• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.451-454
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• 2002

본 논문에서는 개인의 적성을 판단하는 문제를 처리하기 위한 가중치 퍼지추론 알고리즘을 제시하고, 지식표현을 위해 퍼지 집합 이론과 퍼지 생성 규칙들을 이용하였다. 거리척도에 서는 퍼지값이 높은 구간의 척도를 낮은 구간의 척도에 비례하여 유사성을 구하였다. 또한, 가중치를 정량화한 값과 척도값을 연산하여 유사성을 나타냈고, 추출된 항목과 규칙과의 가능성을 구하였다. 여기서, 결과는 수검자들이 응답한 값들에 따라 임의의 직업군이 적당한 지를 나타내기 위해 확신도로 해석하였다.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.39-51
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• 1995

이 글에서는 퍼지이론의 양대부류인 퍼지집합론과 퍼지척도 및 퍼지적분에 대하여 정의 및 기본적 성질을 간략히 소개하였다. 이러한 이론들의 주된 응용분야가 제어와 평가문제로부터 점점 다양한 분야(예를 들면, 자연언어 처리, 퍼지컴퓨터, 경제학, 심리학 등)로 확산되고 있는 현시점에서, 보다 많은 사람들이 퍼지이론에 관신을 갖게 되는데 조금이나마 도움이 됐으면 한다. 최근 우리들의 관심 중 많은 부분이 지적시스템(intelligent system)의 구현에 쏠리고 있음을 감안할 때, 이러한 퍼지이론은 신경회로망이론, 유전자 알고리즘 및 카오스이론과 더불어 지적시스템의 구현을 위한 충분한 도구로서 혹은 방법론으로서 크게 공헌하리라 생각한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.05a
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• pp.99-102
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 구해진 퍼지 클러스터들에 대한 평가척도를 제안한다. 제안된 척도는 퍼 지 클러스터들간의 중첩성(overlapping)과 분리성 (separation)을 이용한다. 중첩성은 클러스터간 인접도를 이용하여 계산하며, 분리성은 데이터에 대한 상관성 정도를 나타낸다. 따라서 중첩성이 낮고 분리성이 높을수록 좋은 클러스터 결과라고 할 수 있다. 표준 데이터 집합을 대상으로 기존의 척도들과 비교실험 함으로써 제안된 척도의 신뢰성을 알아보았다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.04a
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• pp.166-169
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• 2005

질적인 속성을 양적인 계열로 전환하여 측정하는 방법으로서 설문의 최소 문항으로서 최대의 효과를 나타내기 위하여 한 항목을 k번 측정하여 평균과 $95\%$ 신뢰구간을 퍼지수로 한 데이터들을 리커트 척도로 활용하여 내분비방법에 의하여 검정을 하였다.

• 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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.8 no.6
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• pp.119-121
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• 1998

For a fuzzy system modeled by a fuzzy hypergraph, two fuzzy similarity measures are proposed:one for the fuzzy similarity between fuzzy sets and the other between elements in fuzzy sets. The proposed measures can represent the realistic similarities which can not be given by the existing measures. With an example, it is shown that it can be used in the system analysis.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.4 no.3
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• pp.3-13
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• 1994

본 논문에서는 진화 프로그래밍을 이용한 다기준 퍼지제어(MFC : Multicriteria Fuzzy Control)를 제안한다. MFC의 기본적인 아이디어는 출력응답의 속성을 분석하여 기존의 퍼지 제어에 퍼지 척도와 퍼지 적분 이론을 적용한 것이다. 퍼지 적분 평가를 위해서 rise time, overshoot, settling time의 세가지 속성이 사용된다. MFC를 통해서 이 세가지 속성을 조정할 수 있다. 진화 프로그래밍은 원하는 조정 특성을 갖도록 MFC의 퍼지 척도를 최적화한다. 모의 실험을 통해서 제안된 방법이 기존의 퍼지 제어보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.10a
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• pp.339-342
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• 2004

질적인 속성을 양적인 계열로 전환하여 측정할 수 있는 도구를 개발하는 과정에서 서스톤, 리커트, 어의분별 및 커트만 척도 등을 많이 활용한다. 이 측도들 중 우리는 리커트 척도에 대해 알아보고, 응답이 애매한 리커트 척도의 자료를 퍼지화하는 방법을 제안하고 그 자료에 대한 분석 방법을 연구하려고 한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.5
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• pp.533-537
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• 2005

A Likert scale is an often used questionnaire format. It requests respondents to specify their level of agreement to each of a list of statements. A typical question using a five-point Likert scale might make a statement. The results shows vague values. We have five-point fuzzy membership function by fuzzy valued three-point for the question and fuzzy hypothesis test the membership function by 95% confidence interval.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.13 no.4
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• pp.455-460
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• 2003

A new cluster validity index is proposed that determines the optimal partition and optimal number of clusters for fuzzy partitions obtained from the fuzzy c-means algorithm. The proposed validity index exploits an overlap measure and a separation measure between clusters. The overlap measure is obtained by computing an inter-cluster overlap. The separation measure is obtained by computing a distance between fuzzy clusters. A good fuzzy partition is expected to have a low degree of overlap and a larger separation distance. Testing of the proposed index and nine previously formulated indexes on well-known data sets showed the superior effectiveness and reliability of the proposed index in comparison to other indexes.