• Title/Summary/Keyword: 규칙베이스

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The Rule Case Simplification Algorithm to be used in a Rule-Based System (규칙기반 시스템에 사용되는 규칙 간소화 알고리즘)

  • Zheng, Baowei;Yeo, Jeong-Mo
    • The KIPS Transactions:PartD
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    • v.17D no.6
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    • pp.405-414
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    • 2010
  • A rule is defined as a case to determine the target values according to combination of various Business factors. The information system is used to represent enterprise's business, which includes and implements the amount of these rules to Rule-Based System. A Rule-Based System can be constructed by using the rules engine method or Relational Database technology. Because the rules engine method has some disadvantages, the Rule-Based System is mostly developed with Relational Database technology. When business scales become larger and more complex, a large number of various rule cases must be operated in system, and processing these rule cases requires additional time, overhead and storage space, and the speed of execution slows down. To solve these problems, we propose a simplification algorithm that converts a large amount of rule cases to simplification rule cases with same effects. The proposed algorithm is applied to hypothetical business rule data and a large number of simplification experiments and tests are conducted. The final results proved that the number of rows can be reduced to some extent. The proposed algorithm can be used to simplify business rule data for improving performance of the Rule-Based System implemented with the Relational Database.

Implementation of an Information Management System for Nucleotide Sequences based on BSML using Active Trigger Rules (BSML 기반 능동 트리거 규칙을 이용한 염기서열정보관리시스템의 구현)

  • Park Sung Hee;Jung Kwang Su;Ryu Keun Ho
    • Journal of KIISE:Databases
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    • v.32 no.1
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    • pp.24-42
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    • 2005
  • Characteristics of biological data including genome sequences are heterogeneous and various. Although the need of management systems for genome sequencing which should reflect biological characteristics has been raised, most current biological databases provide restricted function as repositories for biological data. Therefore, this paper describes a management system of nucleotide sequences at the level of biological laboratories. It includes format transformation, editing, storing and retrieval for collected nucleotide sequences from public databases, and handles sequence produced by experiments. It uses BSML based on XML as a common format in order to extract data fields and transfer heterogeneous sequence formats. To manage sequences and their changes, version management system for originated DNA is required so as to detect transformed new sequencing appearance and trigger database update. Our experimental results show that applying active trigger rules to manage changes of sequences can automatically store changes of sequences into databases.

Classic Music Analysis use Schemata (Schemata를 이용한 클래식 음악 분석)

  • 송화섭;김규년;정의필
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10b
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    • pp.280-282
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    • 1999
  • 현존하는 클래식 음악에는 음악적, 심리적 작곡약속이 있다. 작곡약속을 악식(樂式) 혹은 음악형식(音樂形式)이라고 한다. 즉, 모든 악곡은 일정한 형식에 의하여 작곡된다. 이러한 이유로 악곡에서는 어떤 특징적인 note관계가 규칙적으로 반복해서 나타난다. 이러한 특성은 note간의 관계가 어떻게 변화하는가에 따라서, 악곡 전체에서 segment의 시작과 끝으로 인식되어진다. 본 논문에서는 악곡의 분석을 위해 실제 악보를 컴퓨터 데이터 형식으로 표현하기 위한 SFCM(Score Format for Computer Music)을 정의하여, 악곡의 note를 분석해서 각 소절(measure)별로 대표음 집합을 추출할 수 있도록 하였다. 각 소절의 대표음 집합을 이용해서, note의 변화에 따른 schematic을 생성한다 schematic 생성과 분석을 위해 note-schema의 규칙과 형식을 정의해 놓은 CNSDB(Changing-Note Schema DataBase)를 제안한다. 이러한 데이터 베이스를 이용하여 특징적인 규칙을 찾아내고, 적용해 악곡에서 segment를 나눌수 있다. 본 논문에서는 1700년대의 클래식 음악에서 특히 잘 나타나는 규칙을 적용해서 분석하였다.

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Extracting Arrhythmia Classification Fuzzy Rules Using A Neural Network And Wavelet Transform (퍼지 신경망과 웨이블릿 변환을 이용한 부정맥 분류 퍼지규칙의 추출)

  • Kim Deok-Yong;Lim JoonShik
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2005.11a
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    • pp.110-113
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    • 2005
  • 본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted fuzzy Membership Funcstions, NEWFM)을 이용하여 심전도 신호로부터 조기심실수축(Premature Ventricular Contraction, PVC)을 판별하는 퍼지규칙을 추출하고 있다. NEWFM은 자기적응적(self adaptive) 가중 퍼지소속함수를 가지고 주어진 입력 데이터로부터 학습하여 퍼지규칙을 생성하고 이를 기반으로 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 분류 성능 평가를 위하여 MIT/BIH 부정맥 데이터 베이스를 사용하였으며, NEWFM의 입력은 심전도의 파형에 웨이블릿 변환을 적용하여 추출된 웨이블릿 계수를 사용하였다. 여기에 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 낮은 계수를 제거하면서 최소의 m 개 특징입력만을 사용한 하이퍼박스로 단순화 시킨다. 이러한 방법으로 추출된 2개의 웨이블릿 계수를 사용한 퍼지규칙은 $96\%$의 PVC 분류성능을 보여준다.

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Design and Implementation of Extended query for GMS Spatial Association rule (GMS의 공간 연관 규칙을 위한 확장된 질의의 설계 및 구현)

  • Lee Yun Seok;Ahn Chan Min;Park Sang Ho;Lee Ju Hong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.142-144
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    • 2005
  • 공간 연관 규칙은 공간적 특성을 포함하며 빈발하게 발견되는 연관 객체들의 집합이다. 그러나 객체의 위상과 그 객체의 비공간 속성을 갖는 일반적인 공간 데이터에이스에서는 공간 연관 규칙을 발견할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 공간 데에터베이스 시스템의 질의 언어를 확장하고 이를 이용하여 공간 연판 규칙을 발견할 수 있는 시스템을 구현하였다.

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Optimization of fuzzy systems by means of GA (유전자 알고리즘을 이용한 퍼지 시스템의 최적화)

  • 박병준;박춘성;오성권;김현기
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1998.03a
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    • pp.112-115
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    • 1998
  • 본 논문은 퍼지 추론 시스템 모델의 최적화를 제시한다. 비선형적이고 복잡한 실시스템의 특성을 해석하는 방법으로써 시스템의 정적 혹은 동적 특성을 묘사하기 위해 퍼지 모델이 사용된다. 그러나 퍼지 시스템의 동정은 경험적 방법에 의해 규칙을 추출하기 때문에, 보다 논리적이고 체계적인 방법에 의한 추출 방법의 고찰이 필요하다. 제안된 규칙베이스 퍼지모델은 GA 및 퍼지규칙의 이론을 이용한 시스템 구조와 파라미터 동정을 시향한다. 두형태의 퍼지모델 방법은 간략추론 및 선형추론에 의해 시행된다. 본 논문에서는 퍼지 추론 시스템의 전반부 파라미터 동정을 통해 퍼지 입력공간을 정의함으로써 비선형 시스템을 표현한다. 전반부 파라미터의 동정세는 유전자 알고리즘을 사용하고, 후번부는 표준가우스 소거법을 사용하여 동정한다. 최적화는 유전자 알고리즘에 기초한 자동-동조 방법이며, 학습 및 데이터의 성능결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수가 제시된다.

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Context Information Modeling using Rules and Ontology (규칙과 온톨로지를 이용한 상황정보 표현)

  • Go Young Cheol;Sohn Joo-Chan
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2004.11a
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    • pp.761-764
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    • 2004
  • 유비쿼터스 환경에 대한 관심이 증대되면서 주변상황을 인식(context-awareness)하여 적응적으로 서비스를 제공하기 위한 연구들이 증가하고 있다. 본 논문은 이러한 연구중의 하나로서, 규칙과 온톨로지를 이용하여 주변상황인식을 위한 상황정보 표현 방법을 제시한다. 기존의 상황인식을 위해 각 컴포넌트간의 프로토콜 및 인프라의 중점을 둔 연구들과 달리 본 논문은 실제 상황인식에 필요한 정보들을 정의하고 이를 적용하여 최적의 서비스 제공을 위한 기반을 제시한다. 상황을 기술하고 있는 규칙베이스를 이용하여 주변상황을 개념화하고, 개념 및 기타 시스템에 필요한 정보는 온톨로지를 이용하여 표현한다.

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Multi-Dimensional Association Rule Mining in Multimedia Data (멀티미디어 데이터의 다차원 연관규칙 마이닝)

  • Kim, Jin-Ok;Hwang, Dae-Jun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2001.10a
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    • pp.233-236
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    • 2001
  • 멀티미디어 데이터의 증가와 마이닝 기술의 발전으로 인해 멀티미디어 마이닝에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 특성국지화를 이용한 내용기반의 정보검색 기술과 다차원 데이터큐브 구축기술을 통해 멀티미디어 데이터에서 연관규칙을 찾아내는 멀티미디어 데이터마이닝 시스템 프로토타입을 제안한다. 특히 멀티미디어 데이터의 칼라, 질감 등 거시적인 이미지 성분 대신 이미지의 영역성과 유사성을 이용한 특성국지화방법을 이용하여 이미지를 분할함으로써 방대한 데이타에서 효과적인 내용기반의 정의 검색을 시행하고 검색한 벡터를 메타데이타로 한 데이스베이스를 구축한다. 그리고 데이터베이스에서 데이터간 연관규칙을 찾아내어 지식을 마이닝하는데 효과적인 다차원 데이터큐브를 구축하고 여기에 연관규칙 검색 알고리즘을 적용한다.

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Intelligent Query Processing in Deductive and Object-Oriented Databases (추론적 기법을 사용한 객체지향 데이터베이스의 지능적인 질의 처리)

  • Kim, Yang-Hee
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.9 no.1
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    • pp.251-267
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    • 2003
  • In order to satisfy the needs of an intelligent information system, it is necessary to have more intelligent query processing in an object-oriented database. In this paper, we present a method to apply intelligent query processing in object-oriented databases using deductive approach. Using this method, we generate intelligent answers to represent the answer-set abstractly for a given query in object-oriented databases. Our approach consists of few stages: rule representation, rule reformation pre-resolution, and resolution. In rule representation, a set of deductive rules is generated based on an object-oriented database schema. In rule reformation, we eliminate the recursion in rules. In pre-resolution, rule transformation is done to get unique intensional literals. In resolution, we use SLD-resolution to generate intensional answers.

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Effective Association Rule Method for Personalized Recommender System (개인화 추천시스템을 위한 효율적 연관 규칙 방법)

  • Ko, Byoung-Jin;Yu, Young-Hoon;Jo, Ceun-Sik
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2002.11c
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    • pp.2133-2136
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    • 2002
  • 인터넷 특성상 방대한 양의 정보와 상품 등으로 사용자들이 원하는 정보를 찾기 위해서 많은 시간을 낭비하고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 시간 소모를 중이기 위해서 추천 시스템이 개발되었다. 현재 인터넷 상의 추천 기술 중에서 가장 많이 사용하는 기법으로는 협력적 여과(Collaborative filtering) 방법이다. 그러나, 협력적 추천 방법으로 추천 받기 위해서는 특정수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 이러한 문제점이 발생되므로 최근에는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법 중 연관 규칙(Association Rule)을 이용한 추천 시스템이 개발되고 있다[1,10]. 그러나, 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점이 있다[4]. 연관 규칙은 단지 대용량 데이터 베이스에서 아이템간의 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)에 근거하여 규칙을 발견하는 특징을 가지고 있기 때문이다. 즉 개인성향을 무시하고 아이템간의 연관성만을 근거로 하여 아이템을 추천하기 때문이다. 본 논문에서는 효율적인 연관 규칙을 이용한 개인화 추천 시스템을 구현하기 위해서 연관 규칙과 여과 방법을 통합한 시스템을 제안한다. 본 시스템에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

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