• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.700-705
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• 2008

본 논문에서는 중소기업의 지속가능경영을 평가하기 위한 평가모델을 제안하였다. 또한, 퍼지 ID3에 의하여 구해진 패턴분석에 대한 if-then 룰과 의사결정트리를 보여준다. 본 논문에서 제안한 평가모델은 중소기업의 경쟁력 향상의 평가도구로서 사용이 가능하다. 중소기업이 퍼지 ID3를 이용한 지속가능경영의 패턴분석에 사용된 평가 룰을 사전에 알 수 있다면 중소기업들의 자체 평가에 효과적으로 사용될 수 있으리라 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.273-278
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• 2010

중소기업에서도 시스템적으로 기업을 운영하는 곳도 있지만 대부분의 중소기업에서는 CEO 개인의 역량과 수준에 따라 기업의 경영패턴이 달라진다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 중소기업의 CEO의 역량과 수준에 대한 연구는 매우 의미있다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 중소제조업체의 CEO를 대상으로 설문을 통하여 중소기업 CEO의 핵심역량을 발굴하고 중소기업 CEO의 핵심역량을 평가할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 중소기업 CEO의 핵심역량과 수준에 대한 전문가 평가를 통하여 구한 데이터를 ID3와 퍼지ID3를 이용하여 패턴분석을 하였으며, 그 결과로 생성되는 if-then 퍼지룰과 의사결정트리가 중소기업의 CEO 핵심역량 평가에 유용하다는 것을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.691-695
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• 2007

건설업에서 기업경쟁력의 향상을 위해서는 우수한 협력업체의 확보가 매우 중요하며, 이들 협력업체는 종합적인 평가를 통하여 선정된다. 또한 이들 평가의 결과는 협력업체의 관리의 자료로도 사용된다. 그러므로 건설협력업체를 평가하는 룰을 사전에 알 수 있다면 업체를 관리하는데 효과적으로 사용될 수 있다. 그래서 주어진 데이터로부터 if-then 퍼지룰을 획득하는 방법인 퍼지 ID3을 이용하여 건설협력업체의 평가에 대한 룰을 구하고 그 유용성을 보이고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.826-831
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• 2008

본 논문에서는 국제적으로 통용되고 있는 지속가능경영 가이드라인 GRI G3버전과 BCP 프로세스를 중심으로 하여 중소기업의 지속가능경영을 위한 재난관리시스템의 평가모델을 제안하였다. 제안한 평가모델은 중소기업의 재난관리시스템의 평가에 직접적으로 사용가능하며, 재난관리시스템을 구축하고자 할 때의 지표로서의 사용도 가능하다. 또한 제안한 평가모델에 대한 퍼지 ID3를 이용한 패턴분석을 통하여 얻어지는 룰은 중소기업의 자체 평가시의 가이드라인으로서 효과적으로 사용될 수 있으리라 기대된다.

• 논리연구
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• 제22권3호
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• pp.397-415
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• 2019

이 글에서 우리는 퍼지 논리의 선표성 성질을 다룬다. 이를 위하여 먼저 누승적 멱등 유니놈 논리 IdIUL과 IUML 체계를 소개하고 IdIUL 체계와 우리에게 이미 알려진 $RM^T$ 체계의 관계를 다룬다. 다음으로 IUML은 선표성을 만족하지만 IdIUL은 그렇지 않다는 것을 보인다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제10권3호
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• pp.165-169
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• 2010

This study seeks to find the factors associated with social workers' turnover intention and show us how to manage turnovers by looking for some rules affecting turnover intentions. Our investigation surveying 331 social workers reveals that social workers' turnover intentions are affected by organizational commitment, job satisfaction, and burnout. Our pattern analyses using fuzzy ID3 show that the higher their commitment, the higher their job satisfaction stemming from promotion opportunities, rewards, and personal relations with peers and bosses. In addition, turnover intentions decreases (even if burnouts--the job-related stress--are very serious) when organizational commitment increases. We come to understand that organizational commitment could be a more important variable than job satisfaction and burnouts. Such results suggest that it would be necessary to consider how to improve social workers' organization-wide commitment rather than satisfaction and burnout related to jobs and environments.

• 전자공학회논문지C
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• 제35C권10호
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• pp.59-68
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• 1998

데이터 마이닝의 목적은 유용한 패턴을 찾음으로써 데이터를 이해하는데 있으므로, 찾아진 패턴은 정확할뿐 아니라 이해하기 쉬워야한다. 따라서 정확하고 이해하기 쉬운 패턴을 추출하는 데이터 마이닝에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 퍼지 결정 트리를 이용한 효과적인 데이터 마이닝 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 ID3, C4.5와 같은 결정 트리 알고리즘의 이해하기 쉬운 장점과 퍼지의 표현력을 결합하여 간결하고 이해하기 쉬운 규칙을 생성한다. 제안된 알고리즘은 히스토그램에 기반하여 퍼지 소속함수를 생성하는 단계와 생성된 소속 함수를 이용하여 퍼지 결정 트리를 구성하는 두 단계로 이루어진다. 또한 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 표준적인 패턴 분류 벤치마크 데이터인 Iris 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대한 실험 결과를 보인다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.62-67
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• 2011

본 연구는 요양보호사의 서비스평가에 관련된 요인을 파악하고자 한다. 나아가 퍼지ID3를 이용한 패턴분석을 통해 서비스 평가 수준을 결정하는 일정한 룰을 발견하여 요양보호서비스의 질을 높이기 위한 방안을 제시하고자 한다. 요양보호사 230명의 설문지를 분석한 결과, 요양보호사의 서비스평가에는 요양서비스를 제공하는데 필요한 지식 및 기술과 담당하고 있는 이용자의 정보파악이 통계적으로 유의미한 관계가 있다는 것을 알 수 있었다. 한편, 퍼지 ID3를 이용한 패턴분석에 의하면 요양보호사의 지식 및 기술수준이 상대적으로 낮다고 하더라도 이용자정보 파악 수준이 높으면 서비스평가 수준이 높다는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에 의하면 요양보호사의 서비스평가에는 지식 및 기술 보다 이용자정보 파악이 보다 중요한 변인이라는 사실이 시사되었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1314-1323
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• 1999

컴퓨터의 사용이 일반화됨에 따라 데이타를 생성하고 수집하는 것이 용이해졌다. 이에 따라 데이타로부터 자동적으로 유용한 지식을 얻는 기술이 필요하게 되었다. 데이타 마이닝에서 얻어진 지식은 정확성과 이해성을 충족해야 한다. 본 논문에서는 데이타 마이닝을 위하여 퍼지 결정트리에 기반한 효율적인 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 퍼지 결정트리는 ID3와 C4.5의 이해성과 퍼지이론의 추론과 표현력을 결합한 방법이다. 특히, 퍼지 규칙은 속성 축에 평행하게 판단 경계선을 결정하는 방법으로는 어려운 속성 축에 평행하지 않는 경계선을 갖는 패턴을 효율적으로 분류한다. 제안된 알고리즘은 첫째, 각 속성 데이타의 히스토그램 분석을 통해 적절한 소속함수를 생성한다. 둘째, 주어진 소속함수를 바탕으로 ID3와 C4.5와 유사한 방법으로 퍼지 결정트리를 생성한다. 또한, 유전자 알고리즘을 이용하여 소속함수를 조율한다. IRIS 데이타, Wisconsin breast cancer 데이타, credit screening 데이타 등 벤치마크 데이타들에 대한 실험 결과 제안된 방법이 C4.5 방법을 포함한 다른 방법보다 성능과 규칙의 이해성에서 보다 효율적임을 보인다.Abstract With an extended use of computers, we can easily generate and collect data. There is a need to acquire useful knowledge from data automatically. In data mining the acquired knowledge needs to be both accurate and comprehensible. In this paper, we propose an efficient fuzzy rule generation algorithm based on fuzzy decision tree for data mining. We combine the comprehensibility of rules generated based on decision tree such as ID3 and C4.5 and the expressive power of fuzzy sets. Particularly, fuzzy rules allow us to effectively classify patterns of non-axis-parallel decision boundaries, which are difficult to do using attribute-based classification methods.In our algorithm we first determine an appropriate set of membership functions for each attribute of data using histogram analysis. Given a set of membership functions then we construct a fuzzy decision tree in a similar way to that of ID3 and C4.5. We also apply genetic algorithm to tune the initial set of membership functions. We have experimented our algorithm with several benchmark data sets including the IRIS data, the Wisconsin breast cancer data, and the credit screening data. The experiment results show that our method is more efficient in performance and comprehensibility of rules compared with other methods including C4.5.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.381-386
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• 2006

오늘날 분산 컴퓨팅 환경에서 운용되는 시스템이 증가함에 따라 시스템의 관리작업은 고수준(high-level)의 자동화에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 시스템 관리방식이 전통적인 관리자 중심의 방식에서 시스템 스스로가 자신의 문제를 인식하고 상황을 분석하여 해결하는 자율 컴퓨팅 방식으로 변화하고 있으며, 이에 대한 연구가 많은 연구기관에서 다양한 방법으로 이루어지고 있다. 그러나 이러한 대부분의 기존 연구들은 문제가 발생한 이후의 치유에 주로 초점이 맞추어져 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 시스템 스스로가 동작환경을 인식하고 에러의 발생을 예측하기 위한 예측 모델이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 자율 컴퓨팅환경에서 자가 치유를 지원하는 4가지의 예측 모델 설계 방법을 제안한다. 본 예측 모델은 ID3 알고리즘, 퍼지 추론, 퍼지 뉴럴 네트워크 그리고 베이지안 네트워크가 각 시스템 상황에 맞춰 적절하게 사용되는 방식이며, 이를 통해 보다 정확한 에러 예측이 가능해진다. 우리는 제안모델의 평가를 위해 본 예측모델을 자가치유 시스템에 적용하여 기존 연구와 예측의 효율을 비교하였으며, 그 결과를 통해 제안 모델의 유효성을 증명하였다.