• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.11
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• pp.1314-1323
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• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2009.07a
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• pp.1642_1643
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• 2009

일반적으로, 퍼지 예측 시스템의 성능은 데이터의 특성과 퍼지 집합을 생성하기 위한 클러스터일 기법에 매우 의존적이다. 하지만, 예측을 위한 시계열 데이터들은 자연현상에 기인하는 강한 비선형적 특성을 가지고 있으므로 적합한 시스템을 구현하는 것에 많은 제약이 따른다. 따라서 본 논문에서는 시계열의 비선형적 특성을 적절히 취급하기 위하여, 그들로부터 생성 가능한 차분 데이터 중, 유효한 차분데이터를 이용하여 다중 모델 퍼지 예측 시스템을 구현함으로써, 보다 우수한 예측이 가능하도록 하였으며, 퍼지 시스템의 모델링에는 교차 상관분석기법에 따른 계층적 구조의 클러스터링 기법 (Hierarchical Cross-correlation and K-means Clustering Algorithms: HCKA)을 적용하여, 시스템을 위한 규칙기반의 적합성을 높일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.63-65
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• 1998

사회 전 분야에서 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 이해하고 분석하는 새로운 자동적이고 지능적인 데이터 분석 도구와 기술이 필요하게 되었다. KDD(Knowledge Discovery in Databases)는 이러한 필요로부터 데이터에서 유용하고 이해 가능한 지식을 추출하는 연구이다. 데이터 마이닝(Data Mining)은 KDD에서 가장 중요한 단계로 데이터로부터 지식을 추출하는 단계이다. 데이터 마이닝에서 생성된 지식은 좋은 분류율을 가져야하고 이해하기 쉬워야한다. 본 논문에서는 퍼지 결정트리(FDT : Fuzzy Decision Tree)에 기반한 효율적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. FDT의 각 링크는 속성(attribute) 값을 갖는 퍼지 집합이며, EDT의 각 경로는 퍼지 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 ID3의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법으로 히스토그램에 이루어진다. 마지막으로 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.3
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• pp.156-166
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• 2002

Decision tree induction is a kind of useful machine learning approach for extracting classification rules from a set of feature-based examples. According to the partitioning style of the feature space, decision trees are categorized into univariate decision trees and multivariate decision trees. Due to observation error, uncertainty, subjective judgment, and so on, real-world data are prone to contain some errors in their feature values. For the purpose of making decision trees robust against such errors, there have been various trials to incorporate fuzzy techniques into decision tree construction. Several researches hove been done on incorporating fuzzy techniques into univariate decision trees. However, for multivariate decision trees, few research has been done in the line of such study. This paper proposes a fuzzy decision tree induction method that builds fuzzy multivariate decision trees named fuzzy oblique decision trees, To show the effectiveness of the proposed method, it also presents some experimental results.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1958-1959
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• 2011

RBFNNs(Radial Basis Function Neural Networks) 모델의 경우 Min-Max, HCM(Hard C-means)클러스터링 그리고 FCM(Fuzzy C-means)클러스터링 중 한가지를 통해 데이터 입자는 로드 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정점을 정의한다. 본 논문은 기존의 방법과는 다르게 Min-Max와 FCM클러스터링을 혼합하여 로드의 규칙을 생성한 후 퍼지 공간을 분할 및 가우시안 함수의 정정을 정의하는 방법으로 사용하고자 한다. PSO최적화 알고리즘을 이용하여 같은조건에서 최적화한 기존의 방법으로 모델링된 RBFNNs와 Min-Max와 FCM 클러스터링을 혼합하여 사용한 방법의 비교를 통하여 어떤 모델의 성능이 더욱 좋은지 비교하고자 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.4
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• pp.346-360
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• 1992

This paper proposed a method of identity decision of moving object by the fuzzy inference. Moving object is extracted by the difference picture method and identity decision parameters of moving object are chosen area, perimeter. A/p ratio and vertex. In the brightness variation of 600 Lux-1600Lux, we determined the maximum error often parameters and then generated a fuzzified data. Fuzzified data are generated from the reference image and then decided the identity of extracted parameter by the fuzzy inference using fuzzy production rule. In order to verify validity of proposed method, experiment are performed with a toy car. As a result, it was shown that decision error was less than 4%

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.235-237
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• 2003

본 논문에서는 음성인식을 위한 전처리 단계로 음성인식의 대상을 찾아내는 음성경계 추출에 대하여 기술한다. 음성경계 추출을 위한 특징 벡터로는 시간 정보인 RMS와 주파수 정보인 MFBE를 사용한다. 사용하는 알고리즘은 학습을 통해 규칙을 생성하는 퍼지연상기억장치에 음성의 시간 정보를 적용하기 위해 순환노드를 추가한 새로운 형태의 순환 퍼지연상기억장치를 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.455-458
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• 2002

기존의 점수와 석차로서 학생을 평가하여 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 서술식의 성적평가가 도입되고 있다. 그러나, 이 서술식으로 이루어지는 성적 평가는 업무를 증가시키고 또 교사의 주관적인 성적평가로 인해 성적처리의 일관성이 유지되기 어려운 문제점이 있다. 본 논문에서는 교사가 학생의 성적을 효과적으로 평가하기 위하여 퍼지 추론을 이용한 서술식 성적평가 시스템을 제안한다. 사용자(교사)로부터 수행평가요소의 결과와 과목의 최종적인 평가를 퍼지 추론에 적용하여 객관적인 성적평가를 한 후, 추론규칙의 적합도를 이용하여 성적평가 문장을 추출하여 서술식 평가 문장을 생성하도록 한다

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.07d
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• pp.2846-2849
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• 2002

본 논문은 뉴로-퍼지 시스템에서의 규칙 선택 및 모델 학술에 대하여 EM 알고리즘을 기반으로 하는 구조 동정을 제안한다. 뉴로-퍼지 모델링에서의 초기 파라미터가 학습과정에서의 모델 성능에 큰 영향을 주고 있다. 주어진 데이터에 근거한 파라미터 추정에는 다양한 방법들이 소개되고 응용되어져 왔는데 이전 연구들에서 볼 수 있는 HCM, FCM 등은 데이터와의 유클리디언 거리를 최소화하는 중심점을 파라미터로 선택하는 등의 방법과 퍼지 균등화 등은 데이터의 확률 밀도함수를 이용하여 파라미터를 추정하였다. 제안된 방법에서는 데이터에서의 Maximum Likelihood Estimator를 기반으로 하는 방법으로 EM 알고리즘을 이용하였다. 초기 파라미터의 결정에서 EM 알고리즘을 이용하여 뉴로-퍼지 모델의 전제부 소속함수 파라미터 추정을 실시한다. EM 알고리즘을 이용한 퍼지 모델의 특징으로는 전제부가 클러스터링에 의하여 생성되므로 입력의 차원이나 소속함수의 수가 증가하여도 규칙의 수는 증가하지 않는다. 이를 자동차 MPG 예제를 통하여 제안된 방법의 유용성을 보이고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.07a
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• pp.1785-1786
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• 2008

본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 구축을 위한 퍼지-베이시안 분류기 기반 지능형 차단 시스템 개발을 목표로 한다. Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR)방법이 바탕이 되어 도선의 이상 상태를 측정하게 되며, 진단 부분에서 받은 정보를 능동적으로 해석하고 이상 유무에 따른 차단의 역할을 수행하는 시스템 개발이 최종 목표이다. 제안하고자 하는 분류 알고리즘은 퍼지-베이시안 분류 알고리즘을 중심으로 구성되며, 분류하고자 하는 도선의 이상상태인 damage, open 그리고 short에 대한 분류 기준을 마련하고자 한다. 또한, 실제 저압 배선에서 얻어진 데이터를 바탕으로 퍼지 분류 규칙의 생성 및 분류 알고리즘 생성을 구체화하여 좀 더 나은 성능의 분류기를 개발하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다.