International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권3호
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pp.171-177
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2011
The decision making process is based on accurate and timely available information. To obtain precise information from the internet is becoming more difficult due to the continuous increase in vagueness and uncertainty from online information resources. This also poses a problem for blind people who desire the full use from online resources available to other users for decision making in their daily life. Ontology is considered as one of the emerging technology of knowledge representation and information sharing today. Fuzzy logic is a very popular technique of artificial intelligence which deals with imprecision and uncertainty. The classical ontology can deal ideally with crisp data but cannot give sufficient support to handle the imprecise data or information. In this paper, we incorporate fuzzy logic with heavyweight ontology to solve the imprecise information extraction problem from heterogeneous misty sources. Fuzzy ontology consists of fuzzy rules, fuzzy classes and their properties with axioms. We use Fuzzy OWL plug-in of Protege to model the fuzzy ontology. A prototype is developed which is based on OWL-2 (Web Ontology Language-2), PAL (Protege Axiom Language), and fuzzy logic in order to examine the effectiveness of the proposed system.
This paper is intended to show that fuzzy logic can be understood in the context of the late Wittgenstein's philosophy. It introduces the view of language presupposed by fuzzy logic and parallels it with the late Wittgenstein's view of language. To make the parallel clear it contrasts the views of the early Wittgenstein and the late Wittgenstein.
The purpose of this paper is to make a design and implementation of a diagnosis system of learning misconception of students who learn 'be' verb in the English language by using fuzzy theory. In this system, a fuzzy cognitive map exposes the fact that students' perception and misunderstanding about 'the English' language have an intertwined relationship, and diagnoses causes of misconceptions of students by using fuzzy memory associative memory. It suggests that since most existing systems of rule based expert system have had several limitations, this system will be applied to diagnose learners' misconception of learning in varieties of education areas.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.12-17
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2004
This study is designed to grope for logical methods in the decision-making process of human beings such as creation and analysis. With this in mind, the paper worked with a process where the designers of a design team gather and analyze their opinions in a design process to decide on the HVAC system of buildings. The paper introduced the fuzzy theory, or one of the methods to quantitatively describe language values with ambiguous features, suggesting a method to determine the judgement and suggestion values of the HVAC designers with the characteristics of language variables as the values of design factors greatly influencing the HVAC system. As a result, the paper tested the possibility of the fuzzy system as a logical method to gather the judgement of HVAC designers in a stage of HVAC type selection exerting a great influence on the experience and judgement of the designers and having powerful linguistic features and to determine an appropriate HVAC type which can satisfy the suggested values of related design factors.
The purpose of this paper is to make a design and implementation of a diagnosis system of learning misconception of students who learn 'be' verb in the English language by using fuzzy theory. In this system, a fuzzy cognitive map exposes the fact that students' perception and misunderstanding about 'the English' language have an intertwined relationship, and diagnoses causes of misconceptions of students by using fuzzy memory associative memory. It suggests that since most existing systems of rule based expert system have had several limitations, this system will be applied to diagnose learners' misconception of learning in varieties of education areas.
무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자 Context를 표현하는 과제를 해결하기 위하여 시맨틱 웹 기술 및 퍼지 개념을이용하여 사용자 Context를 언어와 기종에 독립적이면서 사람이 생각하는 것과 최대한 유사한 형태로 기술하는 것을 제안한다. 재래의 방법으로 사용되어온 일반 집합으로 Context를 표현하는 방법은 실세계의 환경을 표현하는데 한계가 있기 때문에 본 논문에서는 퍼지 개념과 표준 웹 온톨로지 언어 OWL이 융합된 Fuzzy OWL 언어를 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자가 접한 환경정보들을 수치로 표현하며 이를 OWL로 기술한다. 그리고 OWL로 변환된 Context를 Fuzzy OWL로 변환한다. 마지막으로 자동적인 상황인지가 가능한지 여부를 퍼지 추론 엔진인 FiRE를 사용하여 검증한다. 본 논문에서 제시하는 방법을 사용하면 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서도 사용할 수 있는 형태로 Context를 기술할 수 있으며 퍼지의 개념을 사용하여 Context를 표현하기 때문에 상태나 정도를 표현함에 있어 좀 더 효과적이다. 뿐만 아니라, 기술된 Context를 기반으로 현재 사용자가 접한 환경의 상태를 추론할 수 있으며 추론된 상태에 따라 시스템이 자동적으로 작동하게 하는 것이 가능하다.
Human-hand gestures have been used a means of communication among people for a long time, being interpreted as streams of tokens for a language. The signed language is a method of communication for hearing impaired person. Articulated gestures and postures of hands and fingers are commonly used for the signed language. This paper presents a system which recognizes the korean sign language (KSL) and translates the recognition results into a normal korean text and sound. A pair of data-gloves are used a sthe sensing device for detecting motions of hands and fingers. In this paper, we propose a dynamic gesture recognition mehtod by employing a fuzzy feature analysis method for efficient classification of hand motions, and applying a fuzzy min-max neural network to on-line pattern recognition.
모션 캡처 기술은 현실감 있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 상이한 포맷들로 인하여 효율적인 모션 데이터의 저장과 검색이 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 상이한 형식의 모션 캡처 데이터를 통합하고 효과적으로 저장 및 검객하기 위한 프레임워크를 제안한다. 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 XML 기반의 표준 포맷을 MCML(Motion Capture Markup Language)로 정의하고 있으며 서로 다른 포맷의 모션 캡처 데이터 파일을 하나의 단일화된 MCML 파일로 변환하여 관계형 데이터베이스 또는 XML 데이베이스에 저장함으로써 동일 데이터의 중복 저장 및 공유 문제를 해결한다. 모션캡처 데이터의 검색은 퍼지 문자열 검색(Fuzzy string searching) 기법에 의한 유사어 검색으로 특정 키워드를 포함하는 MCML 문서들을 찾거나 특정 위치의 시작 프레임에서 일련의 프레임들을 선택적으로 추출할 수 있는 모션클립(motion clips) 검색이 가능하도록 하였다.
다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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