• 제목/요약/키워드: Rule Set

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HCI 장치의 사용자 인터페이스 규칙스키마에 관한 연구 (A Study on Rule Schemas of User Interface in HCI Devices)

  • 김흥규
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.83-91
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    • 2013
  • 인간의 많은 작업이 컴퓨터를 이용하여 수행됨에 따라 HCI(Human-Computer Interaction)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. HCI 연구의 한 가지 목표는 좀 더 일관성 있는 시스템의 설계를 제안하는 것이다. 사용자의 관점에서 일관성을 평가하기 위한 대표적인 인지모형으로 TAG(Task Action Grammar), GOMS(Goals - Operators - Methods - Selection Rule), 그리고 GTN(General Transition Network)이 있다. 이 중 TAG는 규칙스키마의 개수를 가지고 시스템의 일관성을 평가한다. 즉, 사용자가 시스템을 이용하여 작업을 할 때 익혀야 할 규칙스키마의 개수가 적으면 적을수록 그 시스템의 일관성은 높다는 것이다. 이 논문에서는 TAG에서 시스템의 일관성을 측정할 때 단순히 규칙스키마의 개수뿐만 아니라 규칙스키마 사이의 거리도 역시 중요한 고려 대상이 되어야 한다는 것을 보이고자 한다. 즉, 규칙스키마 사이의 거리가 짧으면 짧을수록 모든 규칙스키마를 습득하기가 쉬워질 것이다. 실험결과 이 가설은 확인되었다. 따라서 시스템을 설계할 때 규칙스키마의 개수뿐만 아니라 규칙스키마 사이의 거리도 고려되어야 할 것이다.

확장된 퍼지 Pr/T네트에서 모호집합 추론 (Vague Set Reasoning using Extended Fuzzy Pr/T Nets)

  • 조상엽
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제32권9호
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    • pp.927-935
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    • 2005
  • 규칙기반시스템에서 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 술어의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 술어의 확신도를 모호집합에 기반을 둔 0과 1사이의 모호숫자와 같은 구간으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지추론을 하는 것이 가능하게 된다[18]. 우리는 모호집합 추론을 자동으로 실행하는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 이 모호집합 추론 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 효율적인 추론을 실행하는 것을 허용한다.

실시간 연관규칙 탐사를 위한 능동적 후보항목 관리 모델 (An Active Candidate Set Management Model for Realtime Association Rule Discovery)

  • 신예호;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제9D권2호
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    • pp.215-226
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    • 2002
  • 미디어의 발달과 생활 패턴의 변화를 토대로 새롭게 나타나고 있는 다양한 판매 패턴들을 분석하는데 있어 단일한 분석 방법을 적용하는 것은 효과적이지 못하다. 특히 신선 식품이나 기념일 주변에서 집중적인 매출이 발생하는 품목들은 제한된 시간 내에 판매를 최대로 해야 하는 시간적 제약을 갖는다. 그러나 기존의 연관규칙 탐사 기법은 대규모 거래 데이터베이스로부터 반복적 스캔 연산을 통해 연관규칙 탐사를 수행하기 때문에 제한된 시간안에서 빈번히 필요로 하는 패턴을 분석하기에는 비효율적이기 때문이다. 따라서 이 논문에서는 시간 제약을 갖는 특수한 판매 패턴에 대한 실시간 연관규칙 탐사가 가능하도록 하기 위해 트리거와 저장 프로시져를 이용한 점진적 후보항목 관리 모델을 제안한다. 아울러 이 논문에서는 제안 모델의 구현 및 실험을 통해 그 성능 특성의 분석도 수행한다. 특히 이 논문에서 제안하는 방법은 이중 해쉬 기법을 이용함으로써 연산의 성능을 향상시킨다.

Discrete event systems modeling and scheduling of flexible manufacturing systems

  • Tamura, Hiroyuki;Hatono, Itsuo
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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    • pp.1564-1569
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    • 1991
  • In this paper we describe Flexible Manufacturing Systems (FMS) using Petri nets, since Petri nets provide a powerful tool for modeling dynamical behavior of discrete concurrent processes. We deal with off-Line and on-Line rule-based scheduling of FMS. The role of the rule-base is to generate appropriate priority rule for resolving conflicts, that is, for selecting one of enabled transitions to be fired in a conflict set of the Petri nets. This corresponds to select a part type to be processed in the FMS. Towards developing more Intelligent Manufacturing Systems (IMS) we propose a conceptual framework of a futuristic intelligent scheduling system.

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Observer Based Sliding Mode Controller for Nonlinear System using Dynamic Rule Insertion

  • Seo, Ho-Joon;Kim, Dong-Sik;Seo, Sam-Jun;Park, Jang-Hyun;Park, Gwi-Tae
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.67.2-67
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    • 2001
  • In the adaptive fuzzy sliding mode control, from a set of fuzzy IF-THEN rules adaptive fuzzy sliding mode control whose parameters are adjusted on-line according to some adaptation laws is constructed for the purpose of controlling the plant to track a desired trajectory. Most of the research works in nonlinear controller design using fuzzy systems consider the affine system with fixed grid-rule structure based on system state availability. The fixed grid-rule structure makes the order of the controller big unnecessarily, hence the on-line fuzzy rule structure and fuzzy observer based adaptive fuzzy sliding mode controller is proposed to solve system state availability problems. Therefore adaptive laws of fuzzy parameters ...

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Subgroup Discovery Method with Internal Disjunctive Expression

  • Kim, Seyoung;Ryu, Kwang Ryel
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.23-32
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    • 2017
  • We can obtain useful knowledge from data by using a subgroup discovery algorithm. Subgroup discovery is a rule model learning method that finds data subgroups containing specific information from data and expresses them in a rule form. Subgroups are meaningful as they account for a high percentage of total data and tend to differ significantly from the overall data. Subgroup is expressed with conjunction of only literals previously. So, the scope of the rules that can be derived from the learning process is limited. In this paper, we propose a method to increase expressiveness of rules through internal disjunctive representation of attribute values. Also, we analyze the characteristics of existing subgroup discovery algorithms and propose an improved algorithm that complements their defects and takes advantage of them. Experiments are conducted with the traffic accident data given from Busan metropolitan city. The results shows that performance of the proposed method is better than that of existing methods. Rule set learned by proposed method has interesting and general rules more.

Pruning and Learning Fuzzy Rule-Based Classifier

  • Kim, Do-Wan;Park, Jin-Bae;Joo, Young-Hoon
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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    • pp.663-667
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    • 2004
  • This paper presents new pruning and learning methods for the fuzzy rule-based classifier. The structure of the proposed classifier is framed from the fuzzy sets in the premise part of the rule and the Bayesian classifier in the consequent part. For the simplicity of the model structure, the unnecessary features for each fuzzy rule are eliminated through the iterative pruning algorithm. The quality of the feature is measured by the proposed correctness method, which is defined as the ratio of the fuzzy values for a set of the feature values on the decision region to one for all feature values. For the improvement of the classification performance, the parameters of the proposed classifier are finely adjusted by using the gradient descent method so that the misclassified feature vectors are correctly re-categorized. The cost function is determined as the squared-error between the classifier output for the correct class and the sum of the maximum output for the rest and a positive scalar. Then, the learning rules are derived from forming the gradient. Finally, the fuzzy rule-based classifier is tested on two data sets and is found to demonstrate an excellent performance.

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남북중재규정 에 따른 상사분쟁해결에 관한 소고 (A Study on The Resolution of Commercial Disputes under The South-North Korea Arbitration Rules)

  • 박종삼
    • 한국중재학회지:중재연구
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    • 제15권1호
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    • pp.67-93
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    • 2005
  • To realize the spirit of South-North Joint Declaration of June 15, 2000, the authorities concerned of South and North Korea have reached agreements to settle commercial disputes as well as to set up a South-North arbitration rule which is becoming a problem of vital importance between South and North Korea. The purpose of this paper is to analyzed and review carefully the drafting of Commercial Arbitration Rule of the commercial Arbitration Committee of the South-North Korea so The South-North Korea Commercial Rule is an institutional organization for resolution of commercial disputes arising form trade and investment between south and north Korea. Under the situation, it is becoming a problem of vital importance how to manage and control the Arbitration Rule for prompt and effective resolution of South-North Korea of commercial disputes It is probable that the drafting of Commercial Arbitration Rule of the Commercial Arbitration Committee in South Korea should be written by the Commercial Arbitration Committee of South Korean arbitral body after these organizations are established and appointed. it's not recommendable that we the South-North Korea write the only enc South Korean draft of the Commercial Arbitration Committee of the South-Nonh Korea. The Korean Commercial Arbitration Board(KCAB) should be designated as the arbitration institution of South Korea because the KCAB is the only authorized institution in South Korea, statutorily empowered to settle any kind of commercial disputes at home and abroad.

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능동 규칙의 실행의미를 반영한 종료 분석기 (A Termination Analyzer Including Execution Semantics of Active Rules)

  • 신예호;황정희;류근호
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제8D권5호
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    • pp.513-522
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    • 2001
  • 능동 데이터베이스는 미리 정의된 규칙(rule)에 의해 규칙에 대응하는 사건이 발생하면 자동으로 트리거나 되어 조건을 평가하고 조치를 수행한다. 이러한 능동 규칙은 연속적으로 서로 다른 트리거 할 수 있고 그로 인해 종료하지 못하고 무한한 순환적 동작을 반복할 가능성이 있다. 따라서 이 논문에서는 규칙집합의 종료를 보장하는 종료 분석방법을 제안한다. 여기서 제안한 방법은 정확한 종료 분석을 위해 복합사건의 규칙과 규칙 실행시간을 고려한다. 아울러 규칙간에 형성되는 비활성과 관계를 이용하여 그래프를 기존의 트리거그래프와 결합시킴으로서 규칙 종료의 복잡성 개선과 분석 결과의 정확성을 향상시킨다.

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데이터와 클러스터들의 대표값들 사이의 거리를 이용한 퍼지학습법칙 (Fuzzy Learning Rule Using the Distance between Datum and the Centroids of Clusters)

  • 김용수
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.472-476
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    • 2007
  • 학습법칙은 신경회로망의 성능에 중요한 영향을 미친다. 본 논문은 데이터와 클래스들의 대표값들 사이의 거리를 고려하여 학습률을 정하는 새로운 퍼지 학습법칙을 제안한다. 클래스들의 대표값을 조정할 때, 이러한 고려는 outlier에 비하여 결정경계선 근처에 있는 데이터의 반영도를 높임으로써 outlier의 클래스의 대표값에 미치는 영향도를 낮출 수 있다. 따라서 outlier들이 결정경계선을 악화시키는 것을 방지할 수 있다. 이 새로운 퍼지 학습법칙을 IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하였다. 제안한 퍼지 신경회로망과 다른 감독 신경회로망들의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였다. iris 데이터를 사용하여 테스트한 결과 제안한 퍼지 신경회로망의 성능이 우수함을 보였다.