• 제목/요약/키워드: Finding rules

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Co-evolutionary Genetic Algorithm for Designing and Optimaizing Fuzzy Controller

  • Byung, Jun-Hyo;Bo, Sim-Kwee
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.354-360
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    • 1998
  • In general, it is very difficult to find optimal fuzzy rules by experience when a system is dynamical and/or complex. Futhermore proper fuzzy partitioning is not deterministic and there is no unique solution. Therefore we propose a new design method of an optimal fuzzy logic controller, that is a co-evolutionary genetic algorithm finding optimal fuzzy rule and proper membership functions at the same time. We formalize the relation between fuzzy rules and membership functions in terms of fitness. We review the typical approaching methods to co-evolutionary genetic algorithms , and then classify them by fitness relation matrix. Applications of the proposed method to a path planning problem of autonomous mobile robots when moving objects exist are presented to demonstrate the performance and effectiveness of the method.

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셀룰러 오토마타 상에서 과반수 문제의 상태전이 함수 (Finding Transition Rules for Majority Problem on Cellular Automata)

  • 박종우;위규범
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.652-655
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    • 2018
  • 과반수 문제는 전역 문제(global problem) 문제이기 때문에 국소 정보(local information)를 이용해야 하는 셀룰러 오토마타(cellular automata; CA) 상에서 풀기 어려운 문제이다. 본 논문에서는 일차원 CA에서 과반수 문제를 푸는 CA을 찾는 방법을 제안한다. 상태전이 함수를 CA에서 일반적으로 사용되는 규칙 표(rule table)가 아닌 CMR(conditionally matching rules)로 나타내고 진화 알고리즘을 적용하였다. 제안한 방법으로 다수의 서로 다른 규칙들을 찾아낼 수 있었고 찾아낸 규칙은 이전 연구에서 찾아낸 규칙과 유사한 성능을 보여주었다. CA의 문제를 해결하는데 CMR에 진화 알고리즘을 적용하는 것이 효용성이 있음을 보였다.

Design of a machine learning based mobile application with GPS, mobile sensors, public GIS: real time prediction on personal daily routes

  • Shin, Hyunkyung
    • International journal of advanced smart convergence
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    • 제7권4호
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    • pp.27-39
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    • 2018
  • Since the global positioning system (GPS) has been included in mobile devices (e.g., for car navigation, in smartphones, and in smart watches), the impact of personal GPS log data on daily life has been unprecedented. For example, such log data have been used to solve public problems, such as mass transit traffic patterns, finding optimum travelers' routes, and determining prospective business zones. However, a real-time analysis technique for GPS log data has been unattainable due to theoretical limitations. We introduced a machine learning model in order to resolve the limitation. In this paper presents a new, three-stage real-time prediction model for a person's daily route activity. In the first stage, a machine learning-based clustering algorithm is adopted for place detection. The training data set was a personal GPS tracking history. In the second stage, prediction of a new person's transient mode is studied. In the third stage, to represent the person's activity on those daily routes, inference rules are applied.

전통가옥에 있어서 도사상의 도입을 통한 공간연구 (A study of Dimension in Korea traditional House as the Adaptation of thoughts of Truth)

  • 양우창
    • 한국실내디자인학회논문집
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    • 제11호
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    • pp.20-25
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    • 1997
  • The purpose of this study is to find out the correlation between Truth(道) and dimension through the understanding of architectural point of value in the aspect of correlation between modern western thoughts and the thoughts of Truth and also through the reading of what kind of composite trend of the Truth can be seen in a Korea traditional house. This stduy takes the following procedure with reference books and traditional house that we have. 1) Making foundation for this study by finding out the fundamental meaning of the thoughts of Truth through the comparing and analyzing between modern western thoughts and the thoughts of Truth. 2) Reviewing the understanding of dimension in the thoughts of Truth. 3) Traslation of the organic correlation through the analysis of composition, placement and characteristics of dimension in a real present traditional Korea house. 4) Finding out the meaning of each dimension through the adaptation of the fundamental rules of nature of Jane(藏:store), Sang(生:life), Jang(長:long), Su(收obtain) to the dimension composite of a traditional house and concluding that the cyclical process in the oriental thoughts could be made.

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테이블 형식의 데이터베이스에 대한 규칙의 효율적 발견 (An Efficient Discovery of Rules for Database Table)

  • 석현태
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2003년도 춘계종합학술대회논문집
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    • pp.155-159
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    • 2003
  • 데이터마이닝 작업의 대표적 방법 중의 하나인 의사결정목의 자료 단편화 및 소집단 자료에 대한 경시성 문제를 보완할 수 있는 방법으로 연관규칙 알고리즘을 활용한 기술적 규칙집합을 찾는 방법을 기술한다. 이를 위해 연관규칙 발견 알고리즘의 원리를 다루고 이를 테이블 형태의 데이터베이스에 효율적으로 적용하는 방법을 기술한다. 아울러 이러한 방법은 원 연관규칙 알고리즘을 이용할 때보다 효율적 작업이 가능함을 실험 데이터에 대한 분석을 통해 살펴보았다.

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심약 사례 연구 - 경상심약을 중심으로 (A Study on Simyaksalye - Focused on Gyeongsangsimyak)

  • 박훈평
    • 한국의사학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.61-69
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    • 2019
  • Simyak (Finding Herbs) was a medical bureaucracy appointed directly by the central government of the Joseon Dynasty to the province. Simyaksalye (Casebook of Finding Herbs) was a 19th-century manuscript dealing only with Simyak. This study has outlined and analyzed the contents of this document. This article reveal facts which include : 1) The year of completion of this document was after December 24, 1873. However, the contents of the text were mixed with different writing periods in the 19th century. 2) The author of this document was assumed to be a member of Jeonuigam. Jeonuigam-based expressions appear in the content. 3) Simyak's main focus was not on contributing to local health care, but on the procurement of goods for central care. Much of Simyaksalye's content were on medicines and goods facts and their benefits. If Simyak's role was important in local medical cadet education, then there would have been rules related to it.

콘크리트 품질이 RC구조물의 신뢰성에 미치는 영향 (Influence of Concrete Acceptance Strength Control on Reliability of RC Structures: Korean Practice)

  • M.B.크라코프스키;박순규
    • 한국콘크리트학회:학술대회논문집
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    • 한국콘크리트학회 1995년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.366-371
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    • 1995
  • This paper is designed to bring to the attention of the reader the situation that may constitute a threat to the safety of RC structures designed and constructed in Korea. This threat stems from the inadequate rules of the acceptance strength control of concrete. As a result in some cases probability of brittle failure can be very high and reliability becomes very low. The paper substantiates the above statements. Further investigations aimed at finding the measures to remedy the situatuion are recommended.

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Comparing Solution Methods for a Basic RBC Model

  • Joo, Semin
    • Management Science and Financial Engineering
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    • 제21권2호
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    • pp.25-30
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    • 2015
  • This short article compares different solution methods for a basic RBC model (Hansen, 1985). We solve and simulate the model using two main algorithms: the methods of perturbation and projection, respectively. One novelty is that we offer a type of the hybrid method: we compute easily a second-order approximation to decision rules and use that approximation as an initial guess for finding Chebyshev polynomials. We also find that the second-order perturbation method is most competitive in terms of accuracy for standard RBC model.

퍼지집합을 이용한 실수값 속성 사이에 존재하는 연관규칙의 발견 (Finding Association Rules among Real-valued Items using Fuzzy Sets)

  • 이지형;이광형
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.115-118
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    • 1996
  • 연관규칙(Association Rule)은 데이터 베이스에 존재하는 속성들 사이의 관계를 기술하는 것으로, 간단하면서도 사용자에게 많은 정보를 줄 수 있다. 그러나, 지금까지는 이진 데이터베이스에 존재하는 연관규칙의 발견에 대해서 주로 연구되어 왔으며, 실수값 속성을 갖는 데이터에 관한 연구는 미비하였다. 본 논문에서는 퍼지집합을 이용하여 실수값 사이에 존재하는 연관규칙을 기술하고, 그것을 찾아내는 방법을 제시한다. 제시하는 방법은 사용자에 의해서 정의된 언어항을 이용하여, 실수값 속성을 가진 데이터를 이진 데이터로 재구성한다. 그리고 재구성된 이진 데이터에 기존의 연관규칙 발견 방법을 이용하여 연관규칙을 찾아내고, 찾아진 연관규칙을 정의된 언어항을 이용하여 다시 기술한다.

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빈발 패턴 네트워크에서 아이템 클러스터링을 통한 연관규칙 발견 (Discovering Association Rules using Item Clustering on Frequent Pattern Network)

  • 오경진;정진국;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제14권1호
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    • pp.1-17
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    • 2008
  • 데이터 마이닝은 대용량의 데이터에 숨겨진 의미있고 유용한 패턴과 상관관계를 추출하여 의사결정에 활용하는 작업이다. 그 중에서도 고객 트랜잭션의 데이터베이스에서 아이템(item) 사이에 존재하는 연관규칙을 찾는 것은 중요한 일이 되었다. Apriori 알고리즘 이후 연관규칙을 찾기 위해 대용량의 데이터베이스로부터 압축된 의미있는 정보를 저장하기 위한 데이터 구조와 알고리즘들이 많이 제안되어 왔다. 연관규칙을 발견하기 위한 기존의 연구들은 모든 규칙을 찾아내지만, 사람이 분석하기에 너무 많은 규칙이 생성되기 때문에 규칙을 분석하기 위한 일 또한 많은 과정을 거쳐야 한다. 본 논문에서는 빈발 패턴 네트워크(Frequent Pattern Network)라 부르는 자료 구조를 제안하고 이를 활용하였다. 네트워크는 정점과 간선으로 구성되며 정점은 아이템을 표현하고, 간선은 두 아이템 집합을 표현한다. 아이템의 빈도수를 이용하여 빈발 패턴 네트워크를 구성하고, 아이템 사이의 유사도를 측정한다. 그리고 클러스터 내의 아이템과는 유사도가 높고, 다른 클러스터의 아이템과는 유사도가 낮도록 클러스터를 생성한다. 클러스터를 이용해 연관규칙을 생성하고 실험을 통해 Apriori와 FP Growth 알고리즘과의 성능을 비교를 하였다. 그 결과 빈발 패턴 네트워크에서 신뢰도 유사도를 이용하는 것이 클러스터의 정확성을 높여줌을 볼 수 있었다. 그리고 전통적인 방법과 비교를 통해 빈발 패턴 네트워크를 이용하는 것이 최소지지도에 유연성을 가짐을 알 수 있었다.

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