• Korean Journal of Logic
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• v.21 no.1
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• pp.39-57
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• 2018

This paper deals with non-algebraic Kripke-style semantics, i.e, set-theoretical Kripke-style semantics, for weakening-free non-commutative fuzzy logics. We first recall an extension of the pseudo-uninorm based fuzzy logic HpsUL, $CnHpsUL^*$. We next introduce set-theoretical Kripke-style semantics for it.

• Korean Journal of Logic
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• v.22 no.2
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• pp.291-307
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• 2019

This paper deals with set-theoretic Kripke-style semantics for FR, a fuzzy version of R of Relevance. For this, first, we introduce the system FR and its corresponding Kripke-style semantics. Next, we provide set-theoretic completeness results for it.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.321-324
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• 2008

Type-2 퍼지 집합은 Type-1 퍼지 집합에서는 다루기 어려운 언어적인 불확실성을 더욱 효과적으로 다룰 수 있다. TSK 퍼지 로직 시스템(TSK Fuzzy Logic Systems; TSK FLS)은 Mamdani 모델과 함께 가장 널리 사용되는 FLS이다. 본 연구의 Interval Type-2 TSK FLS 모델은 전반부에서 Type-2 퍼지 집합을 이용하고 후반부는 계수가 상수인 1차식을 사용한다. 전반부의 파라미터는 오류역전파 방법(Back-propagation)을 통한 학습으로 결정되고, 후반부 파라미터(계수)들은 Least squre method(LSM)를 사용하여 결정된 값을 사용하여 모델을 구축한다. 본 논문에서는 Type-1 TSK FLS과 Type-2 TSK FLS의 성능을 가스로 공정 데이터를 적용하여 비교 분석한다. 또한 랜덤 화이트 가우시안 노이즈를 추가한 테스트 데이터를 사용하여 노이즈에 대한 성능을 분석한다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.3 no.1
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• pp.211-217
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• 2000

본 논문의 목적은 G. Cantor 에 의하여 출발된 집합론을 보통집합 이론이라고 구별하여 부를 때, 보통 집합 이론이 그 바탕에 깔고 있는 논리적 제한 점들 곧, 배중률이라든지 모순의 법칙 등을 어떻게 보완할 수 있을 것인가\ulcorner 하는 점과 그러한 점을 보완하여야 할 필요성에 대하여도 생각하고자 한다. 그런 관점에서 보통집합 이론과 퍼지집합 이론의 기본개념을 상호 비교함으로써 앞서 제기한 문제의 보완 요소를 찾아보려고 한다. 실제에 있어 인간의 사고 가운데에서는 중간을 배제하는 일이 없음에도 불구하고 이를 수학적으로 접근하고 표현하는 수단이 부족함으로 인하여 부자연스러운 논리의 법칙을 받아들일 수밖에 없었던 것도 사실이다. 특히, 논리적 응용력이 부족한 중등과정의 학생들에게 있어서 수학이 전적으로 2가 논리에 의하여 지배되고 있다는 방식으로만 지도하는 것은 여러 가지 측면에서 그 내용의 보완이 요구된다. 보다 다양한 수학적 표현의 여지를 열어주는 지도법은 쉼없이 연구되어야 할 것이다. 무엇보다도 배우는 학생들이 보다 폭 넓은 사고의 영역을 소유하고, 그를 바탕으로 창의적이고 자유로운 발상이 이어 질 수 있도록 하기 위하여는 교사의 수학적 시야가 보다 넓고 유연해져야 한다함은 재론할 필요가 없을 것이다. 그런 의미에서 본 논문이 작은 역할을 할 수 있기를 바란다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.6
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• pp.717-722
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• 2004

This paper presents fuzzy rules to predict diagnosis of Wisconsin breast cancer using neural network with weighted fuzzy membership functions (NNWFM). NNWFM is capable of self-adapting weighted membership functions to enhance accuracy in prediction from the given clinical training data. n set of small, medium, and large weighted triangular membership functions in a hyperbox are used for representing n set of featured input. The membership functions are randomly distributed and weighted initially, and then their positions and weights are adjusted during learning. After learning, prediction rules are extracted directly from the enhanced bounded sums of n set of weighted fuzzy membership functions. Two number of prediction rules extracted from NNWFM outperforms to the current published results in number of rules and accuracy with 99.41%.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• v.16 no.5
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• pp.781-790
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• 2009

This paper deals with a rank transformation method and a Theil's method based on an ${\alpha}$-level set of a fuzzy number to construct a fuzzy linear regression model. The rank transformation method is a simple procedure where the data are merely replaced with their corresponding ranks, and the Theil's method uses the median of all estimates of the parameter calculated from selected pairs of observations. We also consider two numerical examples to evaluate effectiveness of the fuzzy regression model using the proposed method and of another fuzzy regression model using the least square method.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.5
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• pp.472-479
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• 1999

In this paper, we propose a land cover pattern classifier for remote sensing image by using neuro-fuzzy algorithm. The proposed pattem classifier has a 3-layer feed-forward architecture that is derived from generic fuzzy perceptrons, and the weights are con~posed of h u y sets. We also implement a neuro-fuzzy pattern classification system in the Visual C++ environment. To measure the performance of this, we compare it with the conventional neural networks with back-propagation learning and the Maximum-likelihood algorithms. We classified the remote sensing image into the eight classes covered the majority of land cover feature, selected the same training sites. Experimental results show that the proposed classifier performs well especially in the mixed composition area having many classes rather than the conventional systems.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.10a
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• pp.233-236
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• 1997

퍼지 관계 개념을 응용한 퍼지 정보 검색은 형태론에 입각한 기존의 정보 검색과는 달리 문서와 용어의 의미론에 근거하는 정보검색을 할 수 있다. 퍼지 정보 검색은 문헌의 집합 용어의 집합으로 나누고 문헌과 용어의 관계성을 문서 $\times$ 용어이 관계 행렬로 나타내며 퍼지 관계곱 연산을 이용하여 시소러스(thesaurus)를 형성하고 사용자로부터 주어진 질의 적합한 문서를 제공한다. 그러나 이러한 퍼지 관계곱 연산은 매우 큰 시간 복합도를 요구하는 연산이고 퍼지값은 부동소수점으로 표현해야하므로 대용량의 문서 시스템에 적용할 수 없어 비현실적이다. 부동소수점 연산은 연산속도가 느리고 저장공간도 많이 요구하므로 부동소수점 연산을 비트 연산으로 대체할 수 있다면 처리속도와 처리공간에 있어 성능 향상을 기대할 수 있다. 본 연구는 퍼지 정보 검색의 시소러스 형성에 있어 $\alpha$-cut 적용의 시기를 조정하여 성능을 향상하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.442-445
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• 2004

본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks： gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.9 no.4
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• pp.375-383
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• 1999

사용자가 최소의 이해와 수정 노력으로 적합한 컴포넌트를 선택할수 있는 방안이 요구된다, 따라서 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용도 측정을 위한 혼합적 척도를 제안한다. 현업에서의 연구와 경험을 통해서 증명된 객관성 있는 척도들을 측정인자로 설정한다. 러프집합을 이용하여 각측정인자들이 컴포넌트 재상요에 미치는 영향의 정도를 평가하고 각 측정인자들의 상대적 중요도를 구한다, Sugeno의 퍼지적분을 이용하여 측정인자들의 중요도와 측정값들을 종합함으로써 컴포넌트들의 재사용도를 측정한다. 마지막으로 제안된 ordinal scale과 ratio scale에 따름을 보여준다.