본 논문은 한국어 문서로부터 음성을 합성해 낼 때 액센트를 자동적으로 만듬으로써 보다 명료하고 자연스러운 회화음을 내기 위한 형식화된 액센트 규칙을 제안하는 데 그 목적이 있다. 이 규칙은 이호영님의 액센트 규칙으로부터 이끌어 낸 것으로서, 그 내용은 다음과 같다. (1) 첫 음절의 음운(rhyme)이 -v인 경우에는 그 다음 음절에 액센트가 온다. (2) 첫 음절의 음운(rhyme)이 -v가 아닌 경우에는 첫 음절에 액센트가 온다.
This paper presents a method for propagating fuzzy concepts through fuzzy IF-THEN-ELSE rules. A fuzzy IF-THEN-ELSE rule consists of a set of fuzzy condition and conclusion pairs. These pairs assumed to contain informations about a fuzzy mapping from fuzzy concepts of condition parts to the fuzzy concepts of conclusion parts. Conventionally, vectors are used to define fuzzy concepts and matrices are used to define a fuzzy mapping between fuzzy conditions and conclusions. This approach, however, does not satisfy the existing condition property, i.e., when a fuzzy input data exactly matches to a fuzzy condition, fuzzy output data should be mapped to a corresponding fuzzy conclusion. Alternatively, we propose a parameterized approach in which every fuzzy concept is described by a parameterized standard function, including fuzzy conditions and fuzzy conclusions. A fuzzy IF-THEN-ELSE rule takes the parameterized fuzzy concept as an input, and produces a standard function with new parameters as an output. New parameters are determined by a parameterwise interpolation. That is, each output parameters are determined by interpolating parameters of the same class contained in fuzzy conclusions. Obviously, the proposed scheme always satisfies the existing condition property.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.802-805
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1993
A method of automatic learning of fuzzy if-then rules with certainty factors from the given input-output data is developed. A certainty factor expresses the degree to which a fuzzy if-then rule is fitting to the given data. Fuzzy if-then rules with certainty factors are generated without optimization techniques. The obtained fuzzy if-then rules can be regarded as an approximator of a non-linear function. This method is applied to GMDH (Group Method of Data Handling) to cope with difficulty in approximating multi-input functions with fuzzy if-then rules.
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.
This paper deals with the rule generation from data for control system and data mining using rough set. If the cores and reducts are searched for without consideration of the frequency of data belonging to the same equivalent class, the unnecessary attributes may not be discarded, and the resultant rules don't represent well the characteristics of the data. To improve this, we handle the inconsistent data with a probability measure defined by support, As a result the effect of uncertainty in knowledge reduction can be reduced to some extent. Also we construct the rule base in a hierarchical structure by applying core as the classification criteria at each level. If more than one core exist, the coverage degree is used to select an appropriate one among then to increase the classification rate. The proposed method gives more proper and effective rule base in compatibility and size. For some data mining example the simulations are performed to show the effectiveness of the proposed method.
보험시스템은 상품 및 보험 종류에 따라서 결정되는 요소들이 많고 이에 대한 예외 사항이 많이 존재하는 특성을 가지고 있다. 기존 시스템에서의 상품속성 반영은 테이블을 통한 값 정의와 어플리케이션에서의 예외처리 로직(if then else)을 병행하여 사용함으로 인해, 상품변경과 신상품 개발에 대한 비용이 증가하고 신속한 시장 대응이 어려웠다. 본 논문에서는 보험상품 속성의 비즈니스 로직을 데이터화로 가능하게 하는 Well Formed Rule Base 시스템을 제시하고 실제 프로젝트 적용을 통한 효과를 설명한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권1호
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pp.1-7
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1997
전문가 시스템에서의 추론은 주로 IF-THEN 형태의 규칙을 기반으로 하는 지식베이스에 기초한다. 그러나, 한의 전문가 시스템의 지식은 불확실한 지식 특히 애매한 개념의 지식을 많이 포함하고 있으므로 이에 대한 처리가 요구된다. 본 논문에서는 한의 진단 과정을 추론에 기준하여 분석하고 한의 진단 과정에서 발생하는 불확실한 진단 지식을 제약 조건 논리 프로그래밍언어의 일종인 CLP( R ) 언어를 이용하여 표현하고 처리하는 방법을 제안하였다.
The relative importance of Logistics in steelworks industry is rather higher among other business activities. The objective of the paper is to propose the methodology for real-time vehicle scheduling for scrap disposal in the steelworks industry. Currently, the rule necessary to assign vehicles to a specific job is strictly fixed. The paper adopts the multi-pass rule selector (MPRS) that suggests a promising rule used for vehicle dispatching for a period of time. The MPRS is regularly invoked if necessary and then evaluates a set of rule candidates to select the best rule with respect to the system performance criteria. The experiment shows that the proposed approach outperforms the current single-pass strategy.
본 논문에서는 영상의 에지 검출을 수행하기 위한 퍼지 규칙을 학습하는 퍼지 분류자 시스템을 제안한다. 퍼지 분류자 시스템은 기계학습의 방법을 퍼지 논리의 개념에 적용한 것이다. 즉 분류자의 조건부와 행동부는 퍼지 규칙에서위 전건부와 후건부와 같은 것이 된다 퍼지 규칙을 진화에 의해 획득하는 방법론으로는 크게 미시간 접근법과 피츠 접근법이 있으며, 본 논문에서는 미시간 방법의 퍼지 분류자 시스템을 사용한다. 미시간 접근방법은 하나의 퍼지 IF-THEN 규칙이 진화연산의 직접적인 진화 대상이 되는 하나의 개체로 코드화된다. 또한 퍼지 분류자 시스템은 유전 알고리즘을 사용하여 새로운 규칙을 생성하거나 규칙을 수정하여 시스템의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 영상 처리와 컴퓨터 비전 분야에서 인식과 구분ㅇ르 수행하기 위한 전처리 단계에 해당하는 에지 검출에 적용하여 그 유효성을 검증한다. 즉, 영상엣 한 픽셀이 이웃하는 픽셀들의 평균 그렝 레벨의 차리를 퍼지 집합으로 표현하고 퍼지 IF-THEN 규칙을 사용하여 에지를 검출하고, 이것을 Sobel 에지 검출방법으로 얻어진 결과와 비교하여 에지 검출에 사용된 규칙의 유용성을 판단한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1345-1352
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2014
데이터마이닝 기법 중에서 연관성 규칙은 연관성 평가 기준을 기반으로 하여 데이터베이스에 포함되어 있는 항목들 간의 관련성을 탐색하는 기법이다. 일반적인 연관성 규칙 기법과는 달리 역의 연관성 규칙은 하나의 항목집합이 발생하지 않으면 다른 항목집합도 발생하지 않는다는 규칙을 찾아내는 것이다. 이러한 역의 연관성 규칙을 일반적인 연관성 규칙과 함께 생성하면 기업체에서 특정 제품을 판매하기 위해서는 그 제품만의 마케팅뿐만 아니라 더 나아가 어떤 제품의 마케팅이 필요한 지에 대한 정보를 파악할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 이러한 두 종류의 연관성 규칙에 적용 가능한 균형화된 기여 상대적 규칙 정확도를 연관성 평가 기준으로 제안하고자 한다. 또한 Piatetsky-Shapiro (1991)가 제안한 흥미도 측도가 가져야 할 조건들을 점검한 후, 예제를 통하여 제안된 측도와 연관성 규칙에 적용 가능한 의학진단분야의 평가 측도들의 유용성을 비교하였다. 그 결과, 기여 상대적 정확도와 역의 기여 상대적 정확도의 크기가 다르게 나타나면 연관성의 정도를 명확하게 설명하기가 어려우므로 이들 두 측도를 동시에 고려한 균형화된 기여 상대적 규칙 정확도를 이용하는 것이 가장 바람직하다는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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