• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.219-227
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• 2002

웹 검색 엔진의 검색 결과를 클러스터링하는 후처리 클러스터링 알고리즘은 그 특성상 일반적인 클러스터링 알고리즘과는 다른 요구조건을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 후처리 클러스터링 알고리즘의 요구조건들을 최대한 만족하는 새로운 클러스터링 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 Fuzzy Concept ART는 무서 클러스터링에 있어 여러 가지 장점을 갖는 개념 벡터와 실시간 클러스터링 알고리즘으로 알려진 Fuzzy ART를 퍼지이론에 기반하여 결합한 형태로써, 후처리 클러스터링뿐 아니라 범용의 클러스터링 알고리즘으로도 응용이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.67-72
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• 2021

연관규칙 마이닝은 여러 테이블에 숨겨진 패턴들의 관계를 나타내주는 방법이다. 요즈음에는 연관규칙 마이닝에 보다 세부적인 의미를 추가하기 위하여 과립화 논리를 이용하고 있다. 또한 기존의 데이터를 이용하여 추천하는 기존의 시스템과는 달리 과립화 연관규칙에서는 신규 가입자나 신규상품에 대한 추천의 경우도 가능하다. 따라서 연관규칙의 과립화의 정성적인 크기를 결정하는 것이 추천 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 관람자가 평가한 영화에 대한 관계를 파악하기 위하여 퍼지논리와 샤논 엔트로피 개념을 이용하여 관람자와 영화데이터에 대한 과립화 방법을 제안한다. 연구는 관람자와 영화간의 연관규칙의 함의에 결정적인 역할을 하는 데이터의 과립화의 크기를 결정하는 부분과 이러한 과립화를 이용하여 관람자와 영화간의 연관규칙을 추출하는 두 번째 부분으로 구성되어 있으며 넷플릭스의 MovieLens데이터를 이용하여 분석하였다. 최종적으로 도출된 연관규칙의 의미와 추천의 정확도 및 고려해야하는 함의를 제시하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권7호
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• pp.691-700
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• 2017

스포츠이벤트는 스포츠 산업의 핵심 상품으로 관련 비즈니스 규모는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 스포츠 이벤트의 관리의 측면에서 스포츠 이벤트를 통해 생성된 지식과 경험은 비효율적이고 비체계적으로 관리되고 있다. 이러한 이유로 스포츠 이벤트의 유치, 준비와 운영 과정에서 불필요한 자원의 낭비와 시행착오가 반복되곤 한다. 이 연구는 스포츠 이벤트 관리 프로세스를 개발하고 적합성을 평가하는 데 그 목적이 있다. 이 연구에서는 스포츠이벤트의 핵심 프로세스를 단계별로 개발한 뒤 설계된 업무 프로세스의 적합성 평가를 위해 유사한 환경의 시범대회를 선정하여 설계 된 프로세스를 적용 및 평가하였다. 적용 평가의 대상 기능영역은 등록, 숙박, 수송, 방송, 식음료의 5개 FA이며 이 중 63개의 액티비티를 선정하여 적합성 분석을 실행하였다. 프로세스 모델링 방법으로는 IDEF(IDEF; Integration Definition)방법을 사용하였다. 적합성 평가는 퍼지이론에 기반한 프로세스 마이닝 기법을 사용하였고, 프로세스 마이닝 도구로는 ProM을 활용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제1호
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• pp.334-337
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• 2004

차세대 생산 시스템(Next Generation Manufacturing System： NGMS)의 핵심 개념은 분산 생산 시스템과 다품종 소량의 유연 생산 시스템의 지원이다. 이러한 시스템의 구성을 위하여 실시간 데이터에 기반한 예측 모델이 필수적인데, 이러한 예측 기능을 통하여 생산공정의 관리와 운영, 특히 전체 공정관리를 효율적으로 수행할 수 있다. 한편, 공정으로부터 전송된 데이터는 특정한 형태의 지식으로 표현된다. 이러한 지식들은 시스템에 대한 다양한 정보를 가지고 있으므로 정보를 이용하여 시스템 상태를 빠르고 쉽게 진단할 수 있다. 공정 진단은 현재 공정 상태에서 생산되는 제품의 품질을 추정할 수 있는 정보로 활용된다. 본 논문에서는 이러한 개념이 바탕이 되어 공정관리 시스템을 설계하였다. 제안된 시스템의 적용 대상은 반도체 제조 공정의 단위 공정인 에칭 공정이다. 에칭 공정은 공정 중에 연속적인 검사가 수행되지 않고 최종 제품에 대한 검사가 수행되므로 불량 원인을 찾는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 공정관리를 위한 의사지원시스템을 통해 공정의 연속적인 간접진단을 수행하고자 하였다. 본 연구에서 사용된 의사지원시스템은 각 공정에서 얻어지는 데이터와 경험적 지식을 토대로 공정시스템의 해석과 진단이 가능한 시스템이다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.135-152
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• 2019

최근 ICT 기반 서비스 기업의 성공 사례로 다양한 창업 기업 육성 및 지원이 등장하고 있지만 정책 및 지원이 창업 초기에 몰려 있어 창업 후 안정적인 성장이 어려운 실정이다. 이는 창업 과업을 개별적인 활동으로 인식하기 때문이다. 하지만 창업 초기부터 성장 및 안정 단계에 이르기까지 창업성공에 영향을 미치는 일련의 프로세스가 존재하고 이를 파악하는 것은 창업자의 성공적인 창업 경험을 지원하는 기반이 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 창업 경험자들을 대상으로 설문 조사를 실시하여 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 창업 프로세스 모델을 구축하고 분석하고자 한다. 실제 ICT 서비스업 창업 사례를 기반으로 프로세스 분석한 결과, 창업자 분석, 아이디어 도출, 사업계획서 작성, 사업다각화가 전체 창업 과정에서 중요한 프로세스로 도출되었다. 반면에 마케팅 관련 활동 및 투자자금 활용 과업이 빈도는 높았지만 중요하게 나타나지 않았는데 이는 이러한 활동들이 일회성활동이 아니라 지속적으로 수행되어야 하는 과업임을 의미한다. 본 연구에서 제안하는 분석 방법을 통해 창업 과업 간의 순차적인 흐름을 도출하고 과업 수행 간 특징을 도출할 수 있을 뿐만 아니라 개별 과업 단위의 연구에서는 파악할 수 없었던 일시적 과업의 파악과 상호 보완적인 과업 활동의 파악이 가능할 것이라 기대된다. 본 연구에서 제안하는 프로세스 모델 및 분석 결과를 바탕으로 창업자 지원 시스템을 구축하게 되면 더 많은 실제 창업 사례 분석을 통하여, 예비 창업자 또는 신규 창업자의 창업 과정에서 개인별 맞춤형 지원이 가능할 뿐만 아니라, 창업 과정에서 발생되는, 또는 발생 가능한 여러 어려움을 극복하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.191-194
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• 2002

In this paper, a new GA-based methodology with information granules is suggested for construction of the fuzzy classifier. We deal with the selection of the fuzzy region as well as two major classification problems-the feature selection and the pattern classification. The proposed method consists of three steps: the selection of the fuzzy region, the construction of the fuzzy sets, and the tuning of the fuzzy rules. The genetic algorithms (GAs) are applied to the development of the information granules so as to decide the satisfactory fuzzy regions. Finally, the GAs are also applied to the tuning procedure of the fuzzy rules in terms of the management of the misclassified data (e.g., data with the strange pattern or on the boundaries of the classes). To show the effectiveness of the proposed method, an example-the classification of the Iris data, is provided.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.687-690
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• 2008

실세계의 복잡하고 다양한 데이터에 내포된 유용한 정보들을 추출하여 활용하기 위해 다양한 데이터 마이닝 기법들이 제안되고 있다. 최근 각광받기 시작한 개념분석기법(Formal Concept Analysis)은, 주어진 데이터로부터 개념들을 추출하고 그들 사이의 관계를 파악하여 개념계층구조를 구축하기 위한 정형화된 데이터분석 기법이다. 본 논문에서는 개념분석기법을 기반으로 다종다양한 데이터를 분석할 수 있는 기법들(FFCA, RFCA)에 대해서 소개하고, 본 연구에서 개발하고 있는 지원도구와 그 도구를 이용한 실험 결과를 보고한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 춘계 학술대회 학술발표 논문집
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• pp.247-250
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• 2003

Due to the increasing use of very large databases, mining useful information and implicit knowledge from databases is evolving. However, most conventional data mining algorithms identify the relationship among features using binary values (TRUE/FALSE or 0/1) and find simple If-THEN rules at a single concept level. Therefore, implicit knowledge and causal relationships among features are commonly seen in real-world database and applications. In this paper, we thus introduce the mechanism of mining fuzzy association rules and constructing causal knowledge base form database. Acausal knowledge base construction algorithm based on Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Srikant and Agrawal's association rule extraction method were proposed for extracting implicit causal knowledge from database. Fuzzy association rules are well suited for the thinking of human subjects and will help to increase the flexibility for supporting users in making decisions or designing the fuzzy systems. It integrates fuzzy set concept and causal knowledge-based data mining technologies to achieve this purpose. The proposed mechanism consists of three phases: First, adaptation of the fuzzy membership function to the database. Second, extraction of the fuzzy association rules using fuzzy input values. Third, building the causal knowledge base. A credit example is presented to illustrate a detailed process for finding the fuzzy association rules from a specified database, demonstration the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.37-44
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• 2008

데이터 스트림은 시간이 경과함에 따라서 데이터의 패턴이 변화하는 특성이 있다. 데이터 스트림에 내재되어 있는 이러한 특성 (컨셉트 변화)은 분류 모델의 예측 성능을 감소시킨다. CVFDT와 IOLIN은 점진적인 분류모델의 갱신을 통해 컨셉트 변화를 해결하고자 하였다. 그러나 이러한 방법들은 작은 패턴의 변화가 전체 분류 결과에 영향을 주는 지역적 컨셉트 변화를 식별하지 못함으로써 모델을 재 구축하는 단점이 있다. 본 논문은 컨셉트변화 발생 시 지역적 컨셉트 변화를 찾음으로써 시스템의 예측성능을 향상시키는 적응형 IOLIN을 제안한다. 실험 결과는 제안 기법인 적응형 IOLIN기법이 IOLIN기법에 비해 정확률에서 약 2.8%, CVFDT기법보다 약 11.2%정도 우수하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.226-232
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• 2016

효율적으로 수학 및 과학 성적 향상을 위해서는 뇌 체조 및 스트레스 해소 및 감성 조명이 효과적이라는 연구가 이루어지고 있다. 이러한 원리는 과학 과목은 뇌파가 안정되고, 수학문제를 풀 경우에, 스트레스를 최소화 하고 안정감을 느낄 정도의 편안한 조도를 유지 시키면, 두뇌 회전을 빠르게 수행 한다는 연구 결과를 기반으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 과학 및 수학 학습을 효과적으로 하기위해서, 스트레스 치료 및 음악치료를 이용해서, 최적의 학습조건 모의실험을 하였다. 그러나, 사용자의 취향에 따라서, 좋아하는 음악이나 색깔은 많은 차이점이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서, 최적의 조명 치료및 음악치료를 제안하고 모의실험 하였다.