An equivalent schema matching among several different source schemas is very important for information integration or mining on the XML based World Wide Web. Finding most similar source schema corresponding mediated schema is a major bottleneck because of the arbitrary nesting property and hierarchical structures of XML DTD schemas. It is complex and both very labor intensive and error prune job. In this paper, we present the first complex matching of XML schema, i.e. XML DTD, inlining two dimensional DTD graph into flat feature values. The proposed method captures not only schematic information but also integrity constraints information of DTD to match different structured DTD. We show the integrity constraints based hierarchical schema matching is more semantic than the schema matching only to use schematic information and stored data.
이 논문은 인간의 주관적인 판단에 의한 의식구조문제를 취급한다. 의식구조를모델링하는 방법으로 퍼지구조 모델링법이 있으나, 이 방법은 인간의 주관적인 판단의 일대비교의 회수가 많고, 판단에 대한 전도라고 할 수 있는 정합성을 체크하기 어렵다. 이러한 점들을 개선하기 위한 방법으로서 AHP에서의 일대비교행렬의 개념을 이용한 행렬에 의한 퍼지구조모델링법으로서 의식을 구조화한다. 이 방법의 유효성은 품질시스템구축에 대한 의식 구조그래프에 의하여 보이고자 한다.
본 논문에서는 그래프 구조 퍼지 시스템을 유전자 알고리즘을 이용하여 최적화할 때, 해개체를 직접 코딩함으로써 발생되는 해개체 길이의 폭발적 증가 문제를 해결하기 위하여 문법 코딩 기법을 이용한 그래프 구조 퍼지 시스템을 제안한다. 문법적 코딩 기법은 퍼지 소속 함수와 퍼지 규칙의 상호 연관적인 규칙을 유전형으로 표현하여 퍼지 규칙의 반복적 패턴 혹은 재귀적 특성을 문법 규칙에 반영시킴으로써 유전자 알고리즘의 탐색공간을 효율적으로 줄인다.
In this study, a uroflowmetry system was developed to detect a voiding symptom conveniently at home or hospital. A implemented hardware was composed of mechanism and system circuit part, the software was developed to process uroflow data, graph display, extraction of parameter, and evaluation of congregate rate so as to analysis obtaining uroflow data. The following experiment was performed to evaluate an ability of classification and fitness. The curve pattern of uroflow was classified into each symptom. Various parameters were calculated in the curve pattern of each uroflow as follows. The parameters are MFR, AFR, VOL, VT, and FT. A significant difference among parameters was examined by a statistical analysis for extracted parameters between normal and abnormal experimental group. The uroflow data with the various symptom was divided into normal and abnormal group using fuzzy classifier. The result of the fuzzy classification using MFR and AFR was superior by 91.23 % than grouping evaluation including VOL.
본 논문은 용접이상을 검출하기 위한 특징벡터의 선택과 퍼지 기술을 사용한 용접이상 분류기의 설계 및 구현에 관한 것이다. 용접이상 특징 벡터로써 시간 영역에서 절대적분치, 영교차수를, 주파수 영역에서 파워 스펙트럼 계수를, 두 영역 모두를 고려하여 히스토그램을 비교하였다. 그래프 분석에 의하여 특징벡터로서 히스토그램을 선택하였고, 상대 히스토그램의 최대 빈도수와 대응 구간 값이 정상 용접과 용입불량을 구분하는 데 가장 유효하다는 것을 발견하였다. 이 특징 벡터를 사용하여 퍼지 용접이상 분류기를 구현하였고, 695개의 용접 데이터 프레임에 대하여 시험하여 정분류율이 92.96%을 보여, 그 유효성을 입증하였다. 실험실에서의 결과로써 실제적인 산업용 레이저 용접 검사기로써 상대적 히스토그램을 이용한 퍼지 용접이상 분류기가 효과적임을 알 수 있다.
The Distribution System consist of many tie-line switches and sectionalizing switches, operated a radial type. When an outage occurs in Distribution System, outage areas are isolated by system switches, has to restored as soon as possible. At this time, system operator have to get a information about network topology for service restoration of outage areas. Therefore, the searching result of restorative topology has to fast computation time and reliable result topology for to restore a electric service to outage areas, equal to optimal switching operation problem. So, the problem can be defined as combinatorial optimization problem. The service restoration problem is so important problem which have outage area minimization, outage loss minimization. Many researcher is applying to the service restoration problem with various techniques. In this paper, advanced Dijkstra algorithm is applied to searching a restoration topology, is so efficient to searching a shortest path in graph type network. Additionally, fuzzy rules and operator are applied to overcome a fuzziness of correlation with input data. The present technique has superior results which are fast computation time and searching results than previous researches, demonstrated by example distribution model system which has 3 feeders, 26 buses. For a application capability to real distribution system, additionally demonstrated by real distribution system of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) which has 8 feeders and 140 buses.
교과서내의 모든 지도항목들은 순서가 정해져있다. 그러나 같은 종류의 교과서들에서는 지도항목의 순서가 다른 것을 볼수 있다. 학생들은 이전 항목들의 배움없이는 다음항목을 이해하는데 어려움을 겪을 수 있다. 따라서 수업계획 작성시 지도항목의 우선순위결정은 매우 중요하다. 이러한 지도항목의 우선순위 결정문제를 해결하기 위해 Isamu MATSUBARA은 그래프이론을 이용한 해결방안이 제시됐다. 그의 방안에는 직선형, 그룹형, 분기형 독립형의 4가지형이 있다. 이들 가운데 직선형을 제외한 나머지 세간지형은 객관성이 결여되어있다, 본논문은 퍼지이론을 이용하여 그룹형 분기형 독립형의 객관적인 해결방안을 제시한다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.135-142
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2011
Unlike using the sequence-based representation for a chromosome in previous genetic algorithms for Bayesian structure learning, we proposed a matrix representation-based genetic algorithm. Since a good chromosome representation helps us to develop efficient genetic operators that maintain a functional link between parents and their offspring, we represent a chromosome as a matrix that is a general and intuitive data structure for a directed acyclic graph(DAG), Bayesian network structure. This matrix-based genetic algorithm enables us to develop genetic operators more efficient for structuring Bayesian network: a probability matrix and a transpose-based mutation operator to inherit a structure with the correct edge direction and enhance the diversity of the offspring. To show the outstanding performance of the proposed method, we analyzed the performance between two well-known genetic algorithms and the proposed method using two Bayesian network scoring measures.
본 논문은 컴포넌트 검색 시스템의 성능을 향상시키기 위해 사용자 피드백을 효율적으로 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 퍼지 기법이 적용된 퍼지화 함수는 컴포넌트를 선택할 때마다 매번 4가지 경우의 그래프를 재구성해야 하는 어려움이 있다. 본 연구에서는 이러한 피드백의 단점을 극복하기 위하여 검색된 컴포넌트의 선택여부에 따라 동일한 함수이지만 학습률을 달리할 수 있는 가우시안 함수를 이용한 상호작용 함수를 제안한다. 가우시안 함수를 피드백 함수로 채택 시 함수의 파라메타에 따른 검색 성능을 비교하고, 이를 토대로 가장 효율적인 동적 상호작용 함수를 제안하여 효율적인 검색 시스템을 구축하고자 한다.
전자상거래 시장의 규모 및 상점 수의 증가로 인하여 상품 구매자의 상품 구입을 보조해 줄 수 있는 에이전트 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 사용자의 선호도를 반영하여 상품을 추천해주는 지능형 에이전트 모델을 제안한다. 상품 정보 및 사용자의 선호도 정보를 관리하기 위하여 계층적 퍼지 그래프를 이용함으로써, 제안된 모델은 기존에 비해 더 나은 융통성과 효율성을 보일 수 있다. 에이전트에 의한 추천 상품은 사용자 선호도와 상품 기술서 사이의 비교순위에 의해 결정되며, 사용자와 에이전트 사이의 상품검색과 상품구매에 관한 정보는 지속적으로 사용자의 선호도 정보를 갱신하고 새로운 선호도 정보를 추론하는 데 사용된다. 이러한 방법에 의하여 사용자 선호도에 대한 적응성이 뛰어난 상품 추천 에이전트를 제공할 수 있으며, 전자상거래에서 구매자의 편의성을 증대시키는데 도움이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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