• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권2호
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• pp.137-142
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• 2012

스니핏(snippet)이란 검색엔진이 사용자에게 제공하는 웹 페이지를 대표할 수 있는 요약된 정보이다. 스니핏은 검색엔진의 페이지 순위와 함께 사용자의 페이지 방문에 큰 영향을 준다. 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문할 수 있다. 이것은 스니핏을 추출하는 방법이 사용자의 의도를 정확히 이해하는 것이 어렵기 때문이다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 의사연관 피드백과 퍼지 연관을 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비하여서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.683-688
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• 2008

The emotional information processing is to simulate and recognize human sensibility, sensuality or emotion, to realize natural and harmonious human-machine interface. This paper proposes an emotion-based image retrieval method. In this method, user can choose a linguistic query among some emotional adjectives. Then the system shows some corresponding representative images that are pre-evaluated by experts. Again the user can select a representative one among the representative images to initiate traditional content-based image retrieval (CBIR). By this proposed method any CBIR can be easily expanded as emotion-based image retrieval. In CBIR of our system, we use several color and texture visual descriptors recommended by MPEG-7. We also propose a fuzzy similarity measure based on Choquet integral in the CBIR system. For the communication between system and user, a relevance feedback mechanism is used to represent human subjectivity in image retrieval. This can improve the performance of image retrieval, and also satisfy the user's individual preference.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.94-95
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• 2006

A great deal of research has been made to model the vagueness and uncertainty in information retrieval. One such research is fuzzy ranking models, which have been showing their superior performance in handling the uncertainty involved in the retrieval process. In this study we develop a new fuzzy ranking model based on the user preference. Through the experiments on the TREC-2 collection of Wall Street Journal documents, we show that the proposed method outperforms the conventional fuzzy ranking models.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.326-331
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• 2006

A great deal of research has been made to model the vagueness and uncertainty in information retrieval. One such research is fuzzy ranking models, which have been showing their superior performance in handling the uncertainty involved in the retrieval process. In this study we develop a new fuzzy ranking model based on the user preference. Through the experiments on the TREC-2 collection of Wall Street Journal documents, we show that the proposed method outperforms the conventional fuzzy ranking models.

• 한국항공운항학회지
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• 제19권3호
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• pp.25-32
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• 2011

In order to study the effect of K-WAIS and FTD on flight aptitude, which we utilize to sort out good pilot candidates among applicants, we adopted Fuzzy regression model and expressed the result of flight aptitude tests in Fuzzy number by using maximum/minimum values and mean values. The 7 aspects of K-WAIS were broken down into three similar groups: mathematical ability, visualization ability and organization ability. While mathematical ability and organization ability showed a positive relevance with the FTD test with respect to flight aptitude, visualization ability of K-WAIS showed a negative(-) relevance with flight aptitude, which presented an opposite result to the previous research. Thus, we are to increase the number of samples and do the research thereof in the near future.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.364-371
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• 2011

P2P 분산 모바일 네트워크 환경에서 스트리밍 미디어 서비스의 QoS는 혼잡, 지연, 간섭 등과 같은 오버헤드에 많은 영향을 받는다. 미디어 객체의 중요도는 시간에 따라 변하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 새로운 퍼지 유사도 기반의 멀티-레벨 스트리밍 기법 FSMS+를 제안하며, 제안된 기법은 오버헤드로 인하여 발생되는 스트리밍 서비스의 성능 저하를 최소화한다. 이를 위해서 퍼지 유사도 기반의 적합도 기법을 적용하며, 이것은 오버헤드가 최소인 스트리밍 미디어 객체를 동적으로 스트림할 수 있게 한다. 시뮬레이션 결과 제안된 기법은 거리 기반 기법, 디스크 캐싱 기법, 그리고 프리픽스 기법과 비교할 때 재전송율, 혼잡 제어율, 그리고 지연율의 성능이 보다 우수함을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.387-388
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• 2012

본 논문은 스니핏을 이용시 가끔 사용자의 의도와는 다른 잘못된 웹 페이지를 방문하는 문제를 해결하기 위해 퍼지를 이용한 새로운 스니핏 추출 방법을 제안한다. 제안방법은 의사연관 피드백을 이용하여 사용자의 질의를 확장학고, 확장된 질의와 웹 페이지 사이에 퍼지 연관을 이용함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.2374-2381
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• 2012

본 논문은 퍼지와 의미특징을 이용한 새로운 스니핏 추출의 성능향상 방법을 제안한다. 제안방법은 문장집합의 의미특징을 이용하여 대표문장을 생성하고, 대표문장과 문장집합의 퍼지관계를 이용함으로써 질의를 잘 나타내는 스니핏을 추출한다. 또한 의사연관 피드백을 이용하여 질의를 확장함으로써 사용자의 의도가 의미적으로 더 잘 포함되는 스니핏을 추출할 수 있다. 실험결과 제안방법이 다른 방법에 비해서 스니핏 추출에 더 좋은 성능을 보인다.

• Journal of Power Electronics
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• 제16권3호
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• pp.1097-1109
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• 2016

Fault detection and isolation are related to system monitoring, identifying when a fault has occurred, and determining the type of fault and its location. Fault detection is utilized to determine whether a problem has occurred within a certain channel or area of operation. Fault detection and diagnosis have become increasingly important for many technical processes in the development of safe and efficient advanced systems for supervision. This paper presents an integrated technique for fault diagnosis and classification for open- and short-circuit faults in three-phase inverter circuits. Discrete wavelet transform and principal component analysis are utilized to detect the discontinuity in currents caused by a fault. The features of fault diagnosis are then extracted. A fault dictionary is used to acquire details about transistor faults and the corresponding fault identification. Fault classification is performed with a fuzzy logic system and relevance vector machine (RVM). The proposed model is incorporated with a set of optimization techniques, namely, evolutionary particle swarm optimization (EPSO) and cuckoo search optimization (CSO), to improve fault detection. The combination of optimization techniques with classification techniques is analyzed. Experimental results confirm that the combination of CSO with RVM yields better results than the combinations of CSO with fuzzy logic system, EPSO with RVM, and EPSO with fuzzy logic system.

• 논리연구
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• 제11권2호
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• pp.171-197
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• 2008

이 논문에서 우리는 [10]에서 멧칼페와 몬테그나에 의해 소개된 몇 체계들에 대한 새로운 표준 완전성 증명을 다룬다. 이를 위해 이 논문은 연관 논리 R-mingle (RM)의 이웃들로 간주될 수 있는 몇몇 퍼지-연관 논리를 연구한다. 우선, 좌-연속 항등적 멱등 유니놈들과 그것들의 잔여(left-continuous conjunctive idempotent uninorms and their residua)의 동어반복을 다루도록 의도된 monoidal uninorm idempotence 논리 MUIL과 그것의 몇몇 확장이 RM의 이웃으로 소개된다. 그리고 그것들에 상응하는 대수적 구조가 정의된 후, 이 체계들을 위한 표준 완전성 즉 단위 실수 [0, 1] 위에서의 완전성이 제공된다.