• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.21 no.5
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• pp.891-899
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• 2010

Association rule is the technique to represent the relationship between two or more items by numerical representing for the relevance of each item in vast amounts of databases, and is most being used in data mining. The basic thresholds for association rule are support, confidence, and lift. these are used to generate the association rules. We need standardization of lift because the range of lift value is different from that of support and confidence. And also we need standardization of support and confidence to compare objectively association level of antecedent variables for one descendant variable. In this paper we propose a method for standardization of association thresholds considering marginal probability for each item to grasp objectively and exactly association level, check the conditions for association criteria and then compare association thresholds with standardized association thresholds using some concrete examples.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.04a
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• pp.53-53
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• 1999

제품에 대한 수요의 다양화에 대응하기 위해서, 다품종소량생산방식이 정착하고 있다. 다품종소량생산을 효율적으로 실현하는 현대의 전형적인 자동화생산시스템으로서, 유연생산시스템(Flexible Manufacturing System : 이하 FMS)이 급속히 보급되어, FMS의 효율적인 운영이 생산현장에 있어서 중요한 과제가 되고 있다. 다수의 품종이 동시에 병행해서 반복적으로 생산되는 실제의 FMS에서는, 품종의 생산에 필요한 일련의 작업의 종류에 대한 우선순서인 "투입우선순서(Dispatching Priority)"를 설정해서, 그것을 기반으로 시스템이 운영되는 것이 보통이다.본 연구에서는 투입우선순서로 제어되는 동일한 품종의 반복이 있는 FMS를 염두에 두고, 생산요건이 확정적인 상태에서 주어진 평가척도를 최적화하는 투입우선순서를 결정하는 문제로써, FMS의 투입우선순서 결정문제 (FMS dispatching priority problem)를 제기하여, 시뮬레이션을 통해서 그 해법을 논한다. 실재하는 많은 FMS에 있어서 투입우선순서를 단기간에 용이하게 정할 수 있는 우선규칙(dispatching rule)이 실용적으로 넓게 이용되고 있다. 종래로부터, ？샵(job shop)을 대상으로 하는 다수의 우선규칙이 제안, 평가되어 왔지만, 그것들은 각 품종이 서로 다른 종류의 일감인 것을 상정하고 있으며, 동일한 품종의 일감의 존재를 의식하고 있지 않다. 본 연구에서는 재래형의 ？샵 환경에 있어서 그 유효성이 검증되어 있는 기존의 표준적인 우선규칙의 성능이, 동일한 품종의 반복이 있는 경우에도 잘 기능하는지 어떤지를 시뮬레이션을 통해 평가한 후에, 오더사이즈(order size)를 고려한 우선규칙을 제안하고, 납기지체의 평가척도에 관한 유효성을 명확히 하고 있다. 시뮬레이션 실험의 결과에서는, 우선규칙의 기본적인 결정요인이 성능에 미치는 영향을 통계적으로 분석하고 있다.로 분석하고 있다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.1 no.1
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• pp.43-59
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• 1995

본 논문에서는 규칙기반 지식표현에서 퍼지값과 확신도를 사용할 때 발생하는 문제점을 살펴본다. 이들 문제점 해결을 위해서 규칙의 매칭시에 발생하는 퍼지매칭, 퍼지비교, 구간내의 포함에 대한 만족정돌르 평가하는 척도를 제안하다. 또한, 퍼지값과 확신도를 사용하는 규칙기반 지식표현에 대해 적용가능한 추론방법을 소개한다. 한편, 일반규칙과 퍼지생성규칙을 전문가시스템에서 동시에 융통성있게 사용하는 방법을 제시한다. 끝으로 제안된 방법들을 고려하여 설계한 퍼지 전문가시스템 개발도구인 FOPS5에 대하여 소개한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.15 no.4
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• pp.123-140
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• 2009

Fuzzy neural network is an integrated model of artificial neural network and fuzzy system and it has been successfully applied in control and forecasting area. Recently ANFIS(Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) has been noticed widely among various fuzzy neural network models because of outstanding performance of control and forecasting accuracy. ANFIS has capability to refine its fuzzy rules interactively with human expert. In particular, when we use initial rule structure for machine learning which is generated from human expert, it is highly probable to reach global optimum solution as well as shorten time to convergence. We propose metrics to evaluate interpretability of generated rules as a means of acquiring domain knowledge and compare level of interpretability of ANFIS fuzzy rules to those of C5.0 classification rules. The proposed metrics also can be used to evaluate capability of rule generation for the various machine learning methods.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.29 no.1_2
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• pp.53-64
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• 2002

Association rule discovery is a method that detects associative relationships between items or attributes in transactions. It is one of the most widely studied problems in data mining because it offers useful insight into the types of dependencies that exist in a data set. However, most studies on association rule discovery have the drawback that they can not discover association rules among user groups that have common characteristics. To solve this problem, we segment the set of users into user-subgroups by using feature selection and the user segmentation, thus local association rules in user-subgroup can be discovered. To evaluate that the local association rules are more appropriated than the global association rules in each user-subgroup, derived local association rules are compared with global association rules in terms of several evaluation measures.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.1 s.33
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• pp.209-216
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• 2005

Performance assessment has Problems about possibilities of assessment fault by appraisal, fairness, reliability, and validity of grading, ambiguity of grading standard, difficulty about objectivity security etc. This study proposes fuzzy Performance assessment system to solve problem of the conventional performance assessment. This Paper presented an objective and reliable performance assessment method through fuzzy reasoning, design fuzzy membership function and define fuzzy rule analyzing factor that influence in each sacred ground of performance assessment to account principle subject. Also, performance assessment item divides by formation estimation and subject estimation and designed membership function in proposed performance assessment method. Performance assessment result that is worked through fuzzy Performance assessment system can pare down burden about appraisal's fault and provide fair and reliable assessment result through grading that have correct standard and consistency to students.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.953-956
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• 2001

인터넷에서 정보보호 서비스를 제공하는 시스템은 일반적인 시스템보다 보안성 유지의 필요성이 더욱 중요하다. 그렇기 때문에 시스템의 안전성, 즉 시스템의 구현상의 적합성과 보안성을 평가하는 기술이 필요하다. 특히 고도로 발전하는 해킹기술에 대해 시스템이 얼마만큼의 정보보호 서비스를 제공하는지에 대해 평가할 수 있어야 그 시스템의 적합성과 보안성을 확인할 수 있다. 이러한 보안성 평가 기술은 정보보호 서비스를 제공하는 시스템에 독립적으로 구동 되어야 하고, 고도로 발전하는 해킹기술에 대해 유연히 대처할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 프로토콜 레벨의 정보보호 서비스를 제공하는 시스템에 대해 다양한 규칙을 적용하여 시스템의 적합성 및 보안성을 객관적으로 평가할 수 있는 규칙기반 프로토콜 보안평가 시스템을 설계한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.9 no.6
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• pp.22-28
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• 1990

최근에 음성합성 기술이 발전됨에 따라 이러한 기술을 이용한 새로운 통신 서비스가 등장하고 있으며 그 표준 설정에 있어서 음성 품질은 아주 중요한 요인이 된다. 따라서, 시스템 알고리즘의 진단 적 평가 및 평가치의 상호 비교를 위해 품질 평가방법을 개발하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 규칙 합성음성의 이해성 평가를 위한 기본적 사항들과 개념을 기술하고 ,이해성 평가에 사용되는 단어 표를 구성하는 방법과 단어표를 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04a
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• pp.57-60
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• 2001

본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.