• Title/Summary/Keyword: 평가지 생성 알고리즘

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Backward Reasoning in Fuzzy Petri - net Representation for Fuzzy Production Rules (퍼지생성규칙을 위한 퍼지페트리네트표현에서 후진추론)

  • Cho, Sang-Yeop
    • The Transactions of the Korea Information Processing Society
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    • v.5 no.4
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    • pp.951-958
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    • 1998
  • In this paper, we propose a backward reasoning algorithm which can be utilized in the fuzzy Petri-net representation representing fuzzy production rules. The fuzzy Petri-net representation can be used to model a approximate reasoning system and implement a fuzzy inference engine. The proposed algorithm, which uses the proper belief evaluation functions according to fuzzy concepts in antecedentes and consequents of fuzzy production rules, is more closer to human intuition and reasoning than other methods. This algorithm generates the backward reasoning path from the goal to the initial nodes and evaluates the belief value of the goal node using belief evaluation functions.

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Generation of Efficient Fuzzy Classification Rules Using Evolutionary Algorithm with Data Partition Evaluation (데이터 분할 평가 진화알고리즘을 이용한 효율적인 퍼지 분류규칙의 생성)

  • Ryu, Joung-Woo;Kim, Sung-Eun;Kim, Myung-Won
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.18 no.1
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    • pp.32-40
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    • 2008
  • Fuzzy rules are very useful and efficient to describe classification rules especially when the attribute values are continuous and fuzzy in nature. However, it is generally difficult to determine membership functions for generating efficient fuzzy classification rules. In this paper, we propose a method of automatic generation of efficient fuzzy classification rules using evolutionary algorithm. In our method we generate a set of initial membership functions for evolutionary algorithm by supervised clustering the training data set and we evolve the set of initial membership functions in order to generate fuzzy classification rules taking into consideration both classification accuracy and rule comprehensibility. To reduce time to evaluate an individual we also propose an evolutionary algorithm with data partition evaluation in which the training data set is partitioned into a number of subsets and individuals are evaluated using a randomly selected subset of data at a time instead of the whole training data set. We experimented our algorithm with the UCI learning data sets, the experiment results showed that our method was more efficient at average compared with the existing algorithms. For the evolutionary algorithm with data partition evaluation, we experimented with our method over the intrusion detection data of KDD'99 Cup, and confirmed that evaluation time was reduced by about 70%. Compared with the KDD'99 Cup winner, the accuracy was increased by 1.54% while the cost was reduced by 20.8%.

Recognition of Resident Registration Card using ART-1 based Self-Organizing Supervised Learning Algorithm And Face Recognition (ART-1 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘과 얼굴 인증을 이용한 주민등록증 인식)

  • Shin Tae-Sung;Park Choong-Shik;Moon Yong-Eun;Kim Kwang-Baek
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.313-318
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    • 2006
  • 본 논문에서는 ART-1 기반 자가 생성 지도학습 알고리즘과 얼굴 인증을 이용한 주민등록증 인식방법을 제안한다. 본 논문에서는 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위해, 획득된 주민등록증의 영상에서 Sobel Mask와 Median Filter를 이용하여 윤곽선을 추출하고 잡음을 제거한 후, 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 각각 추출한다. 그리고 고주파 필터링을 적용하여 추출된 영역을 이진화하고 4방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 추출된 개별 코드는 ART-1 기반 자가 생성 지도학습 알고리즘을 적용하여 인식한다. 얼굴 인증은 Template Matching 방법을 적용하여 Face Template Database를 구축하고, 획득된 주민등록증의 얼굴 영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증의 사진 위조 여부를 판별한다. 제안된 주민등록증 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 10개의 주민등록증을 대상으로 실험하였고 원본 주민등록증 영상에서 사진과 얼굴 부분을 위조한 주민등록증에 대해 얼굴 인증 실험을 하였다. 실험을 통해 제안된 방법이 주민등록번호 인식 및 얼굴 인증에 있어서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

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Creating 3D Artificial Flowers using Structured Directed Graph and Interactive Genetic Algorithm (구조적 방향성 그래프와 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 3차원 꽃의 생성)

  • 민현정;조성배
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.31 no.3
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    • pp.267-275
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    • 2004
  • Directed graph and Lindenmayer system (L-system) are two major encoding methods of representation to develop creatures in application field of artificial life. It is difficult to define real morphology structurally using the L-systems which are a grammatical rewriting system because L-systems represent genotype as loops, procedure calls, variables, and parameters. This paper defines a class of representations called structured directed graph, which is identified by its ability to define structures of the genotype in the translation to the phenotype, and presents an example of creating 3D flowers using a directed graph which is proper method to represent real morphology, and interactive genetic algorithm which decodes the problem with human's emotional evaluation. The experimental results show that natural flower morphology can be generated by the proposed method.

A Personalized Clothing Recommender System Based on the Algorithm for Mining Association Rules (연관 규칙 생성 알고리즘 기반의 개인화 의류 추천 시스템)

  • Lee, Chong-Hyeon;Lee, Suk-Hoon;Kim, Jang-Won;Baik, Doo-Kwon
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.19 no.4
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    • pp.59-66
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    • 2010
  • We present a personalized clothing recommender system - one that mines association rules from transaction described in ontologies and infers a recommendation from the rules. The recommender system can forecast frequently changing trends of clothing using the Onto-Apriori algorithm, and it makes appropriate recommendations for each users possible through the inference marked as meta nodes. We simulates the rule generator and the inferential search engine of the system with focus on accuracy and efficiency, and our results validate the system.

Generating Pairwise Comparison Set for Crowed Sourcing based Deep Learning (크라우드 소싱 기반 딥러닝 선호 학습을 위한 쌍체 비교 셋 생성)

  • Yoo, Kihyun;Lee, Donggi;Lee, Chang Woo;Nam, Kwang Woo
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.27 no.5
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    • pp.1-11
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    • 2022
  • With the development of deep learning technology, various research and development are underway to estimate preference rankings through learning, and it is used in various fields such as web search, gene classification, recommendation system, and image search. Approximation algorithms are used to estimate deep learning-based preference ranking, which builds more than k comparison sets on all comparison targets to ensure proper accuracy, and how to build comparison sets affects learning. In this paper, we propose a k-disjoint comparison set generation algorithm and a k-chain comparison set generation algorithm, a novel algorithm for generating paired comparison sets for crowd-sourcing-based deep learning affinity measurements. In particular, the experiment confirmed that the k-chaining algorithm, like the conventional circular generation algorithm, also has a random nature that can support stable preference evaluation while ensuring connectivity between data.

A Hybrid Genetic Algorithm for the Identical Parallel Machine Total Tardiness Problem (동종 병렬기계에서 납기지연 최소화를 위한 혼합형 유전 알고리즘의 개발)

  • Choe, Hong-Jin;Lee, Jong-Yeong;Park, Mun-Won
    • Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.624-627
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    • 2004
  • 본 연구는 동일한 병렬기계에서의 총 납기지연의 합을 최소화하는 일정계획 문제에 대해 다룬다. 이 문제는 Lenstra et al. (1977)에 의해 NP-hard로 알려져 있으며, 작업의 수와 기계의 수가 큰 현실적 문제에 대해 적절한 시간 내에 최적해를 찾는다는 것은 사실상 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위하여 혼합형 유전 알고리즘(hybrid genetic algorithm)을 제안한다. 혼합형 유전 알고리즘에서는 임의로 발생시킨 모집단에 대해 먼저 유전 알고리즘(genetic algorithm)이 세대를 진행하며 해를 개선한다. 유전 알고리즘이 일정기간동안 더 이상 해를 개선하지 못하면, 부분탐색 알고리즘(local-search algorithm))이 유전 알고리즘의 모집단의 개체들에 대해 해의 개선을 시도한다. 즉, 부분 탐색 알고리즘은 모집단 속의 각각의 개체를 초기해로 하여 모집단 내의 개체 수만큼의 부분 최적해(local optimum)들을 구한다. 이렇게 구한 부분 최적해들로 새로운 모집단을 구성하면 다시 유전 알고리즘이 진행된다. 이 과정을 종료조건에 이를 때까지 번갈아가며 반복 수행한다. 본 연구에서 제안한 유전 알고리즘에서는 Bean(1994)이 제안한 Random key 방법으로 개체를 표현하였으며 Park(2000)이 제안한 3가지 교차 연산자들을 채용하였다. 부분탐색 알고리즘을 위해서는 쌍대교환(pair-wise interchange) 방법을 통해 이웃해를 생성하였다. 선행실험을 통하여 제안한 혼합형 유전알고리즘에서 사용하는 다양한 모수(parameter)값들을 최적화하였으며 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 기존의 알고리즘과도 비교실험을 수행하였다.복적인 지표가 채택되는 경우를 포함하고 있다. 셋째는 추상적이며 측정이 어려운 지표를 채택하고 있는 경우이다. 여기에는 지표에 대한 정확한 정의가 이루어져 있지 않아 피 평가자가 불필요하거나 과다한 평가 자료를 준비해야 하거나 평가자로 하여금 평가 시 혼돈을 유발할 가능성이 있거나, 또는 상위개념의 평가항목과 하위개념의 평가항목이 혼재되어 구분이 모호한 경우를 포함하고 있다. 바탕으로 '생태적 합리성'이라는 체계적인 지식교육을 거쳐서, '환경정의' 의식의 제고로 이어가고, 굵직한 '환경갈등'의 상황에서 뚜렷한 정치적 태도와 실천을 할 수 있는 '생태적 인간상'의 육성으로 나아갈 수 있어야 한다는 것이 필자의 생각이다. 이를 위해서는 어찌되었건 체험학습 영역에서는 환경현안에 대한 사회적 실천을 '교육 소재'로 삼을 수 있어야 하며, 교과학습 영역에서는 한국사회의 환경현안에 대한 정치경제적 접근을 외면하지 말고 교과서 저작의 소재로 삼을 수 있어야 하며, 이는 '환경관리주의'와 '녹색소비'에 머물러 있는 '환경 지식교육'과 실천을 한단계 진전시키는 작업으로 이어질 것이다. 이후 10년의 환경교육은 바로 '생태적 합리성'과 '환경정의'라는 두 '화두'에 터하여 세워져야 한다.배액에서 약해를 보였으나, 25% 야자지방산의 경우 50 ${\sim}$ 100배액 어디에서도 액해를 보이지 않았다. 별도로 적용한 시험에서, 토마토의 경우에도 25% 야자지방산 비누 50 ${\sim}$ 100배액 모두 약해를 발생하지 않았으나, 오이에서는 25% 야자지방산 비누 100배액에도 약해를 나타내었다. 12. 이상의 결과, 천연지방산을 이용하여 유기농업에 허용되는 각종의 살충비누를 제조할 수 있었으

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Development of Way-points Generation Algorithm for Autonomous Tractor (자율주행 트랙터의 경로점 생성 알고리즘 개발)

  • Kim, Ki Duck;Lee, Hyeon Seung;Lee, Young Ju;Kim, Dong Ki;Shin, Beom Soo
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.153-153
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    • 2017
  • 본 연구에서는 농작업지내 모서리 점을 이용하여 자율주행 트랙터의 경로점을 생성하는 알고리즘을 개발하였다. 작업지는 직사각형의 형태에서 거리가 긴 방향으로 직선주행 경로로 하고, 직선경로의 수는 작업폭에 의해 결정되며 홀수 또는 짝수 개일 수 있다. 또한 TM좌표계에서 직선주행 경로의 기울기는 양수 또는 음수 일 수 있으며, 선회시 전체적으로 좌회전 또는 우회전하는 경우로 구분하여, 즉 총 8가지의 경우에 대하여 조건이 주어지면 경로점을 구할 수 있도록 프로그램하였다. 선회를 위한 곡선경로 생성에는 트랙터의 최소 회전반경 데이터를 사용하였으며, 이때 새로 진입할 다음 경로가 충분히 떨어져 있는 경우에는 선회 구간에서도 직선 경로 구간이 생길 수 있음을 고려하였다. 한 주기의 경로점은 직선 경로 구간의 시작점과 끝점, 선회 구간의 시작점과 끝점, 다음 직선경로로 진입을 위해 선회하기 직전까지의 직선 구간에 대한 시작점과 끝점 등 6가지의 경우로 구분할 수 있다. 이때 어떤 끝점 경로점은 다음 조작 구간의 시작점 경로점이 되므로 최종적인 경로점 데이터는 4개가 된다. 여기서, 첫 번째 경로점 생성에서는 직선구간 진입을 위한 선회구간의 시작점과 끝점은 제외하였으며, 작업지로 진입할 수 있는 입구와 출구는 동일한 것으로 가정하여, 작업이 완료되는 지점에서 선회하여 다시 출발점으로 돌아올 수 있도록 추가 구성하였다. 실제 상황에서는 직선주행 경로의 수가 정수가 되지 않을 수 있으며, 이때는 작업 구간이 약간씩 오버랩되도록 작업폭을 조정하여 경로의 수가 항상 정수가 되도록 하였다. 알고리즘 평가에 사용된 작업 패턴은 관행적인 방법으로서 작업 포장을 반으로 나누어 8자형 패턴을 이용하였다.

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ART1-based Fuzzy Supervised Learning Algorithm (ART-1 기반 퍼지 지도 학습 알고리즘)

  • Kim Kwang-Baek;Cho Jae-Hyun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.9 no.4
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    • pp.883-889
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    • 2005
  • Error backpropagation algorithm of multilayer perceptron may result in local-minima because of the insufficient nodes in the hidden layer, inadequate momentum set-up, and initial weights. In this paper, we proposed the ART-1 based fuzzy supervised learning algorithm which is composed of ART-1 and fuzzy single layer supervised learning algorithm. The Proposed fuzzy supervised learning algorithm using self-generation method applied not only ART-1 to creation of nodes from the input layer to the hidden layer, but also the winer-take-all method, modifying stored patterns according to specific patterns. to adjustment of weights. We have applied the proposed learning method to the problem of recognizing a resident registration number in resident cards. Our experimental result showed that the possibility of local-minima was decreased and the teaming speed and the paralysis were improved more than the conventional error backpropagation algorithm.

Players Adaptive Monster Generation Technique Using Genetic Algorithm (유전 알고리즘을 이용한 플레이어 적응형 몬스터 생성 기법)

  • Kim, Ji-Min;Kim, Sun-Jeong;Hong, Seokmin
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.18 no.2
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    • pp.43-51
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    • 2017
  • As the game industry is blooming, the generation of contents is far behind the consumption of contents. With this reason, it is necessary to afford the game contents considering level of game player's skill. In order to effectively solve this problem, Procedural Content Generation(PCG) using Artificial Intelligence(AI) is one of the plausible options. This paper proposes the procedural method to generate various monsters considering level of player's skill using genetic algorithm. One gene consists of the properties of a monster and one genome consists of genes for various monsters. A generated monster is evaluated by battle simulation with a player and then goes through selection and crossover steps. Using our proposed scheme, players adaptive monsters are generated procedurally based on genetic algorithm and the variety of monsters which are generated with different number of genome is compared.