• Title/Summary/Keyword: 퍼지ID3

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Pattern Analysis of Core Competency of CEO Using Fuzzy ID3 (퍼지 ID3를 이용한 CEO핵심역량의 패턴분석)

  • Park, Bong-Gyeong;Hwang, Seung-Gook
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.20 no.2
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    • pp.273-278
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    • 2010
  • A few small and medium enterprise administer its organization systematically, but most of them is affected by ability and level of a CEO rather than organization system. In this viewpoint, it can be said the study on ability and level of CEO in small and medium enterprise are so meaningful. Thus, in this paper, the core competency of CEO is obtained from the CEO through questionnaire and it is suggested the evaluation model of the CEO core competency. Also patterns were analyzed by ID3 and fuzzy ID3 from data on expert appraise for CEO core competency and level. The 'if-then' fuzzy rules and decision tree created by results of pattern analysis showed their usefulness for evaluation of CEO core competency in small and medium enterprise.

A Fuzzy Approach to Evaluation of Home-helper's Service (요양보호사의 서비스평가에 대한 퍼지적 접근)

  • Jang, Yun-Jeong
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.1
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    • pp.62-67
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    • 2011
  • This study has been undertaken to empirically test how the level of information Home Helpers have about their client and the hypothesis that home-helpers' expertise about their service provided to their clients is expected to positively affect their assessment of service provided to clients. Main results of this study are as follows : First, home-helpers' knowledge, skill, and information about clients is positively related to their assessment of service provided to clients. Home-helpers' information about clients plays a more important role than knowledge and skills in the process of assessing the services provided to clients. After maintaining that the hypothesis is empirically confirmed, the author discusses the implications of empirical findings.

A Study on Pattern Analysis of Sustainability Management Using Fuzzy ID3 (퍼지 ID3를 이용한 지속가능경영의 패턴분석에 관한 연구)

  • Kim, Hong-Jin;Hwang, Seung-Gook
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.5
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    • pp.700-705
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    • 2008
  • In this paper, a model to evaluate the sustainability management for small and middle enterprises was suggested. Also, the if-then rules and its decision tree for pattern analysis which is obtained by fuzzy ID3 from the data of sustainability management were shown. The suggested model can be used for the evaluation tool of competition increasement of enterprises. If the enterprise can recognize that the evaluation rule can be taken advantage of the sustainability management pattern analysis using fuzzy ID3, it is expected that they can use the rule effectively for self evaluation.

A Study on Acquisition of Evaluation Rules for Subcontractors of Construction Companies Using Fuzzy ID3 (퍼지 ID3를 이용한 건설협력업체 평가 룰의 획득에 관한 연구)

  • Yang, Sang-Yul;Kim, Sung-Eun;Hwang, Seung-Gook;Won, You-Dong;Hayashi, Isao
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.17 no.5
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    • pp.691-695
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    • 2007
  • In construction industry, it is very important to secure the eminent subcontractors of construction companies in order to increase the competitive power, these subcontractors ate selected through the total evaluation. Also, the results of evaluation is used management data the subcontractors. Therefore, if we know the evaluation rules of subcontractors previously, it can be used to manage the subcontractors effectively. Thus, using fuzzy ID3 which is obtain the if-then fuzzy rule from the given data, we acquire the rules for evaluation of subcontractors and show its usefulness.

Pattern Analysis of an Evaluation Model on Disaster Management System Using Fuzzy ID3 (퍼지 ID3를 이용한 재난관리시스템 평가모델의 패턴분석)

  • Kim, Hong-Jin;Hwang, Seung-Gook;Park, Young-Man;Park, Kwang-Bak
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.6
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    • pp.826-831
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    • 2008
  • In this paper, an evaluation model of disaster management system which is developed by using GRI G3 version and BCP process for the sustainability management of small and middle enterprises was proposed. The proposed evaluation model can be used to evaluate the disaster management system directly, and to establish the disaster management system as an index. Also, the rules obtained by pattern analysis using fuzzy ID3 for the proposed evaluation model are expected to use the guideline effectively for self evaluation in the small and middle enterprises.

Efficient Fuzzy Rule Generation Using Fuzzy Decision Tree (퍼지 결정 트리를 이용한 효율적인 퍼지 규칙 생성)

  • 민창우;김명원;김수광
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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    • v.35C no.10
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    • pp.59-68
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    • 1998
  • The goal of data mining is to develop the automatic and intelligent tools and technologies that can find useful knowledge from databases. To meet this goal, we propose an efficient data mining algorithm based on the fuzzy decision tree. The proposed method combines comprehensibility of decision tree such as ID3 and C4.5 and representation power of fuzzy set theory. So, it can generate simple and comprehensive rules describing data. The proposed algorithm consists of two stages: the first stage generates the fuzzy membership functions using histogram analysis, and the second stage constructs a fuzzy decision tree using the fuzzy membership functions. From the testing of the proposed algorithm on the IRIS data and the Wisconsin Breast Cancer data, we found that the proposed method can generate a set of fuzzy rules from data efficiently.

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Data Mining Algorithm Based on Fuzzy Decision Tree for Pattern Classification (퍼지 결정트리를 이용한 패턴분류를 위한 데이터 마이닝 알고리즘)

  • Lee, Jung-Geun;Kim, Myeong-Won
    • 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.

A Fuzzy Decision Tree for Data Mining (데이터 마이닝을 위한 퍼지 결정트리)

  • 이중근;민창우;김명원
    • 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.

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Hybrid Prediction Model for Self-Healing System (자가치유 시스템을 위한 하이브리드 예측모델)

  • Yoo, Gil-Jong;Park, Jeong-Min;Jung, Chul-Ho;Lee, Eun-Seok
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2006.02a
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    • pp.381-386
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    • 2006
  • 오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가함에 따라 시스템의 관리작업은 고수준(high-level)의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식이 전통적인 관리자 중심의 방식에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 기존 연구들은 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4가지의 예측 모델 설계 방법을 제안한다. 본 예측 모델은 ID3 알고리즘, 퍼지 추론, 퍼지 뉴럴 네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞춰 적절하게 사용되는 방식이며, 이를 통해 보다 정확한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안모델의 평가를 위해 본 예측모델을 자가치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측의 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.

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