• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.580-585
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• 2006

본 논문에서는 대학생들의 프로그래밍 과제물이나 프로그래밍 경진대회에 제출된 프로그램과 같이 동일한 기능을 요구받는 프로그램 소스 집합들에서 표절 행위가 있었는지를 탐색하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서는 프로그램의 소스 집합에서 추출된 키워드들의 빈도수에 기반한 로그 확률값을 가중치로 하는 적응적(adaptive) 유사도 행렬을 만들어 이를 기반으로 주어진 프로그램의 유사구간을 탐색하는 지역정렬(local alignment) 방법을 소개한다. 우리는 10여개 이상의 프로그래밍 대회에 제출된 실제 프로그램으로 본 방법론을 실험하였다. 실험결과 이 방법은 이전의 고정적 유사도 행렬(일치 +1, 불일치 -1, 갭(gap)을 이용한 일치 -2)에 의한 유사구간 탐색에 비하여 여러 장점이 있음을 알 수 있었으며, 보다 다양한 표절탐색 목적으로 제시한 적응적 유사도 행렬이 응용될 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.3
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• pp.270-274
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• 2001

Conventional similarity measures suggested so far can be classified into three categories: (i) geometric similarity measures, (ij) set-theoretic similarity measures, and (iii) matching function-based similarity measures. On the basis of the characteristics of the conventional similarity measures, in this paper, we propose a new similarity measure of fuzzy sets and investigate its properLies. Finally, numelical examples are provided for the comparison of characteristics of the proposed similarity measure and other previous similarity measures.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.520-526
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• 1997

WASH-1400[1]이 발간된 이후 수행되어왔던 많은 확률론적 안전성 평가 결과를 보면 노심손상빈도를 나타내는 사고경위 중 많은 부분이 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 확률론적 안전성 평가에서 인간행위를 다루는 것은 매우 중요하게 되었다. 그러나 인간신뢰도분석은 인간행위의 다변성(variability)으로 인해 인간행위의 모델링이 어렵고 데이타가 부족해 뚜렷한 방법론이 없어 분석시 분석자의 주관성이 개입될 여지가 있고 분석결과에는 많은 불확실성을 포함하고 있다. 노심손상빈도를 나타내는 사고경위에는 다수 인간행위가 있는 포함돼있는 단절집합을 얻게되는데 이러한 인간행위들 사이에는 기기의 공통원인 고장처럼 의존성이 존재한다. 이러한 의존성의 평가방법 또한 뚜렷하게 설정되어 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 월성 2,3,4호기 확률론적 안전성 평가 모델에 고려되어있는 인간행위들의 인간오류 확률 값과 의존성 수준의 변화에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 초기사건 이후의 인간행위가 노심손상빈도 변화에 크게 기여하는 것이 밝혀졌고, 다수 인간행위들 사이의 의존성 수준변화가 노심손상빈도 변화에 큰 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.25 no.1
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• pp.1-13
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• 2012

Possibility theory is a kind of mathematics of uncertainty for handling incomplete information. In this paper, we discuss vagueness and randomness as some causes of uncertainty and we introduce the possibility theory as a way of dealing with uncertainty, comparing it with the probability theory.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 1998.11a
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• pp.219-224
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• 1998

확률론적 안전성 평가(Probabilistic Safety Assessment PSA)나 정량적인 위험도 평가(Quantitative Risk Assessment: QRA)에서 인간신뢰도분석(human reliability analysis)은 인간행위를 기기처럼 생각하여 전체 시스템의 안전성에 중요한 초기사건(initiating event) 이전이나 초기사건 이후 또는 초기사건을 유발하는 인간행위를 파악하고 정량화하여, 확률론적 평가의 논리구조인 사건 및 고장수목(event tree 및 fault tree)이나 사고경위 단절집합 (accident sequence outsets)에 포함시키는 것이다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.241-243
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• 2004

실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2003.06a
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• pp.140-142
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• 2003

본 논문은 유전 알고리듬을 이용하여 오토 트랜스미션 레버의 최적 설계 방법론에 대한 연구이다. 현재 업계에서의 오토 트랜스미션 레버는 구성 부품들을 순서적으로 설계하고 있으나, 본 연구에서는 구성 부품들의 설계 파라미터들을 동시에 고려하여 설계할 수 있는 새로운 방법론을 제안한다. 유전 알고리듬 접근방법은 오토 트랜스미션 레버의 설계 파라미터들의 최적 설계 파라미터 집합을 결정하기 위해 적용된다. 본 연구에서는 오토 트랜스미션 레버의 구성 부품들로 구성된 제약조건하에 디덴트 스프링의 각의 변위를 최소화하는 목적함수를 가지는 설계 문제를 모델링하였고, 유전 알고리듬을 적용하여 최적 설계를 수행하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2005.11a
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• pp.199-202
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• 2005

TV OSD(On Screen Display) 메뉴 자동검증 시스템에서 다국적 언어의 문자 인식은 표준패턴의 구조적 분석이 쉽지 않을 뿐만 아니라 학습패턴 집합의 규모와 특징의 수가 증가함으로 인하여 특징추출 및 인식 과정에서 방대한 계산량이 요구된다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터에 포함되는 다량의 특징 집합으로부터 인식에 필요한 효과적인 특징을 선별함으로써 패턴 분류기의 효율성을 개선하기 위한 방법론을 고찰한다. 이를 위하여 수정된 형태의 Adaboost 기법을 제안하고 이를 적용한 실험 결과로부터 그 유용성을 고찰한다. 제안된 알고리즘은 초기의 특징 집합을 취약한 성능을 갖는 다수의 분류기(classifier)로서 고려하며, 이로부터 반복학습을 통하여 개선된 분류기를 점진적으로 선별해 나가게 된다. 학습의 원리는 주어진 학습패턴 집합에 기초하여 일종의 교사학습(supervised learning) 방식으로 이루어진다. 각 패턴에 할당된 가중치 값은 각 단계에서 산출되는 분류결과에 따라 적응적으로 수정되어 반복학습이 진행됨에 따라 점차 보완적 성능을 갖는 분류기를 선택할 수 있게 한다. 즉, 주어진 각 학습패턴에 대하여 초기에 균등한 가중치가 부여되며, 반복학습의 각 단계에서 적용되는 분류기의 출력을 분석하여 오분류된 패턴의 가중치 분포를 증가시켜 나간다. 본 연구에서는 실제 응용으로서 OSD 메뉴검증 시스템을 대상으로 제안된 이론을 적용하고 그 타당성을 평가한다.

• Economic and Environmental Geology
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• v.41 no.6
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• pp.763-771
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• 2008

Uncertainties are pervasive in engineering geological problems. Therefore, the presence of uncertainties and their significance in analysis and design of slopes have been recognized. Since the uncertainties cannot be taken into account by the conventional deterministic approaches in slope stability analysis, the probabilistic analysis has been considered as the primary tool for representing uncertainties in mathematical models. However, some uncertainties are caused by incomplete information due to lack of information, and those uncertainties cannot be handled appropriately by the probabilistic approach. For those uncertainties, the theory of fuzzy sets is more appropriate. Therefore, in this study, fuzzy reliability analysis has been proposed in order to deal with the uncertainties which cannot be quantified in the probabilistic analysis due to the limited information. For the practical example, a slope is selected in this study and both the probabilistic analysis and the fuzzy reliability analysis have been carried out for planar failure. In the fuzzy reliability analysis, the dip angle and internal friction angle of discontinuity are considered as triangular fuzzy numbers since the random properties of the variables cannot be obtained completely under the conditions of limited information. In the study, the fuzzy reliability index and the probabilities of failure are evaluated from fuzzy arithmetic and compared to those from the probabilistic approach using Monte Carlo simulation and point estimate method. The analysis results show that the fuzzy reliability analysis is more appropriate for the condition that the uncertainties arise due to incomplete information.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.6 no.3
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• pp.81-88
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• 1996

Cluster analysis is based on partitioning a collection of data points into a number of clusters, where the data points in side a cluster have a certain degree of similarity and it is a fundamental process of data analysis. So, it has been playing an important role in solving many problems in pattern recognition and image processing. For these many clustering algorithms depending on distance criteria have been developed and fuzzy set theory has been introduced to reflect the description of real data, where boundaries might be fuzzy. If fuzzy cluster analysis is tomake a significant contribution to engineering applications, much more attention must be paid to fundamental questions of cluster validity problem which is how well it has identified the structure that is present in the data. Several validity functionals such as partition coefficient, claasification entropy and proportion exponent, have been used for measuring validity mathematically. But the issue of cluster validity involves complex aspects, it is difficult to measure it with one measuring function as the conventional study. In this paper, we propose four performance indices and the way to measure the quality of clustering formed by given learning strategy.