There are no immutable phenomena in reality. A lot of applications are dealing with data characterized by spatial and temporal and/or uncertain features. Currently, there has no any data model accommodating enough those three elements of spatial objects to directly use in application systems. For such reasons, we introduce a fuzzy spatio -temporal data model (FSTDM) and a method of integrating temporal and fuzzy spatial operators in a unified manner to create fuzzy spatio -temporal (FST) operators. With these operators, complex query expression will become concise. Our research is feasible to apply to the management systems and query processor of natural resource data, weather information, graphic information, and so on.
스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리를 처리하는 것은 가장 어려운 문제 중의 하나이다. 이는 자연어에 내재된 자유도와 복잡성에 주로 기인한다. 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리의 자유도와 복잡성을 줄이기 위해 속성값에 기반을 둔 방법이 제안된다. 또한, 퍼지 쿼리 처리를 위한 속성값에 기반을 둔 새로운 페이지 등급 알고리즘이 제안된다. 이는 사용자의 검색 의도에 기반을 둔 위치기반의 개인화된 페이지 등급을 스마트폰 사용자에게 제공할 수 있다. 제안된 방법은 스마트폰 사용자를 위한 위치기반의 개인화된 웹 검색의 진일보한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리 처리를 위한 프로토타입 모델을 설계하고, 기존 스마트폰과 비교하여 제안된 방법의 성능 실험 결과를 제시한다.
본 논문에서는 관계형 데이터베이스에서 운영될 수 있는 퍼지질의어인 FSQL를 소개하였다. 일반적으로 데이터베이스 시스템은 질의시스템을 갖고 있는데 이는 정확한 데이터를 추출하고 처리할 수가 있다. 하지만 실세계에서는 정확한 데이터를 처리하는 경우보다는 부정확하거나 불명확한 질의를 처리하는 경우가 많다. 최근에 관계형 데이터베이스 시스템에서의 애매모호한 질의를 처리할 수 있는 연구가 관심을 끌고 있다. 본 고에서는 데이터처리에 있어 애매모호한 질의를 처리할 수 있는 효과적인 방법을 제안하였다. 퍼지질의어인 FSQL의 구문은 EBNF로 정의되었고 FQSL를 SQL로 전환하여 처리할 수 있는 인터프리터를 시제품으로 개발하였다.
The primary purpose of this study was to investigate a robust search methodology that could be used in full-text information retrieval systems. A robust search methodology is one that can be easily used by a variety of users (particularly naive users) and it will give them comparable search performance regardless of their different expertise or interests In order to develop a possibly robust search methodology, a fully functional prototype of a fuzzy knowledge based information retrieval system was developed. Also, an experiment that used this prototype information retreival system was designed to investigate the performance of that search methodology over a small exploratory sample of user queries To probe the relatonships between the possibly robust search performance and the query organization using fuzzy inference logic, the search performance of a shallow query structure was analyzes. Consequently the following several noteworthy findings were obtained: 1) the hierachical(tree type) query structure might be a better query organization than the linear type query structure 2) comparing with the complex tree query structure, the simple tree query structure that has at most three levels of query might provide better search performance 3) the fuzzy search methodology that employs a proper levels of cut-off value might provide more efficient search performance than the boolean search methodology. Even though findings could not be statistically verified because the experiments were done using a single replication, it is worth noting however, that the research findings provided valuable information for developing a possibly robust search methodology in full-text information retrieval.
In this paper, we proposed the intelligent navigation agent model for successive electronic commerce management. For allowing intelligence, we used fuzzy theory. Fuzzy theory is very useful method where keywords have vague conditions and system must process that conditions. So, using theory, we proposed the model that can process the vague keywords effectively. Through the this, we verified that we can get the more appropriate navigation result than any other crisp retrieval keywords condition.
본 논문은 사용자 질의가 가지는 특정 클래스로부터 개념적으로 서로 연관있는 컴포넌트를 검색하기 위하여 퍼지 시소러스를 통한 질의 확장 방법을 제안하였다. 사용자 질의는 퍼지 불리언 형태로 표현되며, 퍼지 시소러스에 의한 유의어 테이블에 의해 질의 확장된다. 시소러스에 의한 사용자 질의확장은 용어 불일치 문제를 해결함으로써 검색에 대한 일정한 정확도를 보장하면서 재현율을 향상시킬 수 있게 한다. 질의 확장과정의 효율성을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 통한 최적의 검색 효율을 나타내는 임계치를 설정하고 재현율 과 정확도를 비교하였다.
The usages of the relational database systems have been increased nowadays. However there is a constraint that the standard query language for a database system requests users to know the exact condition for a query. In this paper a FSQL(Fuzzy SQL) systems is proposed and implemented for the imprecise queries which do not include the exact condition. Moreover this system can supply the obvious results for the queries effectively. We define a simple fuzzy query language and use a method using the metadatabase to implement the FSQL system. This FSQL system can be combined with a relational database system without any painful effort.
의사결정 지원시스템에서 작업자들은 대량의 데이터 집계 연산을 요구하며, 데이터에 대한 정확한 응답보다는 경향 분석에 더 많은 관심을 가진다. 그러므로 정확한 응답보다 빠른 근사 질의응답을 제공하는 것이 필요하며 그것을 실현하기 위한 근사질의 응답 기법의 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 기존 연구들의 단점을 보안하고 근사 응답의 정확성을 향상시킬 수 있는 Fuzzy C-Means (FCM) 클러스터링 기반 Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS)을 이용한 근사 질의응답 기법을 제안한다. FCM-ANFIS을 이용한 근사 질의응답 기법은 다차원 데이터의 지식 표현 모델을 생성함으로써 거대한 다차원 데이터 큐브에 직접적인 접근 없이 집계 질의 수행이 가능하다. 비교실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 NMF 기법보다 근사 질의응답의 정확성이 향상되었음을 확인한다.
본 연구(硏究)는 불 정보 시스템의 단점을 보완하는 방법으로 퍼지 논리(論理)를 이용한 정보검색시스템을 설계하였다. 퍼지 정보검색 시스템은 질의어(質疑語)와 문헌들을 표현하는 각 용어(用語)들에 가중치(加重値)를 부여하고, 이것을 바탕으로 질의어에 대한 각 문헌들의 적합도(適合度)를 결정하는 것이다. 본 연구에서는 기존의 연구들을 비교 분석한 후, 효과적인 모델을 제시하고 시스템 성능을 평가하였다.
정보산업의 발달과 함께 일반 사용자들의 데이터베이스 사용이 증가됨에 따라 부정확한 질의를 처리할 수 있는 인공지능적인 질의시스템이 필요하게 되었다. 이러한 질의 시스템이 질의를 처리하기 위해서는 불확실한 데이터들에 대한 정보를 제공하는 메타데이터가 필수적이다. 따라서 이러한 메타데이터에 대한 정형화와 그 분류체계가 필요하다. 본 논문에서는 퍼지이론을 기초로 하여 메타데이터의 정형화를 유도하였다. 또한 그것을 이용한 퍼지질의어 처리의 수행과정을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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