 토대로 분산화되고 공유가능한 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 최근에는 데이터에 내재되어 있는 유용한 정보와 지식을 추출하고 분석 및 분류하기 위한 데이터분석 및 마이닝기법으로서, 이진데이터 또는 다치데이터에 관한 형식개념분석기법에 관한 연구가 활발하게 진행되어 다양한 분야에서 성공적으로 활용되고 있다. 그러나, 각 속성들이 구간값을 갖는 형태로 이루어진 구간데이터의 분석에 대한 형식개념분석에 관한 연구는 많이 수행되지 못하였다. 본 논문에서는, 구간데이터를 분석하기 위하여 형식개념분석기법을 기반으로 하는 새로운 분류기법을 제안한다. 또한, 구간데이터의 이진화, 개념추출 및 개념계층구조 구축 등, 본 논문에서 제안한 새로운 분류기법을 지원하기 위한 도구(iFCA)의 구축에 관하여 소개하고, 마지막으로, 몇가지 실세계의 데이터를 대상으로 한 실험결과를 토대로, 본 논문에서 제안하는 분류기법의 유용성에 대해서 설명한다.
지식기반 환경의 변화와 더불어 이-러닝은 매우 보편화된 교수.학습 방법의 하나가 되었으며, 이와 관련한 여러 연구들이 진행되고 있다. 이-러닝의 주요 연구 분야 중의 하나는 학습자의 다양한 상황들을 반영하여 학습자 개개인의 특징에 맞게 학습내용을 지원하기 위한 적응형 학습 시스템에 관한 연구이다. 이와 관련하여 최근에는 적응적 학습내용을 보다 효과적으로 지원하기 위하여 온톨로지를 기반으로 한 적응형 학습 시스템에 대한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 FCA의 개념 망을 기반으로 온톨로지의 접근 방법과 목적은 같이하지만, 특정 영역의 학습에 적합한 사용자가 보다 자유롭고 쉽게 자신의 적응형 학습 시스템을 구축하여 사용할 수 있는 적응형 학습 시스템을 설계하여 제안한다. 제안된 시스템은 학습영역에 존재하는 학습객체와 학습개념들 사이의 연관 관계에 따라 이들을 개념 망 구조 안에 자동으로 계층화한다. 또한 학습자의 지식수준, 학습선호도, 학습스타일 및 학습개념의 학습상태에 따라 개념 망 학습구조를 적응적으로 구성하여 제시한다.
계층적 개념구조는 대상 도메인으로부터 지식을 표현하는데 있어서 간결하면서도 효과적으로 개념간의 구조를 설명하기 위해 사용되고, 데이터의 구조화와 요약을 제공하며 필요한 정보의 수월한 접근을 제공하기 위해 널리 적용되고 있다. 그러나, 대상도메인으로부터 계층적 개념구조를 구축하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 계층적 개념구조를 효율적으로 구축하기 위한 체계가 필요하다. 본 논문에서는 계층적 개념구조를 체계적으로 구축하기 위한 형식개념분석기법(FCA, Formal Concept Analysis)을 토대로, Many-valued context와 Scaling을 자동화하기 위한 도구로써 본 연구에서 개발된 FCA Wizard를 소개한다.
국토 모니터링을 위해서는 다양한 출처와 종류의 자료를 통합하여 제공하여야 한다. 특히 국토 모니터링의 범위에는 원격탐사와 같은 공중 모니터링과 지상 모니터링 자료가 모두 포함되기 때문에 매우 다양한 종류와 속성을 가진 지리정보 자료들이 통합되어야 한다. 본 연구에서는 다양한 출처와 종류의 지리정보자료를 효과적으로 통합하는 방법으로 형식개념분석(Formal Concept Analysis, FCA)을 살펴보고 사례분석을 통해 이 기법의 적용 가능성을 파악하고자 한다. 연구결과 형식개념분석을 통하여, 다양한 종류의 자료가 가지고 있는 중복을 제거하고 이를 체계적으로 정리하여 통합할 수 있다. 본 연구에서는 형식개념 분석의 개념을 파악하고 현재 활용되고 있는 지리정보자료들에 적용하여 평가함으로써 국토 모니터링 자료의 통합기법으로 적용될 수 있는 가능성을 연구하였다.
객체지향 프로그램에 있어 클래스계층구조는 프로그램의 뼈대가 된다. 따라서 이러한 클래스계층구조를 얼마나 잘 만드느냐에 따라 프로그램의 품질이 좌우된다. 그러나 좋은 품질의 클래스계층구조를 구축하는 작업은 객체지향 초보자에게는 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 FCA(Formal Concept Analysis)기법을 이용하여 클래스계층구조 설계 도구를 BlueJ 의 확장기능으로 구현하였다. 본 연구결과는 객체지향 프로그래밍 초보자들이 클래스계층구조를 보다 수월하게 설계함으로써 좀 더 좋은 프로그램을 작성 할 수 있는 지원도구로서 제공될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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