• Journal of Information Processing Systems
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• 제11권2호
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• pp.184-204
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• 2015

Fuzzy Formal Concept Analysis (FCA) is a mathematical tool for the effective representation of imprecise and vague knowledge. However, with a large number of formal concepts from a fuzzy context, the task of knowledge representation becomes complex. Hence, knowledge reduction is an important issue in FCA with a fuzzy setting. The purpose of this current study is to address this issue by proposing a method that computes the corresponding crisp order for the fuzzy relation in a given fuzzy formal context. The obtained formal context using the proposed method provides a fewer number of concepts when compared to original fuzzy context. The resultant lattice structure is a reduced form of its corresponding fuzzy concept lattice and preserves the specialized and generalized concepts, as well as stability. This study also shows a step-by-step demonstration of the proposed method and its application.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1877-1893
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• 2009

폭소노미(folksonomy)는 웹에 존재하는 리소스에 대해 사용자가 자유롭게 선택한 태그(tag)를 붙여서 정보를 체계화하는 새로운 분류 체계이다. 폭소노미 기반의 시스템에서는 사용자들의 협력태깅에 의해 사용자, 태그, 리소스사이의 관계를 나타내는 3항원 소데이터가 생성된다. 이와 같은 폭소노미 데이터는 웹 리소스에 대한 정보체계화를 위한 메타데이터로서 시맨틱 웹과 웹2.0 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 다종다양한 폭소노미 데이터를 다양한 관점으로 분석하여 유용한 정보를 추출하기 위한 형식개념분석 기반의 폭소노미 데이터 마이닝 기법을 제안하고, 이를 지원하기 위한 분석도구 FMT를 개발하였다. 또한, 제안한 기법과 FMT의 유용성을 검증하기 위하여, 폭소노미 기반 시스템인 del.icio.us의 데이터를 대상으로 실험을 수행하고, 그 결과를 보고한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.687-690
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• 2008

실세계의 복잡하고 다양한 데이터에 내포된 유용한 정보들을 추출하여 활용하기 위해 다양한 데이터 마이닝 기법들이 제안되고 있다. 최근 각광받기 시작한 개념분석기법(Formal Concept Analysis)은, 주어진 데이터로부터 개념들을 추출하고 그들 사이의 관계를 파악하여 개념계층구조를 구축하기 위한 정형화된 데이터분석 기법이다. 본 논문에서는 개념분석기법을 기반으로 다종다양한 데이터를 분석할 수 있는 기법들(FFCA, RFCA)에 대해서 소개하고, 본 연구에서 개발하고 있는 지원도구와 그 도구를 이용한 실험 결과를 보고한다.