• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.2
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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.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.115-122
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• 2001

퍼지관계 개념에 기반한 BK-FIRM(Bandler-Kohout 퍼지정보검색기법)은 형태론에 입각한 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 퍼지정보검색기법이다. BK-FIRM은 시소러스 자동 구축 기능, 검색 결과의 퍼지화된 우선 순위 제공과 같은 장점을 가지고 있다. 그러나, BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 다양한 분야 적용이 불가능하다. 본 논문에서는 축소용어집합을 이용하여 BK-FIRM의 시간복잡도를 낮춘 A-FIRM(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색모델)을 소개하고 이를 정보검색시스템으로 설계 및 구현한 A-FIRS(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색시스템)를 구현한다. A-FIRS는 크게 문서베이스와 시소러스를 구축하는 전처리부(preprocess unit)와 사용자의 검색요구를 처리하여 문서를 검색하는 실시간처리부(real-time process unit)로 나누어지며, 각 처리부는 기능적 특성에 따라 4개의 처리단계로 구성된다. A-FIRS는 WWW 기반 환경과 연동하도록 설계되었으며, WWW 환경의 사용자로부터 주어진 검색요구를 처리하여 검색결과를 제공한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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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.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.2
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• pp.234-240
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• 1999

널값(null value)중 그 값은 존재하지만 현재 알려지지 않은 값을 미지 값(unknown value)이라고 한다. 본 논문에서는 논리합 퍼지 정보를 허용하는 퍼지 데이터베이스 응용 환경에서 잠재술어(Implicit Predicate, IP)를 이용하여 미지 값을 문제를 해결하기 위한 새로운 접근 방법을 제안한다. 이 방법의 특징은 첫째, 논리합 퍼지 정보를 퍼지 데이터베이스 내에 허용함으로써 미지 값의 의미적 표현력을 강화시키고, 둘째 개념에 기반한 퍼지 부합 매커니즘을 지원할 수 있으며, 셋째, 퍼지 소속성 함수를 구조화하여 시소러스로 활용함으로서 보다 정교한 부합을 가능하게 한다는 점 등이다. 본 논문에서는 먼저 이러한 IP의 특징들에 대해 기술하고 퍼지 데이터베이스에서 이 IP들을 최대한 이용하여 확정적 답을 이끌어 내기 위한 질의 평가 방식을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1998.10a
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• pp.498-503
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• 1998

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보 검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거하는 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time-complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지정보검색모델(BK-FIRM)의 높은 시간복잡도를 낮추기 위해, 용어집합의 부분집합으로서 그 원소 개수는 상수처럼 작용하는 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안하고 실제 이를 처리시간과 신뢰도 측면에서 분석 및 비교한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.439-442
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• 2007

본 논문은 퍼지 분류를 위한 퍼지 규칙베이스 시스템에 대한 최적화 해법으로서 유전 알고리즘에 대해 살펴본다. 즉 퍼지 규칙베이스를 이용하는 퍼지 분류 시스템을 최적화률 하는 유전 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 다루는 최적화는 추출되는 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 입력 패턴을 정확하게 분류하는 지에 대한 성능을 포괄적으로 수행하는 것을 의미한다. 마지막으로 본 논문에서 제안하는 유전 알고리즘을 이용하여 수치실험을 수행하고 그 결과를 통해 제안하는 알고리즘의 유효성과 효율성을 생성된 퍼지 규칙의 수와 퍼지 분류 시스템의 성능의 관점에서 논의한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.43-59
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• 1995

본 논문에서는 규칙기반 지식표현에서 퍼지값과 확신도를 사용할 때 발생하는 문제점을 살펴본다. 이들 문제점 해결을 위해서 규칙의 매칭시에 발생하는 퍼지매칭, 퍼지비교, 구간내의 포함에 대한 만족정돌르 평가하는 척도를 제안하다. 또한, 퍼지값과 확신도를 사용하는 규칙기반 지식표현에 대해 적용가능한 추론방법을 소개한다. 한편, 일반규칙과 퍼지생성규칙을 전문가시스템에서 동시에 융통성있게 사용하는 방법을 제시한다. 끝으로 제안된 방법들을 고려하여 설계한 퍼지 전문가시스템 개발도구인 FOPS5에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.186-189
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• 2005

본 논문에서는 LVQ를 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙들을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습법칙 1은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데 이는 조건 확률의 퍼지화에 기반을 두고 있다. 퍼지 LVQ 학습법칙 2는 클래스들 사이에 존재하는 입력벡터가 결정 경계선에 대한 정보를 더 가지고 있는 것을 반영한 것이다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙들을 improved IAFC(Integrted Adaptive Fuzzy Clustering)신경회로망에 적용하였다. improved IAFC신경회로망은 ART-1 (Adaptive Resonance Theory)신경회로망과 Kohonen의 Self-Organizing Feature Map의 장점을 취합한 퍼지 신경회로망이다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 1과 supervised IAFC neural 신경회로망 2의 성능을 오류 역전파 신경회로망의 성능과 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC neural network 2가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수함을 보여주었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.237-238
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• 2008

퍼지 RBFNN의 설계에 있어 가장 중요한 과정인 Radial Basis Function의 결정은 퍼지 RBFNN의 모델링 성능을 좌우한다. 기존에는 FCM을 이용하여 Radial Basis Function의 초기 위치를 결정하고 오류 역전파 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 이용하여 최적의 Radial Basis Function을 결정하였다. 근래에는 Conditional FCM을 이용하여 출력공간에 정의된 정보입자의 정보를 이용하여 입력공간상에서 Radial Basis Function의 위치를 결정하여 퍼지 RBFNN의 성능을 개선시키고자 하는 연구 수행되어졌다. 그러나 출력공간상에서 얻은 정보입자를 입력공간상으로 정보 손실없이 전달할 수 없어서 기대한 만큼의 성능 개선을 이룰 수 없었다. 이를 개선하기 위해 출력 공간예서 정의된 정보 입자를 정보 손실없이 입력 공간에 투영하기 위하여 퍼지 kNN기법을 도입하여 새로운 퍼지 RBFNN 설계 방법을 제안한다.