• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.25-28
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• 2006

사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.223-226
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• 2007

지식 발견 (knowledge discovery)의 관점에서, 단기간 동안 취득된 데이터 패턴을 학습하고자 하는 경우 데이터에 비일관적인(inconsistent) 패턴이 포함되어 있다면 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule) 기반의 지식 표현 방법 및 적절한 학습 알고리즘을 이용하여 효과적으로 다룰 수 있다. 하지만 장기간 동안 지속적으로 얻어진 데이터 패턴을 다루고자 하는 경우, 데이터가 시변(time-varying) 특성을 가지고 있으면 기존에 추출된 지식을 변화된 데이터에 활용하기 어렵게 된다. 때문에 이러한 데이터를 다루는 학습 시스템에는 패턴의 변화에 맞추어 갈 수 있는 지속적인 적응력(adaptivity)이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 적응성의 측면을 고려하여 평생 학습(life-long learning)의 관점 에 서 확률적 퍼지 룰 기반의 학습 시스템에 적용될 수 있는 두 가지 형태의 적응 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.205-210
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• 2004

This paper deals with rule extraction from data using rough set theory. We construct the rule base in a hierarchical granulation structure by applying core as a classification criteria at each level. When more than one core exist, the coverage is used for the selection of an appropriate one among them to increase the classification rate and accuracy. In Addition, a probabilistic approach is suggested so that the partially useful information included in inconsistent data can be contributed to knowledge reduction in order to decrease the effect of the uncertainty or vagueness of data. As a result, the proposed method yields more proper and efficient rule base in compatability and size. The simulation result shows that it gives a good performance in spite of very simple rules and short conditionals.

• 지식경영연구
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• 제9권4호
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• pp.113-125
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• 2008

Net present value (NPV) and return on investment (ROI) are commonly used to evaluate investment in new technologies. Sometimes, however, measuring the value of investment in new IT becomes very difficult due to its wide scope of application coupled with embedded options in its adoption. Therefore, comprehensive but easily understandable methodologies are needed to solve the complicated problems resulting from the complexity of new technologies. This paper employs a real option analysis to evaluate RFID adoption in the supply chain. Real options analysis should be a better way to evaluate a disruptive technology like RFID. However, the pure (probabilistic) real option rule characterizes the present value of expected cash flows and the expected costs by a single number, which is not realistic in many cases. To solve the problem, this paper considers the real option rule in a more realistic setting, namely, when the present values of expected cash flows and expected costs are estimated by trapezoidal fuzzy numbers.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.244-251
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• 2007

사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김하고 있다 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.60-64
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• 1997

Designing fuzzy controller, there are difficulties that we have to determine fuzzy rules and shapes of membership functions which are usually obtained by the amount of trial-and-error or experiences from the experts. In this paper, to overcome these defects, genetic algorithms which is probabilistic search method based on genetics and evolution theory are used to determine fuzzy rules and fuzzy membership functions. We design a series compensation fuzzy controller, then determine basic structures, input-output variables, fuzzy inference methods and defuzzification methods for fuzzy controllers. We develop genetic algorithms which may search more accurate optimal solutions. For evaluating the fuzzy controller performances through experiments upon an actual system, we design the fuzzy controllers for the speed control of a DC series motor with nonlinear characteristics and show good output responses to reference inputs.

• Journal of Electrical Engineering and information Science
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• 제2권5호
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• pp.72-78
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• 1997

This paper presents a fuzzy relaxation algorithm, which is based on the possibility and FAM instead of he probability and compatibility coefficients used in most of existing probabilistic relaxation algorithms, Because of eliminating stages for estimating of compatibility coefficients and normalization of the probability estimates, the proposed fuzzy relaxation algorithms increases the parallelism and has a simple iteration scheme. The construction of fuzzy relaxation scheme consists of the following three tasks: (1) definition of in/output linguistic variables, their term sets, and possibility. (2) Definition of FAM rule bases for relaxation using fuzzy compound relations. (3) Construction of the iteration scheme for calculating the new possibility estimate. Applications to region segmentation an ege detectiojn algorithms show that he proposed method can be used for not only reducing the image ambiguity and segmentation errors, but also enhancing the raw edge iteratively.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1991년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); KOEX, Seoul; 22-24 Oct. 1991
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• pp.1597-1600
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• 1991

In this paper, we describe a notion of sensor modeling method in multisensor data fusion using fuzzy set theory. Each sensor module is characterized by its fuzzy constraints to specific features of environment. These sensor fuzzy constraints can be imposed on multisensory data to verify their degree of truth and compatibility toward the final decision making. In comparison with other sensor modeling methods, such as probabilistic models or rule-based models, the proposed method is very simple and can be easily implemented in intelligent robot systems.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.17-23
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• 2016

사물인터넷 (IoT)과 같은 미래 망에서, 컴퓨팅 기기의 수는 기하급수적으로 증가할 것으로 예상되고, 각 사물들은 서로 통신하고 스스로 정보를 획득한다. 사물 인터넷 응용에 대한 관심 증가로 사물통신 (M2M)과 같은 기회적 애드혹 망에서 데이터를 전달하는 방송은 중요한 기술이다. 그리고 IoT를 위한 분산 망에서, 노드들의 에너지 효율성은 망 성능에서 중요한 요인이다. 이 논문에서, 우리는 전송 노드의 에너지 충전률, 사본 밀도 비율 그리고 송 수신 노드간의 거리률에 기초한 퍼지 논리에 따라 확률적으로 데이터를 전파하는 퍼지 논리 기반 멀티홉 방송 알고리즘 FPMCAST를 제안한다. 제안하는 FPMCAST에서, 추론 엔진은 입 출력 매개변수를 입 출력 소속 함수로 사상하는 27개의 if-then 규칙들로 구성된 퍼지 규칙 베이스에 기초한다. 퍼지 시스템의 출력은 재방송 확률에 대한 퍼지 집합을 정의하고, 그 퍼지 집합으로부터 수치 결과를 추출하기 위하여 비 퍼지화가 사용된다. 여기서 퍼지 집합을 비 퍼지화하기 위하여 무게중심법이 사용된다. 그리고 모의실험을 통하여 제안하는 FPMCAST의 성능을 평가한다. 모의실험으로부터, 우리는 제안하는 FPMCAST 알고리즘이 플러딩 알고리즘과 가시핑 알고리즘 보다 우수함을 입증하였다. 특히, FPMCAST 알고리즘은 각 노드의 잔여 에너지를 균등하게 소비하기 때문에 더 긴 망 수명을 갖는다.

• 한국농공학회:학술대회논문집
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• 한국농공학회 2001년도 학술발표회 발표논문집
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• pp.156-161
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• 2001

Currently, agricultural facilities are evaluated using either basic inspections or detailed analysis. However, conventional analyses as well as methods based on fuzzy logic and rule of thumb have not been very successful in providing a clear relationship between rating and real state of agricultural facilities, because they can't provide exactly acceptable reliability of degraded structures with manager or supervisor. Therefore, in this stage, we must define probabilistic variables for representing degradation of structures being given damages during a survival time. This paper describes the application of neural network system in developing the relation between subjective ratings and parameters of agricultural reservoir as well as that between subjective and analytical ratings. It is shown that neural networks can be trained and used successfully in estimating a rating based on several parameters. The specific application problem for agricultural reservoir in the rural area of Korea is presented and database is constructed to maintain training data set, the information of inspection and facilities. This study showed that a successful training of a neural network could be useful, especially if the input data set for target problem contains parameters with a diverse combination of inter-correlation coefficients. And the networks had a prediction rating of about $^{\ast}^{\ast}^{\ast}%$. The neural network system is expected to show high performance fairly in estimate than statistical method to use equation that is consisted of very lowly interrelated variables.