• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1617-1620
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• 2003

본 논문은 사용자 질의가 가지는 특정 클래스로부터 개념적으로 서로 연관있는 컴포넌트를 검색하기 위하여 퍼지 시소러스를 통한 질의 평가 방법을 이용하였다. 시소러스에 의한 사용자 질의 확장과정은 용어 불일치 문제를 해결함으로써 검색에 대한 일정한 정확도를 보장하면서 재현율을 향상시킬 수 있게 한다. 필의 확장과정의 효율성을 평가하기 위하여 시뮬레이션을 통한 최적의 검색 효율을 나타내는 임계치를 설정하고 재현율과 정확도를 비교하였다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.173-193
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• 2016

본 논문의 목적은 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 본 논문에서 각 정보시스템에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 정보시스템들의 우선순위를 결정한다. 이와 같은 퍼지집합과 TOPSIS의 통합방법은 다른 다기준 의사결정방법들과 비교해서 여러 장점들이 있는데, 예로써, 의사결정을 민첩하게 할 수 있도록 적은 퍼지 자료로도 파라메타 계산이 가능하고, 또한 동시에 평가 할 수 있는 대안의 수에 제약을 받지 않고, 그리고 새로운 대안이 평가과정에서 추가되어도 순위변경문제가 발생되지 않는다는 점이다. 본 논문은 9개의 평가기준과 6명의 평가자들이 평가하는 9개의 신용조회업무 정보시스템들이 포함된 실제사례에 적용했고, 그리고 업무연속성계획(BCP) 수립위한 체계적인 재난복구체계를 실무자들에게 제공하고 있다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 퍼지 TOPSIS 방법의 적용절차는 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하는 의사결정도구로 매우 적절한 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.229-239
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• 2016

본 논문의 목적은 대학의 신임교수선택 문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 이를 위해서, 본 논문에서 각 후보자에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 후보자들의 우선순위를 결정한다. 본 연구에서는 1) 신임교수선택을 위한 4 개 평가기준(연구실적, 교육연구역량, 인성, 전공 적합성), 2) 집단의사결정을 위한 퍼지 TOPSIS 방법의 5단계 절차, 3) 신임교수선택 사례를 통해서 4명 후보자들의 우선순위를 도출했다. 본 논문의 결론은 퍼지 자료를 분석하려는 전문가에게 활용될 수 있고, 또한 인사관리에서 직원선택문제를 해결하는 다기준 의사결정 도구로도 유용하게 사용될 수 있다. 끝으로 이와 같은 연구결과가 갖는 이론적 및 실천적 함의를 논의했고, 향후 연구방향을 제시했다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.39-57
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• 2004

우유생산 농가에서는 그들 젖소의 우유를 저장하는 탱크 (bulk tank milk: BTM)로부터 채취된 샘플로부터 분석된 우유에 대한 품질관련 항목들, 즉 체세포 수 (somatic cell count: SCC), 표준 plate count (standard plate count: SPC), 사전 incubation count (preliminary incubation count: PIC) 등에 관한 정보를 정기적으로 제공 받는다. 이러한 정보는 일정기간 쌓이게 되면 우유의 품질을 유지하고 목장을 관리할 수 있는 중요한 지식 베이스가 될 수 있다. 그러나 우유 품질이나 목장의 관리상태를 평가하는 기준은 모호하고 퍼지한 용어로 많이 표현되고 있다. 즉 우유 품질을 최상급, 상급, 중간, 불량으로 표시하거나 목장의 관리상태를 아주 양호, 양호, 미흡 등으로 표시한다. 이러한 서술방식은 퍼지이론에서의 모호한 상태를 표현하는 기준과 많이 부합되고 있다. 본 연구의 목적은 BTM으로부터 추출한 샘플로부터 미생물학적 분석을 통해서 나온 결과를 이용해서 BTM의 품질과 목장의 관리상태에 대하여 추론하는 것을 목표로 하고 있다. 따라서 퍼지추론엔진에 기초하여 퍼지로직 기반의 추론방법을 개발하고 실제 데이터를 이용해서 평가하였다. 입력 데이터로는 Bulk Tank SCC, SPC, PIC, laboratory pasteurization count (LPC), non agalactiae Streptococci, Streptococci like organisms, Staphylococcus aureus등이다. 이러한 입력자료에 근거하여 BTM의 품질상태를 아주 양호, 양호, cooling문제, 청결문제, 환경적 mastitis, 환경적/청결 복합문제로 분류하고, 낙농가로부터 채취한 실제 데이터를 이용하여 추론하였다. 본 퍼지 추론 결과는 낙농생산자, 컨설턴트, 수의사 등 관련 종사자들에게 의사결정을 위한 참고자료로서 활용이 가능하다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.28-37
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• 2005

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 그 성능을 평가하여 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 일반화 (generalization) 과정을 통해 문서 그룹들을 형성하고 이 그룹의 대표 문서 (generalized instance)를 생성한 후 k- 알고리즘을 적용하는 방법이다. 본 논문에서는 바로 이 일반화 과정의 한 방법으로 퍼지 추론을 이용한 방법을 사용하였다. 상대적 성능 평가를 위하여 이 일반화(generalization) 과정에 Rocchio와 Widrow-Hoff 방법도 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 긍정적 문서만을 고려할 경우는 좋은 성능을 보이지만 부정적 문서를 같이 고려할 경우는 성능이 상대적으로 좋지 않음을 확인 할 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권10호
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• pp.587-598
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• 2003

본 연구에서는 학술논문을 대상으로 하여 표제와 초록에 대한 2단계 색인어 유사관계행렬을 구축하였다. 동시출현빈도 기반으로 구축된 색인어 유사관계행렬은 호환관계에 따른 질의 확장으로 재현률을 유지하면서 2단계 내용기반 검색으로 정확률을 향상시키기 위한 색인구조이다. 따라서, 주제 분석을 통해 영역지식을 추출하고 이용자의 정보 요구와 영역지식을 퍼지논리 기반으로 추론하였다. 본 연구는 질의에 본질적으로 가지고 있는 용어 불일치 및 정보표현을 향상시키기 위한 연구이다.

• 정보관리학회지
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• 제18권2호
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• pp.7-30
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• 2001

본 연구는 불질의 기반의 OPAC에서 정렬과 적합성 순위화알고리즘의 효과를 분석하고, 순위화의 성능을 평가하는 척도를 연구하였다. 연구결과 출판년도순 정렬이 저자명순, 서명순, 출판사순 정렬보다 우수하였으나 유의한 차이는 아니었다. 용어빈도수에 기반을 퍼지나 DNF 모델보다는 위치정보에 기반을 둔 알고리즘의 순위화 성능이 더 우수하였다. 6개의 순위화 성능평가척도간에 차이는 없었으며, 순위화시스템에서 정확률 P보다 분별력이 높은 단순 척도의 유용성이 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.385-388
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• 2004

인공지능분야에서의 온톨로지란 기본적인 개념의 규정과 개념들 사이의 관계를 표현한 용어들의 분류(classification)를 의미한다. 온톨로지를 만들기 위해서는 많은 온톨로지 관련 언어가 있다. 그 중 최근의 연구 방향은 DAML+OIL과 OWL로 작성된 온톨로지를 이용한 추론, 인텔리전트 서비스 분야이다. 본 논문에서는 웹 상의 미술 작품 온톨로지에 대해 기존의 키워드 매칭 검색 대신에 추론엔진을 이용한 시맨틱 기반의 확장된 검색 방법을 소개한다. 향후 연구는 퍼지 개념을 도입하여 기존의 결과 보다 정확한 검색 결과를 얻기 위한 연구를 할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.17-25
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• 2011

환경을 의미하는 녹색(Green)과 정보기술(IT)을 합성한 용어인 그린 IT는 에너지 절감과 탄소배출 감축을 목표로 IT 기술을 활용하고 있다. 그린 IT는 IT산업을 친환경화 하기 위한 범위를 벗어나서, 최근에는 IT를 활용한 타 산업분야의 그린화를 포함하여 기후변화 대응 방안으로까지 개념이 확장되고 있다. 전체 온실가스 배출량의 85%를 에너지 부문이 차지하고 있으며, 그 중에서도 수송부분이 20%를 차지하고 있는 만큼 자동차 산업 분야를 위한 IT의 연구가 필요한 시점이다. 본 논문에서는 자동차와 같이 보증 클레임이 빈번하게 발생되는 산업 분야의 온실가스 배출과 관련된 수명주기 분석을 제공하기 위하여 지식 기반 퍼지 로직을 이용한다. 온실가스 배출 관련 자동차 배기 시스템에 대한 보증 전문가 지식, 과거 오작동 테스트 결과, 과거 현장 분석 및 보증 데이터를 이용한 보증 클레임 분석 방법을 제안하였다. 또한, 수명 지식 기반의 GWS(Greenery Warranty System)를 제안하였다. 지식기반 퍼지 로직을 직접 구현하여, 실무에 적용함으로써 친환경 자동차 산업에 IT의 적용성을 증명하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.142-149
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• 2004

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.