Recently, deep learning and machine learning have attracted considerable attention and many supporting frameworks appeared. In artificial intelligence field, a large body of research is underway to apply the relevant knowledge for complex problem-solving, necessitating the application of various learning algorithms and training methods to artificial intelligence systems. In addition, there is a dearth of performance evaluation of decision making agents. The decision making agent that can find optimal solutions by using reinforcement learning methods designed through this research can collect raw pixel data observed from dynamic environments and make decisions by itself based on the data. The decision making agent uses convolutional neural networks to classify situations it confronts, and the data observed from the environment undergoes preprocessing before being used. This research represents how the convolutional neural networks and the decision making agent are configured, analyzes learning performance through a value-based algorithm and a policy-based algorithm : a Deep Q-Networks and a Policy Gradient, sets forth their differences and demonstrates how the convolutional neural networks affect entire learning performance when using pixel data. This research is expected to contribute to the improvement of artificial intelligence systems which can efficiently find optimal solutions by using features extracted from raw pixel data.
Along with advance of information technology, value of information is growing much more than ever. And nearly all organizations pay great attentions to information security to protect their own important informations against every kind of hazardous accidents. Therefore, organizations want to select best information security system among many possible alternatives. For this purpose, several fuzzy AHP decision making approaches can be utilized. In this study, we consider a number of qualitative and quantitative factors to evaluate security systems and then apply three fuzzy AHP approaches for simple case to compare the results from three approaches. We find that final decision depends on both fuzzy AHP methods and degree of fuzziness.
A combined treatment system using multiple source water is becoming important as an alternative to conventional water supply for small-scale water systems. In this research, combined water treatment systems were investigated for simultaneous use of multi-source water including rainwater, ground water, river water, and reclaimed wastewater. A laboratory-scale system was developed to systematically compare various combinations of water treatment processes, including sand filtration, microfiltration (MF), granular activated carbon (GAC), and nanofiltration (NF). Results showed that the efficiency of combined water treatment systems was affected by the quality of feed waters. In addition, a simply approach based on the concept of linear combination was suggested to support a decision-making for the optimum water treatment systems with the consideration of final water quality.
한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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pp.674-679
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1998
In this paepr, we proposed a new way to make a pre-pruned searching tree for GO game moves from macroscopic strategy described in linguistic expression. The strategy was a consequence of macroscopic recognition of GO game situations. The definitions of fuzzy macroscopic strategy, fuzzy tactics and tactical sequences using fuzzy set are shown and its family, so called "multi level fuzzy set". Some examples are also shown.
With the recent evolutionary progress in network and terminal technologies, current videoconference systems are in the level of practical use. The existing systems, however, would not be fully useful for decision making process since eyes of users can not always be in contact that makes it difficult to read the expression of participants. In this paper, we discuss the principle and the impact of“MONJUnoCHIE System”a videoconference system with eye contact using a special display device called“Glass Vision”.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1074-1077
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1993
The objective of this paper is to develop a fuzzy logic based decision-making system to detect low current faults using multiple detection algorithms. This fuzzy system utilizes a fuzzy expert model which executes an operation without complicated mathematical models. This fuzzy system decides the performance weights of the detection algorithms. The weights and the turnouts of the detection algorithms discriminate faults from normal events. This system can also be a generic group decision-making tool for other areas of power system protection.
This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
본 논문에서는 유비쿼터스 도시에서 효율적인 서비스 제공을 위한 서비스 맵을 연구하였고, 이를 통해 도시특성에 맞는 유비쿼터스 서비스를 구현할 수 있음을 본 논문을 통해 제안하고자 한다. 즉, 도시특성에 따라 지능적인 의사결정이 가능한 시스템이 될 것이며, 국가와 지방자치단체, 민간업자들 간의 로드분배 또한 본 시스템에 의해 의사결정이 가능할 것으로 기대한다.
Social Network Analysis is an increasingly important part of a broader 'toolbox' of evaluation methods available to R&D policymakers to support decision-making. The aim of this research is to be an accessible, 'beginner's guide' to social network theory and application in the area of mobile telecommunication research and development (R&D) decision-making. This research suggests the methodology of investigation into new technology, and the methodology suggested by this research is believed to be a meaningful first step toward the establishment of the information analysis structure, which is in desperate need.
Park, Jin-Han;Park, Yong-Beom;Lee, Bu-Young;Son, Mi-Jung
한국지능시스템학회논문지
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제20권3호
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pp.434-440
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2010
In this paper, we define generalized induced linguistic aggregation operator called generalized induced linguistic ordered weighted harmonic mean(GILOWHM) operator. Each object processed by this operator consists of three components, where the first component represents the importance degree or character of the second component, and the second component isused to induce an ordering, through the first component, over the third components which are linguistic variables and then aggregated. It is shown that the induced linguistic ordered weighted harmonic mean(ILOWHM) operator and linguistic ordered weighted harmonic mean(LOWHM) operator are the special cases of the GILOWHM operator. Based on the GILOWHM and LWHM operators, we develop an approach to group decision making with linguistic preference relations. Finally, a numerical example is used to illustrate the applicability of the proposed approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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