• 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.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제33권1호
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• pp.103-112
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• 2006

인터넷 트래픽 관리를 위한 IETF 차별화 서비스에서는 우선순위 방식의 가격정책이 널리 채택되고 있으며, 이러한 우선순위 방식의 서비스에서 최적가격을 정하기 위해 균형분석을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 '사용자들의 유틸리티 함수를 정확히 알고 있다'는 균형분석의 가정의 타당성에 대한 비판 또한 끊이지 않는다. 따라서 이 논문은 최적가격을 정하는 문제에 있어서, 현존하는 이론적인 연구의 기본 가정과 사용자 유틸리티 함수를 알 수 없는 현실적인 네트워크 환경과의 차이를 좁힐 수 있는 해결책을 제시하고자 한다. 기본 아이디어는 네트워크 서비스 제공자가 서비스 레벨의 가격을 조정하여 사용자들의 레벨 선택 결정을 바꾸도록 유도하고 그를 통해 더 정확한 유틸리티 정보를 알아내도록 하자는 것이다. 이 연구의 공헌은 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째, 사용자 유틸리티 함수를 추정해나가는 일반적인 원리를 제시하였다 둘째, 유틸리티 함수에 대한 정보를 최대한으로 끌어낼 수 있도록 하는 가격을 정하는 방법을 개발하였다. 우리는 실험을 통해 제안된 추정법의 효과적인 성능을 보여준다.