• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제31권1_2호
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• pp.35-43
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• 2013

In this paper, we introduce the notion of $t$-convex vague sets and study their properties in details.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.362-365
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• 2008

In the conventional fuzzy system reliability analysis, the reliabilities of the fuzzy systems and the components of fuzzy systems are represented by real values between zero and one, fuzzy numbers, vague sets, interval valued fuzzy sets, etc. This paper propose a method to represent and analyze the reliabilities of the fuzzy systems based on the internal valued vague sets defined in the universe of discourse [0, 1]. In the interval valued vague sets, the upper bounds and the lower bounds of the conventional vague sets are represented as the intervals, therefore it can allow the reliabilities of a fuzzy system to represent and analyze in a more flexible manner.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.603-608
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• 2009

본 논문에서는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 제안한다. 구간값 모호집합에서는 모호집합의 상한과 하한을 각각 구간값 퍼지집합의 구간으로 표현한다. 제안한 유사척도는 구간값 모호집합 사이의 유사척도를 평가하기 위해 기하학적 거리와 구간값 모호집합 사이의 중심점 개념을 결합한다. 우리는 제안한 유사척도에 대한 세 가지 속성도 증명한다. 제안한 방법은 구간값 모호집합 사이의 유사정도를 측정하는 유용한 방법을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.445-450
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• 2008

퍼지시스템의 신뢰도를 분석하기 위해서 기존의 연구에서는 퍼지시스템의 구성요소의 신뢰도를 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간, 모호집합, 구간값 퍼지집합 등으로 표현하였다. 본 논문에서 우리는 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 구간값 모호집합을 기반으로 퍼지시스템의 신뢰도를 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 구간값 모호집합에서는 기존 모호집합[12, 14]의 상한과 하한을 각각 구간으로 표현한다. 그러므로 퍼지시스템의 신뢰도를 더 유연한 방법으로 표현하고 분석하는 것을 가능하게 한다. 제안한 방법은 Kumar[14]가 언급한 복잡한 퍼지 사다리꼴숫자 연간보다는 퍼지 삼각숫자의 간단한 산술연산을 사용하기 때문에 제안된 방법의 실행속도는 기존의 방법보다 실행이 더 빠르다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.979-985
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• 2006

기존 연구에서 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문에서, 우리는 퍼지시스템의 가중 구성요소의 신뢰도와 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 모호집합으로 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 모호집합은 참 소속함수와 거짓 소속함수로 구성된 구간으로 표현된다. 따라서 모호집합은 퍼지시스템의 신뢰도와 가중값를 더 유연한 방법으로 표현하는 것을 가능하게 한다. 제안된 방법은 퍼지시스템내의 가중 구성요소의 가중값을 고려하므로, 제안한 방법의 신뢰도분석은 기존의 방법들 보다 더 유연하고 효과적이다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제35권5_6호
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• pp.459-476
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• 2017

Interval valued intuitionistic fuzzy sets (IVIFSs) is widely used to model uncertainty, imprecise, incomplete and vague information. In this paper, newly defined modal operators over an extensional generalized interval valued intuitionistic fuzzy sets ($GIVIFS_Bs$) are proposed. Some of the basic properties of the new operators are discussed and few theorems were proved. The actual contribution in this paper is to discuss ten operators on $GIVIFS_Bs$.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권4호
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• pp.259-262
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• 2010

Study about fuzzy entropy and similarity measure on intuitionistic fuzzy sets (IFSs) were proposed, and analyzed. Unlike fuzzy set, IFSs contains uncertainty named hesistancy, which is contained in fuzzy membership function itself. Hence, designing fuzzy entropy is not easy because of ununified entropy definition. By considering different fuzzy entropy definitions, fuzzy entropy is designed and discussed their relation. Similarity measure was also presented and verified its usefulness to evaluate degree of similarity.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.183-188
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• 1996

Zadeh에 의하여 소개된 퍼지 집합은 소속 함수를 이용하여 애매한 정보처리 및 추론을 가능토록 한 개념이다 Rough 집합의 개념은 Pawlak에 의하여 소개 되었으며.식별 곤란한 데이터의 분류, 축소 및 근사추론을 가능토록 한다. Pawlakl은 퍼지 집합과 Hough 집합을 서로 다른 개념으로 비교하여 서로 결합할 수 없는 것으로 정의하였다. 본 논문의 목적은 Pawlak의 정의와는 달리 퍼지 집합의 소속 함수를 Rough 집합에 적용함으로써 퍼지 집합과 Rough집합을 결합한 퍼지-rough집합의 개념을 정립하기 위한 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.474-483
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• 2003

A number of studies for corporate bond rating classification problems have demonstrated that artificial intelligence approaches such as Case-based reasoning (CBR) can be alternative methodologies to statistical techniques. CBR is a problem solving technique in that the case specific knowledge of past experience is utilized to find a most similar solution to the new problems. To build a successful CBR system to deal with human information processing, the representation of knowledge of each attribute is an important key factor We propose a hybrid approach of using fuzzy sets that describe the approximate phenomena of the real world because it handles inexact knowledge represented by common linguistic terms in a similar way as human reasoning compared to the other existing techniques. Integration of fuzzy sets with CBR is important to develop effective methods for dealing with vague and incomplete knowledge to statistical represent using membership value of fuzzy sets in CBR.