International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권1호
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pp.53-59
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2012
As the Privacy Act is in force in Korea, the subject of protection responsibility is increased, and continuous efforts are made to protect privacy in overseas countries, as can be seen by standard drafts related to privacy protection. However, the reality is that a formal privacy manual or guidelines are insufficient to help cope with the rapid changes and privacy leak caused by TGIF(Twitter-Google-iPhone-Facebook) these days, and practical effects cannot be expected, even though measures are taken. This paper propose a standard format for satisfying the ISO/IEC 29101 "Privacy Reference Architecture" and shows an implementation example for equipping with forensic readiness capturing indications of the incident rapidly and coming up with an effective counter measure when privacy information is disclosed.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권2호
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pp.131-135
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2005
This paper proposes an efficient face recognition using independent component analysis(ICA) derived from the fixed point(FP) algorithm based on secant method. The secant method can exclude the complex computation of differential process from the FP based on Newton method. The proposed ICA has been applied to recognize the 20 Yale face images of $324\times324$ pixels. The experimental results show that the proposed ICA is superior to PCA not only in the restoration performance of basis images but also in the recognition performance of the trained images and the test images. Then negative angle as similarity measures has better recognition ratio than city-block and Euclidean.
본 논문은 교통을 수동 조작하는점에 대한 사람들의 반응을 분석하기 위해서 퍼지측도와 퍼지적분의 응용에 관련된 것이다. 이같은 목적을 위해 수동 교통조작에 대한 설문조사가 이루어지고 데이터는 전문가와 비전문가를 사이에 두고 이루어져 있다. 사람들의 반응의 기본구조를 파악하기 위해 요소분석을 수행하였다. 전문가와 비전문가 그굽들사이의 설문조사의 반응에 대한 태도가 퍼지측도분석에 의한 계층적 구저로서 잘 설명되어진다.
대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.274-279
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1998
For the accurate generation of DEMs, the determination of match quality in adaptive least square matching algorithm is significantly important. Traditionally, only the degree of convergence of a solution matrix in least squares estimation has been considered for the determination of match quality. It is, however, not enough to determine the true match quality. This paper reports two approaches of match quality determination based on adaptive least square correlation : the conventional if-then logic approaches with scene geometry and correlation as additional quality measures; and, the fuzzy logic approaches. Through these, accurate decision of match quality will minimize the number of blunder and maximize the number of exact match. The proposed methods have been tested on JERS and SPOT images and the results show good performance.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제5권3호
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pp.263-267
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2005
Building classifiers for financial real-world classification problems is often plagued by severely overlapping and highly skewed class distribution. New performance measures such as receiver operating characteristic (ROC) curve and area under ROC curve (AUC) have been recently introduced in evaluating and building classifiers for those kind of problems. They are, however, in-effective to evaluation of classifier's discrimination performance in a particular class of the classification problems that interests lie in only a local operating range of the classifier, In this paper, a new method is proposed that enables us to directly improve classifier's discrimination performance at a desired local operating range by defining and optimizing a partial area under ROC curve or domain-specific curve, which is difficult to achieve with conventional classification accuracy based learning methods. The effectiveness of the proposed approach is demonstrated in terms of fraud detection capability in a real-world fraud detection problem compared with the MSE-based approach.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권1호
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pp.31-36
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2010
Many clustering algorithms have been used in diverse fields. When we need to group given data set into clusters, many clustering algorithms based on similarity or distance measures are considered. Most clustering works have been based on hierarchical and non-hierarchical clustering algorithms. Generally, for the clustering works, researchers have used clustering algorithms case by case from these algorithms. Also they have to determine proper clustering methods subjectively by their prior knowledge. In this paper, to solve the subjective problem of clustering we make empirical comparisons of popular clustering algorithms which are hierarchical and non hierarchical techniques using Silhouette measure. We use silhouette information to evaluate the clustering results such as the number of clusters and cluster variance. We verify our comparison study by experimental results using data sets from UCI machine learning repository. Therefore we are able to use efficient and objective clustering algorithms.
A diagnosis system that provides early warnings regarding machine malfunction is very important for rolling mill so as to avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. But it is very difficult to provide early warnings in rolling mill. Because dynamics of rolling mill is non-linear. This paper proposes a new method for diagnosis of rolling mill using wavelet to solve this problem. Proposed method that measures the vibration signals of rolling mill on-line and analyze it using wavelet to acquire pattern datas. And we design a nero-fuzzy model that diagnose a rolling mill using this data. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.
이 논문에서는 Schmeidler[14]와 Narukawa[12]에 나오는 보단조 가법 실수치 범함수 개념의 일반화인 보단조 가법 구간치 범함수를 정의하고 그들의 성질을 연구한다. 또한 보단조 가법 구간치 범함수와 구간치 쇼케이적분이 적당한 함수공간 상에서 서로간의 관계를 조사한다. 수의 값을 갖는 함수들의 쇼케이적분을 생각하고자 한다. 이러한 구간 수의 값을 갖는 함수들의 성질들을 조사한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권3호
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pp.145-152
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2015
We consider an online selective-sample learning problem for sequence classification, where the goal is to learn a predictive model using a stream of data samples whose class labels can be selectively queried by the algorithm. Given that there is a limit to the total number of queries permitted, the key issue is choosing the most informative and salient samples for their class labels to be queried. Recently, several aggressive selective-sample algorithms have been proposed under a linear model for static (non-sequential) binary classification. We extend the idea to hidden Markov models for multi-class sequence classification by introducing reasonable measures for the novelty and prediction confidence of the incoming sample with respect to the current model, on which the query decision is based. For several sequence classification datasets/tasks in online learning setups, we demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
We introduce nonnegative interval-valued set functions and nonnegative measurable interval-valued Junctions. Then the interval-valued Choquet integral determines a new nonnegative monotone interval-valued set function which is a generalized concept of monotone set function defined by Choquet integral in [17]. We also obtained absolutely continuity of them in [9]. In this paper, we investigate some characterizations of the monotone interval-valued set function defined by the interval-valued Choquet integral, and such as subadditivity, superadditivity, null-additivity, converse-null-additivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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