• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.235-238
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• 2000

대용량의 데이터베이스에서 효율적인 의사결정을 하기 위해서는 불필요한 지식을 제거한 지식베이스의 구축이 필요하다. 사용자의 언어적인 질의에 대해 대용량의 데이터베이스에서 불필요한 규칙을 제거한 최소지식베이스를 구축한다. 또한 불완전한 데이터베이스로부터 규칙들을 일반화한 근사함수에 기반하여 규칙 추출의 중요도를 나타낸다. 그리고 앞에서 생성된 최소지식베이스를 통해 언어적 변수에 대한 퍼지 연산을 수행하여 추론값을 도출할 수 있는 모델을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.55-70
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• 1994

본 논문은 데이타베이스의 동적 기능을 모형화하기 위해서 동적 규칙을 사건과 동적 규칙 객체로 취급하여 개념적 스키마에 표현하는 동적 객체지향 데이타 모델을 제안한다. 제안된 모델에서 정적 구조와 동적 구조에 대한 개념들을 정의하고 모형화 과정에서 사용자의 이해도를 증진시키는 모델의 구성요호에 대한 그래픽 다이어그램을 제시하였다. 그리고 동적 규칙이 데이타베이스 구조에 포함됨으로써 발생가능한 정보의 불법적인 노출 또는 변경을 방지하기 위해서 BLP모델의 보안 정책을 확장하여 제안된 모델에 대한 11가지 종류의 다단계 보안 성질들을 정의하였다. 또한, 정의된 다단계 보안 성질들이 타당한가를 조사하기 위해서 패트리네트를 확장하여, 보안 성질의 검증작업을 수행하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.79-88
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• 1999

전문가 시스템의 지식베이스 구축에 필요한 규칙추출에 관련되는 지식공학자의 인력 부족자 전문분야에 적합한 지식공학자 확보에 따른 비용 증가, 지식공학자 수행 프로세스의 비 정형화로 인하여 특정한 전문가 시스템의 개발 때마다 관련된 지식획득 과정의 어려움 발생, 전문가 시스템의 지식베이스 특성이 고려되지 않은 개발 과정 수행에 따른 비현실적인 지식베이스 구축 등의 현존 문제점은 효율적인 전문가 시스템 개발의 장애 요인이 되고 있다. 이 논문에서는 전문가 시스템 개발에 있어서 체계적인 규칙추출을 위하여 지식베이스 구축에 관한 분석단계까지를 5개 단계로 세분화하여 지식획득과정을 강화하였고, 각 단계별로 지식공학자가 수행해야 하는 프로세스와 각 프로세스별로 지식공학자가 실질적인 작업을 통해 결과를 산출하는 태스크를 정형화하였다. 규칙추출 프로세스/태스크를 체계적으로 정형화하는 것은 성공적인 전문가 시스템의 개발에 도움을 줄 것이며, 개발자가 지식공학자의 역할을 대행할 수 있으므로 지식공학자의 확보 문제를 해결할 수 있다. 또한, 전문가 시스템의 적용 분야에 대한 확대 효과가 기대된다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 1995년도 종합학술발표회논문집
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• pp.91-104
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• 1995

본 논문은 UNIX 시스템에서 불법행위를 막을 수 있는 규칙 베이스 전문가 시스템의 설계에 관한 연구이다 먼저 해킹의 유형과 예방 대책에 대한 연구와 아울러 침입 탐지 기법들을 소개하였다. 본 논문에서의 설계된 시스템은 오용 탐지 기법을 적용한 상태전이 분석 침입 탐지의 규칙 베이스 전문가 시스템이다. 기존의 규칙 베이스 시스템이 침입 시나로오에 대한 원시 감사 레코드를 패턴 매칭하는 반면 상태전이 분석 시스템은 상태 변화에 관한 분석에 초점을 둠으로써 시스템의 보안 침해를 받기 직전의 임박한(Impending) 위험에 신속히 대처할 수 있다. 따라서 이러한 분석 기법을 국내에서 개발된 주 전산기 타이컴II의 감사 메카니즘과 연관시켜 규칙 베이스 침입 탐지 시스템을 설계하는 방안을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제2권2호
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• pp.1-15
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• 1996

전문가의 지식을 지식베이스화하여 의사결정지원시스템으로 사용하려는 노력이 증대하고 있다. 특히 투자의사결정과 같은 원인결과의 관계를 명확히 규정할 수 없는 복작한 영역에서 전문가의 지식베이스는 비전문가의 의사결정에 중요한 조언을 제공할 수 있다. 불확실한 지식을 지식베이스화하는 한 방법으로 퍼지프러덕션시스템이 널리 사용되고 있다. 주식시장과 같은 동태적인 시스템에서 어떤 정보의 중요성은 상황에 따라 변화하는데 이를 정태적인 프로덕션시스템의 규칙으로 지식베이스화하는 것은 불가능하다. 그러나 추론을 수행하는 과정에서 수행당시 각 정보의 중요도에 부응하는 가중치를 부여하여 평가함으로써 정태적인 지식베이스에 동태적인 실제시스템의 특성을 반영할 수 있다. 이는 가중치가 높은 정보에 해당하는 조건명제의 충족정도가 해당규칙의 전체평가결과에 더욱 중요하게 반영되게 하여 좀더 현실성 있는 추론 결과를 얻게 한다. AHP(Analytic Hierachy Process) 방법에 의하여 얻어진 정보의 상대적 중요도에 따른 가중치 (w)를 해당 정보와 조건명제의 합치정도(Degree of Match : DM)에 (DM)w 의 형식으로 적용함으로써 퍼지프러덕션시스템에서 정보의 중요도를 반영하여 프러덕션규칙을 평가하는 방법을 제시한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.125-129
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• 1996

동적인 지식을 처리하기 위하여 객체지향방법을 이용하여 클래스와 객체들을 생성시키고 객체지향 구조에서 제공하는 분류학적 구조와 조직 구조이외에 사용자가 클래스 계층구조 자체를 정의할 수 있게 함으로써 생성된 클래스와 객체들간의 관계를 효율적으로 표현할 수 있게 하는 지식획득 시스템을 제안한다. 규칙 베이스에 내장된 여러 가지 규칙들을 사용하여 사용자의 지식 베이스 구축 시 사용자가 보다 쉽게 지식 베이스를 구축할 수 있도록 도와준다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권3호
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• pp.179-192
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• 2007

본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 과거 주가 변화 패턴에 대한 규칙을 탐사함으로써 투자자에게 주식 투자 유형을 추천해 주는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식 투자 유형의 추천을 위한 새로운 규칙 모델을 정의한다. 제안된 모델에서는 빈번하게 발생하는 주가 변화 패턴의 이후의 주가 변화 경향이 투자자의 투자 조건과 매치하는 경우, 이 종목에 대한 투자 유형을 추천하도록 하는 방식을 사용한다. 이때, 빈번하게 발생하는 패턴을 규칙의 헤드로 간주하며, 이후의 주가 변화 경향을 규칙의 바디로 간주한다. 본 연구에서는 규칙 헤드는 투자자의 특성에 별다른 영향을 받지 않는 반면, 규칙 바디에 대한 조건은 투자자마다 다르다는 점에 착안하여 규칙 탐사 과정에서 전체 규칙이 아닌 규칙 헤드들만을 탐사하여 저장해 두는 새로운 방식을 제안한다. 이 결과, 투자자 별로 달라질 수 있는 규칙 바디에 대한 조건을 유연하게 정의하는 것을 허용하며, 규칙의 수를 줄임으로써 전체 규칙 탐사 성능을 개선할 수 있다. 효율적인 규칙 탐사와 매칭을 위하여 빈번 패턴들을 효과적으로 탐사하는 방법, 빈번 패턴 베이스를 구축하는 방법, 그리고 이들을 인덱싱 하는 방법을 제안한다. 또한, 투자자의 질의가 발생하는 경우, 빈번 패턴 베이스로부터 이와 매치되는 규칙을 발견하고, 이 결과를 이용하여 투자자에게 투자 유형을 추천해 주는 방법을 제안한다. 실제 주식 데이타를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2001년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.99-102
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• 2001

사출성형에서 제품의 최종 품질에 영향을 미치는 중요한 인자들 중의 하나는 사출압력이다. 전통적으로 현장의 사출전문가는 오래된 현장 경험을 바탕으로 사출압력을 결정한다. 그러나 비전문가에게는 제품의 크기, 형상 그리고 사출공정의 전반적인 과정을 고려하여 적절한 사출압을 찾아내기가 쉽지 않다 본 연구에서는 퍼지 논리(fuzzy logic)를 이용하여 제품도면에 나와 있는 제품두께와 유동길이를 알면 쉽게 초기 사출압을 결정할 수 있도록 전문가의 경험을 규칙베이스화 하였다. 규칙베이스를 구성하기 위해서 현장 전문가들을 인터뷰하고 설문조사를 한 후 기술적인 문서를 작성하여야 하지만 본 연구에서는 C-Mold와 Mold FLOW와 같은 사출해석 프로그램을 이용하여 수 차례의 시뮬레이션을 반복 수행하여 규칙베이스를 구성하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2786-2796
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• 1998

대용량의 공간(spatial) 데이터베이스에서 사용자에게 관심있고 일반화된 지식을 추출하는 것은 지형 정보 시스템이나 지식 베이스 시스템의 개발에 중요한 기법중의 하나이다. 본 논문은 공간 데이터 마이닝에 널리 사용되는 일반화(generalization) 방법을 확장한 공간 데이터 마이닝 모듈에 공간 데이터를 추론할 수 있도록 구축된 규칙베이스(rulebase)를 통합한 공간데이터 마이닝 시스템을 제안한다. 이를 위한 전위기로서 공간 데이터 우선(spatial data dominated)과 비공간 데이터 우선(nonspatial data dominated) 마이닝을 병합한 방식과 다중 주제도(multiple thematic map)가 주어졌을 때의 공간 지식을 추출해 낼 수 있는 방식을 제안한다. 또한 후위기로서 공간 객체들간의 위상 관계(topological relationship)를 추론하기 위한 공간 규칙 베이스를 구축한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.103-110
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• 1998

기존의 규칙베이스 추론(Rule-Based REasoning : RBR)과 사례베이스 추론 (Case-Base : CB)가 통합되어 추론되고 있지만, 많은 수의 규칙(Rule)과 사례(Case)에 의해 추론 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 해결하기 위하여, 다중 의미 또는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 라프집합 (Rough Set)을 이용하여 RB와 CB를 간략화한 새로운 추론 방법을 제안한다. 라프집합의 식별(classification)과 근사(aprroximation)개념을 이용하여, RB와 CB를 통치 클래스(equivalence class)로 분류하여 각각을 각략화하고, 간략화된 RB와 CB를 이용하여 통합 추론하여, 상호 보완적인 역할에 의해 결정 해를 얻고자 하는 것이다.