• 제목/요약/키워드: 추론알고리즘

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GPS정보를 이용한 교통상황 판단 알고리즘 개발 (Development of algorithms for judgment of traffic status using FIS and GPS data)

  • 정우진;이종수
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.257-260
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    • 2003
  • 현재 연구가 활발히 진행중인 지능형 교통 시스템(ITS)에서는 운전자에게 정확한 주행정보를 제공하고 적절한 교통량 분산을 위해 현재의 교통상황을 정확히 판단하는 것이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 인간의 추론과정을 모사한 퍼지추론 시스템(FIS)을 사용하여 보다 합리적으로 교통상황을 판단할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 교통상황을 특징짓는 세가지 요인으로 시간, 요일, 속도를 설정하였고 이를 퍼지변수로 표현하여 교통상황 판단을 위한 적절한 규칙에 적용하고 교통상황을 수치화 한다. 또한 본 논문에서는 속도자료로 실제 주행중인 차량의 GPS정보를 사용하여 개발된 알고리즘에 적용하였다.

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퍼지 추론 기반의 유전알고리즘 선택 연산자 (Fuzzy Reasoning based Selection Operator for Genetic Algorithm)

  • 서기성;현수환
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.116-121
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    • 2008
  • 본 논문은 퍼지추론을 통해 개체의 유사성과 적합도의 종합적 평가를 이용한 유전알고리즘의 선택연산자를 제안한다. 일반적으로 많이 쓰이는 적합도에 의한 선택 방법에 비해서 유사성에 대한 요소를 추가함으로써 조기에 수렴하는 현상의 감소와 성능향상을 얻을 수 있다. 또한 기존의 세대형(generational)에서 점진형(steady-state)으로 진화 수행방식의 변형을 통해 보조적인 향상을 제공할 수 있다. 제안된 방법을 f3deceptive 와 f5trap 등의 기만적 문제에 대해서 실험하였으며, 다른 연산자를 이용한 결과에 비하여 우수한 성능을 얻을 수 있었다.

베이지안 통계 추론 (On the Bayesian Statistical Inference)

  • 이호석
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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    • pp.263-266
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    • 2007
  • 본 논문은 베이지안 통계 추론에 대하여 논의한다. 논문은 베이지안 추론, Markov Chain과 Monte Carlo 적분, MCMC(Markov Chain Monte Carlo) 기법, Metropolis-Hastings 알고리즘, Gibbs 샘플링, Maximum Likelihood Estimation, EM 알고리즘, 상실된 데이터 보완 기법, BMA(Bayesian Model Averaging) 순서로 논의를 진행한다. 이러한 통계적 기법들은 대용량의 데이터를 처리하는 생물학, 의학, 생명 공학, 과학과 공학, 그리고 일반 데이터 조사와 처리 등에 사용되고 있으며, 최적의 추론 결과를 이끌어 내는데 중요한 방법을 제공하고 있다. 그리고 마지막으로 PC(Principal Component) 분석 기법에 대하여 논의한다. PC 분석 기법도 데이터 분석과 연구에 많이 활용된다.

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인공생명 시뮬레이션을 통한 게임 캐릭터의 전략 구현 (A Strategy Implementation of Game Character Using Artificial Life Simulation)

  • 조남덕;성백균;김기태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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    • pp.241-243
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    • 2000
  • 컴퓨터 게임에서의 인공지능은 규칙 기반 추론을 기반으로 한 추론 엔진을 사용하고 있다. 이 규칙 기반 추론 엔진은 비교적 간단하고 구현하기 쉽지만 규칙이 몇 가지 되지 않는다는 것과 규칙 변화가 없는 단점으로 게임 플레이어가 그 규칙들을 쉽게 알아버린다는 문제가 있다. 게임 제작자들은 이런 단점을 극복하고자 게임 플러이어끼리 경쟁을 붙이기 위해서 베틀넷 등 네트워크 쪽으로 그 단점을 보안하려고 하고 있다. 하지만 오히려 네트워크론의 발전은 더욱 더 인간에 가까운 게임 캐릭터 인공지능을 요구하게 되었으며 규칙 기반 추론 방법으로는 이러한 요구를 충족할 수 없기 때문에 새로운 방법이 필요하게 된 것이다. 이 논문에서는 그 새로운 방법에 대한 대책으로 신경망 알고리즘과 유전자 알고리즘을 사용한 인공생명 방법론으로 그 해결책을 모색해려 한다.

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퍼지 Pr/T 네트를 기반으로 하는 술어논리 수준의 지식표현과 퍼지추론 (Knowledge Representation and Fuzzy Reasoning in the Level of Predicate Logic based on Fuzzy Pr/T Nets)

  • 조상엽;이동은
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제2권2호
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    • pp.117-126
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    • 2001
  • 본 논문에서는 지식기반 시스템의 퍼지 생성규칙을 술어논리 수준에서 표현할 수 있는 퍼지 Pr/T 네트를 제안한다. 퍼지 Pr/T 네트는 Pr/T 네트의 퍼지 확장이다. 퍼지 Pr/T 네트를 기반으로 퍼지추론 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론 알고리즘은 퍼지 생성규칙에서 퍼지개념에 따라 적절한 믿음 값 함수를 사용하므로 다른 방법보다 더 사람의 직관과 추론에 가깝다.

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퍼지 추론을 이용한 소수 문서의 대표 키워드 추출에 대한 유용성 평가 (Evaluation on the usefulness of Representative Keyword Extraction from Few Documents through Fuzzy Inference)

  • 노순억;김병만;신윤식;임은기
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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    • pp.247-249
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    • 2002
  • 본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터의 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여한 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 플러스터링 과정을 통해 문서 그룹들을 생성하고 이들에 대한 선형 분류기들을 유도한 뒤 k-NN 알고리즘을 적용하는 방법이다. GIS의 일반화(generalization) 과정에 Rocchio, Widrow-Hoff 및 퍼지 추론을 이용한 방법을 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 긍정적 문서 집합에 대한 실험에서 비교적 우수한 성능 향상을 보여줌으로써 퍼지 추론을 이용한 방법의 유용성을 확인 할 수 있었다.

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진화 알고리즘 기반 FPNN의 최적 동정 및 비선형 데이터로의 응용 (Optimized Identification of Genetic Algorithms based FPNN and Its Application to Nonlinear Data)

  • 이인태;이동윤;김현기;오성권
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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    • pp.305-308
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    • 2005
  • 본 논문은 유전자 알고리즘 기반 퍼지 다항식 뉴럴네트워크(Genetic Algorithm-based Fuzzy Polynomial Neural Networks ; GAs-based FPNN)를 이용하여 비선형 데이터의 최적화 추론 알고리즘을 제안한다. FPNN의 각 노드는 GMDH와 퍼지규칙을 기초로 만들었다. FPNN의 각 노드는 퍼지 다항식 뉴론(Fuzzy Polynomial Neuron : FPN)이라고 표현하다. 제안된 모델은 구조 선택에 있어서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithms : GAs)을 이용하였다. 유전자 알고리즘을 사용하여 입력의 차수와 입력의 개수 그리고 후반부 추론의 형태를 최적 선택하였다. 비선형 데이터에 대한 모델 설계를 위해 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘 기반 FPNN 모델 설계가 유용하고 효과적임을 보인다.

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이산웨이블릿 변환과 퍼지추론을 이용한 적응적 물체 분류 (Adaptive Object Classification using DWT and FI)

  • 김윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제10권3호
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    • pp.219-225
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    • 2006
  • 본 논문에서는 이산웨이블릿 변환과 퍼지추론을 이용하여 물체를 분류하는 방법을 제안 한 바, 컨베이어 혹은 무인 운송장치와 같은 저속도에 적용 할 수 있는 퍼지추론 알고리즘과 알고리즘의 퍼지 규칙수를 최소화하는 방법에 중점을 두었다. 특징추출을 위한 전처리 과정에서 는 이산웨이블릿 변환 계수로부터 물체의 특징 파라미터들을 구하였다. 물체의 특징 파라미터는 계수 블록으로부터 계산된 물체의 면적, 둘레, 면적과 둘레의 비율을 이용하였다. 외부 환경에 기인하는 파라미터들의 변화에 적응할 수 있도록 퍼지 If-then 규칙을 설계하였다. 제안한 추론 알고리즘의 성능 평가를 위하여 Mamdani 및 Larsen의 함의 연산자를 이용하여 실험하였고, 외부 환경 변화에 대하여도 적용 가능성을 보였다.

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계층화된 퍼지인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 이용한 추론메카니즘에 관한 연구 (A Study on the Inference Mechanism Using a Levelized FCM)

  • 이건창;조형래
    • 한국경영과학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.203-212
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    • 1998
  • 본 논문에서는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제(synchronizatinon Problem)를 설명하고. 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화(levelization) 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 계층화된 FCM을 이용한 추론절차를 제시하고, 그 활용예를 설명한다.

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온톨로지 에디팅, 통합, 추론을 위한 관리도구: 초보적 디자인 그리고 구현 (Ontology Management Tool for Editing, Integration and Inference: Primitive Design and Implementation)

  • 박경모;김동진
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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    • pp.655-657
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    • 2005
  • 온톨로지를 효율적으로 관리하기 위한 관리도구의 프레임워크로써, 온톨로지 편집과 통합, 추론을 다루고 있다. 온톨로지 편집에 있어 텍스트 기반의 편집과 한국어 사용자를 위한 편집 방식 지원 그리고 semi-Automatic 편집 및 템플릿 생성에 대해 다루고 있으며 온톨로지 통합과 관련된 여러 알고리즘을 구상하고, 온톨로지에 대한 정당성 체크 및 향후 유비추론을 위한 프레임워크 개발에 대한 통합 측면과 추론에 대해 언급한다.

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