• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.17-32
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• 1995

본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

• 논리연구
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• 제22권1호
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• pp.25-42
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• 2019

이 글에서 우리는 (곱 연언 &의) 약한 형식의 결합 원리를 갖는 준구조 퍼지 논리를 위한 집합 이론적 크립키형 의미론을 연구한다. 이를 위하여 먼저 약한 결합 원리를 갖는 세 준구조 퍼지 논리체계들을 상기한 후 이 체계들에 상응하는 크립키형 의미론을 소개한다. 다음으로 집합 이론적 방식을 이용하여 이 체계들이 완전하다는 것을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.140-143
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)의 실시간 충돌회피에 적용되는 휴리스틱 탐색기법에 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단(aleph-cut)의 선택에 관해 논한다. 퍼지조건연산자와 알파절단은 두 퍼지관계에서 새로운 퍼지관계를 생성시키는 퍼지삼각논리곱의 연산에 적용되는데 이것은 휴리스틱탐색기법의 이론적 기반이 된다. 본 논문은 평가함수를 이용한 새로운 휴리스틱탐색기법을 설계하고, 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 검증을 위해 경로경비와 합리적인 경로를 생성하는 알파절단의 개수 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대해 시뮬레이션 한다. .

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.106-110
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• 1996

고밀도 집적회로(VLSI)의 설계 과정에 있어 테스트(test)는 매우 중요한 과정으로서, 회로내의 결함(fault)을 찾기 위해 일련의 입력값을 넣어 그 출력값으로 고장 여부를 판단한다. 회로의 테스트를 위하여 사용되는 일련의 입력값을 테스트패턴(test pattern)이라 하며 최고 2n개의 테스트패턴이 생성될 수 있다. 그러므로 얼마나 작은 테스트패턴을 사용하여 회로의 결함 여부를 판단하느냐가 주된 관점이 된다. 기존의 테스트 패턴 생성 알고리즘인 휴리스틱(heuristic)조건에서 가장 큰 문제점은 빈번히 발생하는 백트랙(backtrack)과 이로 인한 시간과 기억장소의 낭비이다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 퍼지 기법을 이용한 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법에서는 고장신호 전파과정에서 여러개의 전파경로가 존재할 때, 가장 효율적인 경로를 선택하는 단계에서 퍼지 관계곱(Fuzzy Relational Product)을 이용한다. 이 퍼지 기법은 백트랙 수를 줄이고 기억장소와 시간의 낭비를 줄여 테스트 패턴 생성의 효율을 증가시킨다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.1025-1034
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• 1997

레졸루션(resolution)에 근거한 자동화된 추론 방법은 실제로 결론 도출에 필요 하지 않은 중간 정보를 생산하고, 또한 이런 정보가 또 다른 불 필요 정보를 생산함으로써, 컴퓨터 주기억 공간 잠식이 문제점으로 나타난다. 주어진 문제의 상황을 설명하는 모든 입력절로부터, 실제로 결론의 도출에 참여할 가능성이 낮은 입력절을 추론에의 참여를 제한하여, 소모하는 기억공간과 추론 시간을 감소시키는 조절 전략을 제안한다. 주어진 입력절을 분석하여, 실제로 추론에 참여하는 정도의 우선 순위를 결정하는 도구로서 퍼지 관계 논리곱을 이용한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권7호
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• pp.646-654
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• 2006

분류검색 방법은 색인검색 방법과 함께 중요한 요소로서 웹 검색 엔진에서 지원되고 있다. 사용자가 분류나 색인검색 방법 중 하나를 이용하여 원하는 검색결과를 찾지 못하면 다른 검색방법을 이용하여 찾을 수 있도록 대부분의 검색엔진에서는 두 가지 방법 모두 지원하고 있다. 색인검색 방법에서는 검색결과의 재현율이 높지만 검색결과가 너무 많이 나오기 때문에 원하는 검색결과를 찾아내는 것이 어렵다는 단점이 있다. 분류검색 방법은 찾고자 하는 문서의 해당 분류가 애매모호하거나 명확하게 알지 못할 때에는 문서를 찾지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 즉, 검색결과의 정확도는 높으나 재현율이 떨어지는 단점이 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해서 분류와 검색어간의 관계를 퍼지논리를 이용하여 정량적으로 계산하고 이를 바탕으로 범주간의 함의관계를 유도함으로써 동적인 범주체계를 구성하는 새로운 방법을 제시한다. 이 방법의 장점은 범주간의 합의관계를 유사한 하위범주로 간주함으로써 분류검색 결과의 재현율을 높일 수 있다는 것이다.