In this paper, we propose the Fuzzy Neural Controller with a Self-Organizing Map based on the fuzzy relation neuron. The fuzzy ndes expressing the input-output relation of the system are obtained by using the fuzzy relation neuron and updated automatically by means of the generalized delta rule. Also, the proposed method has a capability to express the knowledge acquired from the input-output data in form of fuzzy inferences rules. The learning algorithm of this fuzzy relation neuron is described. The effectiveness of the proposed fuzzy neural controller is illustrated by applying it to a number of test data sets.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.21
no.2
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pp.263-270
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2010
Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. An important goal of data mining is to discover, define and determine the relationship between several variables. Association rule mining is an important research topic in data mining. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Association rule technique consists of two steps: finding frequent itemsets and then extracting interesting rules from the frequent itemsets. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper explores some problems for two interestingness measures, confidence and net confidence, and then propose a decision process for right association rule generation using these interestingness measures.
This study is aimed to analyze problems related to FTA country of origin of goods verification which is increasing from 2006 and thereby to grope for solution of such problems and seek adequate FTA performance administration. It is found, through comparative analysis and statistics of last 8 FTAs so far Korea has concluded that there are major problems such as excessive verification processing due to complicated country of origin regulation etc. This paper suggests following policies of country of origin administration ; (1) Simplification of FTA country of origin rules (2) reciprocal cooperation between each country's Customs Authorities based on trust (3) rational measurement against corresponding country's Customs Authorities' misbehavior (4) enhancement of transparency in relation to processing rule of country of origin verification (5) securing FTA country of origin verification experts. For these improvements, upcoming FTA shall rule country of origin reasonably, simplification and transparency of rule is needed for established FTAs in relation to FTA performance administration with corresponding countries. Also it is necessary to revise FTA preferential tariff law and its related laws, and carry forward policies in accordance with medium and long term plan.
In this study, the variation of astigmatism axis according to the age was studied 4227 eyes of healthy eyes. The refractive errors were measured by objective and subjective refraction. The astigmatism among the total eyes was 76.5%. With-the-rule, against-the-rule and oblique astigmatism were 51.4%, 31.7% and 16.9%, respectively. The frequency of with-the-rule was the highest and against-the-rule was the lowest of all the astigmatism in the refractive error. In relation to the age and astigmatism, the with-the-rule was 68.3% in the 10's age group which was the highest among the astigmatism and the against-the-rule was 10.3% in the 50's age group and upward which was the lowest among the astigmatism. The difference in the with-the-rule and against-the-rule ratio was a little in the 30's age group. As they aged, the tendency of the with-the-rule was increased between 10's and 20's age group continually. And the tendency of the against-the rule was increased between 30's and 50's age group and upward. There was a decrease in with-the-rule and an increase in against-the-rule, with the age increase. The oblique astigmatism relationship to age could not be determined.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.19
no.4
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pp.1141-1151
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2008
Data mining is the process of sorting through large amounts of data and picking out useful information. One of the well-studied problems in data mining is the exploration of association rules. An association rule technique finds the relation among each items in massive volume database. Some interestingness measures have been developed in association rule mining. Interestingness measures are useful in that it shows the causes for pruning uninteresting rules statistically or logically. This paper propose a conditional pure confidence to evaluate association rules and then describe some properties for a proposed measure. The comparative studies with confidence and pure confidence are shown by numerical example. The results show that the conditional pure confidence is better than confidence or pure confidence.
I argue in this paper that the sequence of tense (SOT) phenomenon can be accounted for without positing a SOT rule, focusing on the contrast between the past under-past sentences which lead to ambiguity and those sentences which do not. The different interpreta- tion of past under past sentences depends on whether the stative or then non-stative predicates occur in the complement clauses in the propositional attitude verbs. Based on this, I also argue that the embedded past tense does not contribute to the seman- tics past tense in the complement clause. Instead, it is due to the occurrence of the stative or non-stative predicates in the complement clauses. The stative predicates are associated with the temporal precedence or the overlap relation, whereas the non-stative predicates the precedence relation only. This fact triggers the contrast in past- under- past sentences.(Korea University)
The ontology was proposed to construct the logical basis of semantic web. Ontology represents domain knowledge in the formal form and it enables that machine understand domain knowledge and provide appropriate intelligent service for user request. However, the construction and the maintenance of ontology requires large amount of cost and human efforts. This paper proposes an automatic ontology construction method for defining relation between concepts in the documents. The Proposed method works as following steps. First we find concept pairs which compose association rule based on the concepts in domain specific documents. Next, we find pattern that describes the relation between concepts by clustering the context between two concepts composing association rule. Last, find generalized pattern name by clustering the clustered patterns. To verify the proposed method, we extract relation between concepts and evaluate the result using documents set provide by TREC(Text Retrieval Conference). The result shows that proposed method cant provide useful information that describes relation between concepts.
Consider the oblique factor model X=Af+$\varepsilon$, with defining relation $\Sigma$=Λ$\Phi$Λ'+Ψ. This paper is concerned with suggesting an optimal Bayes criterion for determining the number of factors in the model, i.e. dimension of the vector f. The use of marginal likelihood as a method for calculating posterior probability of each model with given dimension is developed under a generalized conjugate prior. Then based on an appropriate loss function, a Bayes rule is developed by use of the posterior probabilities. It is shown that the approach is straightforward to specify distributionally and to imploement computationally, with output readily adopted for constructing required cirterion.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.895-898
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1993
Instead of Cartesian product for in combining multiple inputs for fuzzy logic controllers, a method using fuzzy relation in inference is proposed. Moreover, fuzzy control rule described by fuzzy relations is derived from given conventional fuzzy control rule by fitting concept. It will be shown through several examples that the proposed technique gives smoother interpolation than conventional ones.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.21
no.4
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pp.433-442
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2016
This paper aims to define the relational logic of in-between code articles as well as within atomic sentences in Korean Building Code, as an intermediate research and development process for the automated building permit system of Korea. The approach depicted in this paper enables the software developers to figure out the logical relations in order to compose KBimCode and its databases. KBimCode is a computer-readable form of Korean Building Code sentences based on a logic rule-based mechanism. Two types of relational logic definition are described in this paper. First type is a logic definition of relation between code sentences. Due to the complexity of Korean Building code structure that consists of decree, regulation or ordinance, an intensive analysis of sentence relations has been performed. Code sentences have a relation based on delegation or reference each other. Another type is a relational logic definition in a code sentence based on translated atomic sentence(TAS) which is an explicit form of atomic sentence(AS). The analysis has been performed because the natural language has intrinsic ambiguity which hinders interpreting embedded meaning of Building Code. Thus, both analyses have been conducted for capturing accurate meaning of building permit-related requirements as a part of the logic rule-based mechanism.
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