• 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.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.11-15
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• 1998

일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2001년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.37-40
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• 2001

본 논문에서는 전문가 시스템에서 지식에 대한 규칙을 감소시키기 위해 러프 집합을 이용한 지식 감축 방법을 제안한다. 또한, 속성 항을 클래스로 분류하여 각 클래스와 이웃하는 클래스의 항들을 비교하여 리덕트와 코어를 구하여 최소화하였다. 이러한 방법은 방대한 양의 규칙을 최소화함으로써 의사결정 시간을 단축시킬 수 있다.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.375-383
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• 1999

사용자가 최소의 이해와 수정 노력으로 적합한 컴포넌트를 선택할수 있는 방안이 요구된다, 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용도 측정을 위한 혼합적 척도를 제안한다. 현업에서의 연구와 경험을 통해서 증명된 객관성 있는 척도들을 측정인자로 설정한다. 러프집합을 이용하여 각측정인자들이 컴포넌트 재상요에 미치는 영향의 정도를 평가하고 각 측정인자들의 상대적 중요도를 구한다, Sugeno의 퍼지적분을 이용하여 측정인자들의 중요도와 측정값들을 종합함으로써 컴포넌트들의 재사용도를 측정한다. 마지막으로 제안된 ordinal scale과 ratio scale에 따름을 보여준다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.340-343
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• 1996

실세계에서 존재하는 대부분의 지식은 다양한 패턴들로 구성되어 있다. 본 논문에서는 사례베이스 추론(Case-Based Reasoning : CBR)에서 다중의 의미를 갖는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 러프 집합을 이용하여 지식의 함축의 의미를 갖는 지식을 간략화하는 방법을 제안한다. 전문가의 지식 구조를 명확화 하는데는 많은 노력이 필요하고 지식획득의 병목현상이 일어난다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 많은 사례의 수를 러프 집합의 성질을 이용하여 사례를 동치 클래스로 분류하여 사례의 수를 감소하므로써 CBR의 기능을 향상시킨다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.145-149
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• 1998

소프트웨어의 유지보수면에서, 재사용이 매우 중요시되고 있는 가운데, 사용자가 최소 노력으로 필요한 컴포넌트들을 선택 및 유사 컴포넌트들을 평가할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 현업에서의 많은 연구와 실험을 통해서 그 타당성이 검증된 척도들을 측정 인자로 설정, 여기에 러프 집합으로써 각 측정 인자들의 중요도를 측정하고, 이러한 측정값들을 Sugeno의 퍼지 적분으로써 종합하여 컴포넌트의 재사용 가능도를 평가하여 재사용이 용이한 컴포넌트 순으로 사용자에게 제공할 수 있는 재사용 가능도 평가 방법을 제안한다.

• 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.

• 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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1030-1036
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• 2006

무선 네트워크의 급속한 확산과 이동 컴퓨팅 응용은 네트워크 보안에 대한 전망을 변화시켰다. 비정상 행위 탐지는 시스템으로 모니터 되는 알 수 없는 행위나 이상한 행위에 대한 패턴 인식 작업이다. 본 논문에서는 셀룰러 이동 망에서 유해한 내부 공격 위장자를 효율적으로 식별할 수 있는 효율적인 러프 집합 기반 비정상 행위 탐지 방법을 제안한다. 제안하는 비정상 행위 탐지 방법에서는 특징 값으로 사용자의 무선 응용 계층의 추적 데이터를 사용한다. 특징 값을 기초로, 이동 사용자의 사용 패턴이 러프 집합에 의해 얻어지고, 그리고 모바일의 비정상 행위는 가중 특징 값을 고려한 러프 소속 함수에 적용하여 효과적으로 탐지될 수 있다. 제안하는 방법의 성능은 모의실험으로 평가하였다. 모의실험 결과, 중요도에 따라 특징 속성에 다른 가중치를 부여하는 방법이 비정상 행위를 더 잘 탐지한다는 것을 확인하였다.