• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2000.11a
• /
• pp.44-48
• /
• 2000

퍼지 집합은 경계가 애매한 집단, 어떤 제약에 대한 만족정도가 애매한 개체들의 모임, 또는 애매한 개념을 소속정도를 이용하여 표현한다. 퍼지 집합에서는 자신의 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 개체나 상반되는 개체에 대해서도 소속정도 값으로 0을 부여한다. 응용에 따라서는 집합이 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 것과 상반되는 것을 구별하여 표현하는 것이 유용한 경우도 있다. 이 논문에서는 퍼지 집합에서 소속정도값 0을 갖는 무관한 원소들과 상반되는 원소들을 구별하여 표현하기 위해 소속 정도값의 영역을 구간 [-1, 1]로 확장한 바이폴라 퍼지집합이라는 확장된 퍼지 집합을 소개한다. 한편, 바이폴라 퍼지 집합에 대한 집합연산, 퍼지정도 척도, 관계, 추론 등의 연산에 대해서도 소개한다.

• Electronics and Telecommunications Trends
• /
• v.9 no.3
• /
• pp.139-151
• /
• 1994

퍼지집합은 언어의 의미와 개념속에 포함되어 있는 모호성을 정량적으로 표현하기 위한 집합개념으로서 매우 자연스럽고 어느 누구나 쉽게 이해할 수 있는 이론이다. 일반적으로 퍼지집합은 기존의 Crisp 집합을 확장한 것으로서 부분집합과 정의함수를 1대 1로 대응시키는 것이다. 본 고는 퍼지집합론과 퍼지논리에 대한 기본적인 개념과 퍼지제어이론을 적용한 산업용 응용사례에 대하여 기술한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.331-333
• /
• 2001

본 논문에서는 퍼지집합의 소속함수에 대한 가중치 함수를 제안한다. 제안하는 가중치 함수는 퍼지집합의 소속함수에 곱해지는 형태로서 적용되어지며, 이것은 소속함수에 대한 사용자의 선호도를 의미한다. 제안하는 가중치 함수의 개념은 기본적으로 소속함수를 사용하는 어떤 퍼지 집합의 응용에서도 적용될 수 있을 것으로 보이나, 본 논문에서는 그 중 한가지 경우로 비퍼지화 방법을 적용 대상으로 선택하였다. 제안하는 가중치 함수가 비퍼지화 방법에 있어서 가지는 의미를 보이며, 기존의 비퍼지화 방법들에서 이러한 가중치 함수의 개념이 어떻게 적용되어 왔는지를 보인다. 또한 기존의 비퍼지화 방법들이 개녀멩 적용되지 않은 형태의 가중치 함수를 선택하여, 비퍼지화 방법에 특정 가중치 함수를 적용하였을 때의 특성 변화를 보인다. 이러한 일반적인 형태의 가중치 함수를 퍼지집합의 소속함수에 적용함으로서, 다양한 형태의 선호도를 퍼지집합의 형태에 반영할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2006.05a
• /
• pp.85-89
• /
• 2006

구간값 퍼지집합은 일반적인 퍼지집합보다 언어적인 의사결정 절차에서 매핑의 정확성과 계산의 효율성이 뛰어나고, 규칙의 가중치는 패턴 분류문제에서 분류 경계를 효율적으로 조정할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지규칙 기반 분류방법을 구간값 퍼지규칙 기반 분류방법으로 확장하고 규칙의 가중치를 고려한 분류방법을 제안한다. 모의실험에서는 일반 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법과 구간값 퍼지집합에서 규칙 가중치를 고려한 분류방법을 비교하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.183-188
• /
• 1996

Fuzzy sets Introduced by Zadeh is a concept which can process, and reson a vague Information using membership functions. The notion of rough sets introduced by Pawlak is based on the ability to classify. reduce. and perform approximation reasoning for the Indiscernible data.A comparison between fuzzy sets and rough sets has been given In Pawlak where it is shown that these concepts are different and can't combine each other. The purpose of this paper Is to Introduce and define the notion of fuzzy-rough sets which joins the membership function of fuzzy sets to the rough sets.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.9B no.6
• /
• pp.783-790
• /
• 2002

This paper proposes a fuzzy Pr/T net representation of interval-valued fuzzy set reasoning, where fuzzy production rules are used for knowledge representation, and the belief of fuzzy production rules are represented by interval-valued fuzzy sets. The presented interval-valued fuzzy reasoning algorithm is much closer to human intuition and reasoning than other methods because this algorithm uses the proper belief evaluation functions according to fuzzy concepts in fuzzy production rules.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.10 no.3
• /
• pp.242-251
• /
• 2000

퍼지관계 개념을 응용한 BK-퍼지정보검색기법은 형태론에 입각하는 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 정보검색 기법이다. 그러나 BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 실제 대용량의 정보 검색은 사실상 불가능하다. 본 논문에서는 BK-퍼지검색정보모델의 시간복잡도를 낮추기 위해, 축소용어집합(reduced term set)을 이용한 개선된 BK-퍼지정보검색모델(A-FIRM)을 제안한다. 개선된 BK-FIRM은 시스템 처리시간과 신뢰도 간 상층점(trade-off)을 제공한다. 축소용어집합은 용어집합의 부분집합으로서 검색결과의 신뢰도와 밀접한 관계를 가진다. 동일한 크기의 축소용어집합이 주어질 때, 보다 적절한 용어들로 구성된 축소용어집합이 보다 나은 검색 신뢰도를 이끈다. 따라서 보다 적절한 축소용어집합 구성을 위한 축소용어집합 추출방법이 요구된다. 본 논문에서는 축소용어집합 추출방법을 크게 무작위 추출, 규칙에 의한 추출, 인간에 의한 직관적 추출 방법으로 구분하고 검색결과의 신뢰도 변화 형태를 분석한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.1968-1969
• /
• 2011

본 논문에서는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지는 Interval Type-2 퍼지 집합을 이용한 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크를 소개한다. Interval Type-2 퍼지 집합 기반 퍼지 뉴럴 네트워크는 각 입력 변수에 따른 서로 분리된 입력 공간을 분할함으로서 네트워크 및 규칙을 구성한다. 규칙의 전반부는 퍼지 입력 공간을 개별적으로 분할하여 표현하고, 각 공간은 Interval Type-2 퍼지 집합으로 구성된다. 규칙의 후반부는 패턴 인식을 위한 다중 출력을 가지며 Interval 집합을 이용하여 다항식으로서 표현된다. 다항식의 계수인 연결가중치는 오류역 전파 알고리즘을 이용하여 학습한다. 또한 실수 코딩 유전자 알고리즘을 이용하여 제안된 네트워크를 최적화한다. 제안된 네트워크는 표준 모델로서 널리 사용되는 수치적인 예를 통하여 평가한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.22 no.2
• /
• pp.212-217
• /
• 2012

A fuzzy set $A$ defined on a probability space ${\Omega}$, $\mathfrak{F}$, $P$ is called a fuzzy event. Zadeh defines the probability of the fuzzy event $A$ using the probability $P$. We define the generalized triangular fuzzy set and apply the extended algebraic operations to these fuzzy sets. A generalized triangular fuzzy set is symmetric and may not have value 1. For two generalized triangular fuzzy sets $A$ and $B$, $A(+)B$ and $A(-)B$ become generalized trapezoidal fuzzy sets, but $A({\cdot})B$ and $A(/)B$ need not to be a generalized triangular fuzzy set or a generalized trapezoidal fuzzy set. We define the normal fuzzy probability on $\mathbb{R}$ using the normal distribution. And we calculate the normal fuzzy probability for generalized triangular fuzzy sets.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
• /
• v.4 no.1
• /
• pp.1-10
• /
• 1997

In this paper, for useful administration of the data which have ambiguities meaningfully and hard to treat, a new relation database model using an integrated fuzzy sets and rough sets relational database one. After proposing Fuzzy-rough relational database model on the base of integrated Fuzzy and Rough sets, Application of the examples of arithmetic is analyzed through the Access DBMS and the visual basic by composing and representing database based on fuzzy and rough sets which are characterized as fuzzy sets and rough sets on Pentium computer(166Mhz). This paper was induced to reduce the data incompleteness.