• 논리연구
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• 제17권2호
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• pp.349-358
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• 2014

불완전한 지식의 문제는 오랫동안 인간이 해결하려는 것이었다. 인공지능에서 불완전한 지식의 문제를 다루기 위해 파블락은 러프집합론을 1982년에 제안하였다. 러프집합론은 다음과 같은 두 가지 흥미있는 성질을 가지고 있다. 먼저 하나의 러프집합은 지식기반에 따라 같은 집합이 아닌 다른 집합으로 간주된다는 것이다. 그리고 서로 다른 러프집합도 어떤 지식 기반에서 보면 서로 같은 집합으로 여겨진다는 것이다. 이러한 성질은 의미있는 철학적 해석을 낳는다. 즉 하나의 개념이나 사건은 다른 철학적 관점에서 다른 것으로 이해되기도 하고, 서로 다른 개념이나 사건도 어떤 관점에 따라서는 같은 것으로 간주될 수 있다는 것이다. 본고에서는 이러한 러프집합의 성질은 비판적 실재론이나 과학철학에서 관찰의 이론적재성을 지지하는 수학적 모델로 취급될 수 있다고 주장한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.223-229
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• 2014

대용량의 지식베이스 시스템에서 유용한 정보를 추출하여 효율적인 의사결정을 수행하기 위해서는 정제된 특징추출이 필수적이고 중요한 부분이다. 러프집합이론에 있어서 최적의 리덕트의 추출과 효율적인 객체의 분류에 대한 문제점을 극복하고 자, 본 연구에서는 조건 및 결정속성의 효율적인 특징추출을 위한 러프엔트로피 기반 퀵리덕트 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬에 의해 유용한 특징을 추출하기 위한 조건부 정보엔트로피를 정의하여 중요한 특징들을 분류하는 과정을 기술한다. 또한 본 연구의 적용사례로써 실제로 UCI의 5개의 데이터에 적용하여 특징을 추출하는 시뮬레이션을 통하여 본 연구의 모델링이 기존의 방법과 비교결과, 제안된 방법이 효율성이 있음을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.107-113
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• 2014

러프집합에서 식별불능의 관계와 근사공간의 개념을 이용해서 의사결정표로부터 최적화된 정보를 유도하게 된다. 그러나 일반적으로 결정표에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 중요성은 지식의 감축에서 매우 중요한 개념이다. 속성의 중요성에 대한 대수학적인 정의는 도메인중의 완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이고, 정보이론적인 정의는 도메인 중의 불완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이다. 따라서 속성 중요성은 정보이론적인 관점의 정의와 대수학인 관점의 정의가 분명하게 차이가 있다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 정보를 최적화하기 위한 정보이론적인 척도로써 러프집합을 이용한 조건부 정보엔트로피를 제안하고 그 효용성을 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권5호
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• pp.550-556
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• 2000

러프집합에서는 식별불능관계와 근사공간 개념을 이용해서 불완전 정보로부터 최적화된 결정규칙을 유도하게 된다. 그러나, 처리 하고자 하는 정보에 정량적이거나 중복 또는 누락된 데이터가 포함된 경우에는 오류가 발생될 수 있으므로, 이러한 데이터들을 제거하거나 최소화시키는 방법이 필요하다. 정보처리 분야에서 불확실성이나 정보의 양을 측정하는데 사용되고 있는 엔트로피는 러프 관계 데이터베이스의 불완전 정보를 제거하는데 사용되었다. 그러나, 정보시스템에 포함될 수 있는 불완전 정보를 모두 다루지는 못하였다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 불완전 정보를 제거하기 위한 정보 이론적 척도로서 러프집합을 이용한 객체관계 엔트로피와 속성관계 엔트로피를 제시한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.1776-1777
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• 2011

인간의 감각 중 후각에 해당하는 가스 센서들에 관한 연구가 현재 상당히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 32개의 가스 센서들로 부터 측정된 각각의 값들과 GA를 이용하여, 4개의 센서로 구성되는 8개의 센서그룹을 결정한 후 각각의 그룹에서 나타나는 측정값들의 패턴과 러프집합이론을 이용하여 1차 식별 규칙을 생성하였다. 그 다음 8개 가스 그룹의 식별 패턴을 분석하여 다시 러프집합을 통한 2차 식별 규칙을 생성함으로써 보다 효율적이면서도 판단의 정확성을 높일 수 있는 식별 모델을 설계하는 방법을 다룬다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.96-105
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• 1998

소프트웨어 재사용 분야에 있어서 우선적으로 연구되어야할 부분은 소프트웨어 부품의 품질 보증에 관한 연구이다. 그러나 기존의 연구들은 사용자 요구의 복잡, 다양화와 소프트웨어 복잡도증가등과 같은 변화하는 환경에 능동적으로 대처하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 재사용되고 있는 부품들, 정량적인 척도을과 분류 기준들을 이용하여 변화하는 환경에 능동적으로 대처할 수 있는 적응성이 있는 재사용성 결정 알고리즘 생성 모델을 제안한다. 이 모델은 적응성 있는 재사용 결정 알고리즘을 찾기 위해서 데이터의 숨겨진 패턴들을 발견하는 효율적인 알고리즘을 제고？는 러프 집합 이론을 이용한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.117-120
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• 2005

퍼지 규칙 기반 시스템에서 분류 및 경계를 결정하기 위한 방법으로 퍼지 규칙을 학습하는 다양한 방법들이 제안되고 있다. 그리고 추론 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거함으로써 좀 더 효율적인 추론 결과를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 규칙 기반 시스템에서 각 규칙에 따른 결정 테이블를 작성하고 러프집합을 이용하여 불필요한 속성을 제거하였으며 규칙의 확신도에 퍼지 네이브 베이스 이론을 적용한 추론 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1098-1101
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• 2010

오늘날, World Wide Web의 탄생과 정보통신기술의 비약적인 발전에 의해 매일 방대한 양의 다양한 데이터들이 기하급수적으로 발생되고 있다. 이와 같은 데이터들에는 명확한 경계를 갖는 정보와 더불어서 퍼지정보가 포함되어 있다. 퍼지정보를 포함한 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 데이터 분석 및 러프 데이터 분석에 관한 다양한 연구들이 수행되고 있다. 본 논문에서는, 주어진 퍼지 데이터에 내포된 유용한 정보를 추출하기 위해, 퍼지 집합 이론과 러프 집합 이론을 형식개념분석기법에 접목하여 새로운 러프 클러스터링 기법을 제안한다. 또한, 본 연구에서 개발한 지원도구와 그 도구를 이용한 실험 결과를 보고한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2007년도 춘계학술대회 및 국제감성 심포지엄
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• pp.109-113
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• 2007

본 논문은 칼라 패턴의 감성 평가를 위해 러프 집합 이론이 효과적으로 사용될 수 있음을 보여준다. 우리는 주어진 랜덤 칼라 패턴을 보여주고 사람들로 하여금 감성 평가를 하게 하여 수집된 심리학적 실험 데이터를 기반으로 VPRS(Variable Precision Rough Set) 이론을 적용, 관련 규칙들을 추출하였다. 이러한 규칙들은 벽지 등의 컬러 패턴들에 대한 근사적인 감성 평가 뿐만 아니라, 이미지 속성 공간을 언어적 이미지 스케일로 표현된 감성 공간으로 매핑 시키기 위한 적응 퍼지 시스템 등의 초기 조건으로도 사용할 수도 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.218-224
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• 1998

본 논문에서는 컬러 모니터용 전자관(CDT; Color Display Tube)의 편향 요크(DY; Deflection Yoke)의 제조 공정상 오차가 발생시키는 컨버전스의 오차를 보정하기 위하여 붙이는 페라이트 박판(Ferrite Sheet)의 위치를 결정하는 규칙을 생성하는 박판을 붙여야 하는지 판단한다. 이를 러프 집합 이론을 이용하여 컨버전스 값을 조건부 속성으로, 페라이트 박판의 위치를 판단부 속성으로 하여 판단 테이블을 만들고 이때 발생하는 몇 가지 문제를 해결하여 최소화된 규칙을 찾아내는 방안을 제안한다.