• 전기학회논문지
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• 제67권1호
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• pp.96-102
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• 2018

For efficient operating strategy of electric power system, forecasting of daily peak electric load is an important but difficult problem. Therefore a daily peak electric load forecasting system using a neural network and fuzzy system is presented in this paper. First, original peak load data is interpolated in order to overcome the shortage of data for effective prediction. Next, the prediction of peak load using these interpolated data as input is performed in parallel by a neural network predictor and a fuzzy predictor. The neural network predictor shows better performance at drastic change of peak load, while the fuzzy predictor yields better prediction results in gradual changes. Finally, the superior one of two predictors is selected by the rules based on rough sets at every prediction time. To verify the effectiveness of the proposed method, the computer simulation is performed on peak load data in 2015 provided by KPX.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.302-304
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• 2011

Rule based machine learning techniques are very important in our real world now. We can list out some important application which we can apply rule based machine learning algorithm such as medical data mining, business transaction mining. The different between rules based machine learning and model based machine learning is that model based machine learning out put some models, which often are very difficult to understand by expert or human. But rule based techniques output are the rule sets which is in IF THEN format. For example IF blood pressure=90 and kidney problem=yes then take this drug. By this way, medical doctor can easy modify and update some usable rule. This is the scenario in medical decision support system. Currently, Rough set is one of the most famous theory which can be used for produce the rule. LEM2 is the algorithm use this theory and can produce the small set of rule on the database. In this paper, we present an improvement of LEM2 algorithm which incorporates the variable precision techniques.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.109-118
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• 2007

본 논문에서는 퍼지규칙 기반 시스템에서 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하여 보다 간략화 된 규칙으로도 분류할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 규칙 내에 포함된 불완전한 속성을 제거하기 위해 러프집합을 이용하였고 보다 명확한 분류를 위해 출력부 소속함수의 적합도가 최대인 속성들을 추출하였다. 또한 모의실험에서는 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 rice taste data를 기반으로 규칙 감축 전 퍼지 max-product 결과와 규칙 감축 후 퍼지 max-product 결과를 비교하였다. 그 결과, 규칙 감축 전 max-product 결과와 규칙 감축 후 max-product 결과가 정확히 일치함을 볼 수 있었고, 보다 객관적인 검증을 위해 비퍼지화 된 실수 구간을 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.232-241
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• 2000

본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권9호
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• pp.2365-2372
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• 1999

재사용도 측정 모델은 다음 조건을 만족해야 한다. 1) 측정 속성(척도)들과 컴포넌트들을 쉽게 삽입 삭제할 수 있어야 한다. 2) 타당성에 근거하여 컴포넌트들을 정량적으로 평가할 수 있어야 한다. 3) 가정된 지식을 요구하지 않아야 한다. 4) 각 측정 속성들의 중요도를 객관적으로 산출할 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 위의 조건들을 만족시킬 수 있는 재사용 컴포넌트들의 재사용도 측정 모델을 제안한다. 제안된 모델은 적합한 측정 인자들을 선택하고, 러프집합을 이용하여 그들의 중요도를 산출한다. 다음으로 컴포넌트의 재사용도를 측정하기 위해서, 퍼지 적분을 이용하여 측정 인자들의 중요도와 측정값을 종합한다. 마지막으로 기능 중심 컴포넌트들에 제안된 모델을 적용하고, 통계적 방법으로 모델의 타당성을 보인다.

• 한국주거학회논문집
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• 제25권3호
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• pp.105-114
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• 2014

Landscape zones have been designated as aesthetic old town districts across a wide range of Nakakyo-Ku and Shimokyo-Ku, city center of Kyoto, Japan. In these districts in which traditional structures and new buildings coexist, regulations of restriction on acts such as new building's heights, shapes, materials, and colors are carried out according to local governmental landscape ordinance based on Scenic Conservation Act. And yet, minimal fulfillment of the regulations according to different designer's subjective interpretation and principle of economy is rather creating abnormal shapes not harmonized with the traditional landscape. Thus, this study aims to extract combinations between form elements of middle and high rise apartment facade that affects 'harmony' and 'mismatch' in the districts by clarifying the social rules commonly implied based on intuitive judgments (sensibility evaluation) in which human experiential knowledge is involved. As research methods, the study first analyzes the form elements of the facade through a field survey, sets up a standard model through tasks of classification and segmentation and draws computer graphic images with 99 different patterns based on it. Based on these images, this study carries out sensibility evaluation and analyzes experimental data applying the rough set theory. As a result of the analysis, the combinations of form elements that affect harmony or mismatch act greatly when the colors and shapes of the pillars, positions and the patterns of the use of the first floor are combined.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.203-210
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• 2001

본 논문에서는 저장 데이터베이스의 정보 시스템을 정제하여 새로운 객체를 근사 추론하기 위한 규칙 생성에 관한 연구이다. 이 때 많은 수의 규칙 생성은 의사결정자로 하여금 직관적인 판단을 어렵게 하며 의사 결정 시 부가되는 시간적인 단점도 있다. 그러므로 본 논문에서는 확률적 러프 이론에 기반하여 규칙을 최대한 간결화 하는 데 주안점을 두었다. 제안하는 알고리즘은 러프 이론에 기반한 최적 리덕트를 생성하는 과정에 확률적 개념을 도입하여 리덕트 생성에서부터 어느 정도의 허용치를 부여함으로써 기존의 규칙 생성 알고리즘의 근사 결정 규칙을 보다 간결하게 표현할 수 있다. 이 과정에서 제안한 확률적 최소 리덕트 생성 알고리즘은 기존의 리덕트를 더욱 작게하여 추론에 필요한 조건 속성의 수를 최소화하였고 이는 확률적 근사 결정 규칙의 생성 과정에서 시간 복잡도에 따른 시간을 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 표준적으로 사용되는 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대해 실험하였으며 허용된 분류율 하에서 규칙의 수와 간결함의 정도를 기존 알고리즘과 비교하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.460-465
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• 2007

본 논문에서는 규칙의 커플링 문제를 최소화하기 위해 주어진 데이터의 통계적 특성과 퍼지-러프집합을 기반으로 한 새로운 패턴분류 방법을 제안한다. 제안한 방법 하에서 주어진 데이터의 통계적 특성은 입력부 퍼지집합의 파티션 개수를 결정하고, 생성된 규칙의 커플링문제를 최소화하기 위한 선택기준으로 사용하였다. 또한 러프집합은 수치적인 데이터로부터 생성된 규칙들 간의 불필요한 속성들을 제거하기 위한 도구로서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 Fisher의 IRIS 데이터를 사용하여 기존의 패턴분류 방법과 분류 정확도를 비교하였다. 실험결과, 제안한 방법이 기존의 학습에 의한 방법들보다 비교적 좋은 성능을 가진다는 것을 알 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.788-793
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• 2017

본 논문에서는 거친 바다표면의 마이크로파 반사를 계산할 수 있는 이론적 모델의 정확도를 검증한다. 우선 Pierson-Moskowitz 해양 스펙트럼을 이용하여 거친 바다표면을 생성하였다. 생성된 바다표면의 유의파고와 유효높이(root-mean square height)값을 추정하여 풍속에 따른 유의파고, 유효높이 관계식을 유도하였고, 다른 측정 데이터들과 비교하였다. 수치해석적 방법을 이용하여 다양한 거칠기 조건(풍속)에서 생성된 바다표면의 반사계수를 계산하였고, 기존에 반사계수를 계산하기 위해 사용하는 이론적 모델인 Ament 모델, PO(Physical Optics) 모델, GO(Geometrical Optics) 모델, B-M(Brown-Miller) 모델과 비교하였다. 비교적 거칠기가 매우 낮은 경우($kh_{rms}$<0.4, k는 파수, $h_{rms}$는 RMS 높이) 외에는 Ament 모델은 정확하지 않았다. 또한 거칠기가 크지 않은 바다($kh_{rms}$<10)에서는 PO, GO, B-M 모델들의 정확도가 보장되지만, 풍속이 높아 거칠기가 높은 바다($kh_{rms}$>10)에서는 입사각이 $70^{\circ}$ 이하에서는 PO 모델과 GO 모델이 수치해석결과와 비교적 잘 일치하였으며, $80^{\circ}$ 이상에서는 B-M 모델이 수치해석 결과와 비교적 잘 일치함을 보였다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제35권4호
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• pp.243-252
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• 2018

In a satellite gravimetry mission similar to GRACE, the precision of inter-satellite ranging is one of the key factors affecting the quality of gravity field recovery. In this paper, the impact of ranging precision on the accuracy of recovered geopotential coefficients is analyzed. Simulated precise orbit determination (POD) data and inter-satellite range data of formation-flying satellites containing white noise were generated, and geopotential coefficients were recovered from these simulated data sets using the crude acceleration approach. The accuracy of the recovered coefficients was quantitatively compared between data sets encompassing different ranging precisions. From this analysis, a rough prediction of the accuracy of geopotential coefficients could be obtained from the hypothetical mission. For a given POD precision, a ranging measurement precision that matches the POD precision was determined. Since the purpose of adopting inter-satellite ranging in a gravimetry mission is to overcome the imprecision of determining orbits, ranging measurements should be more precise than POD. For that reason, it can be concluded that this critical ranging precision matching the POD precision can serve as the minimum precision requirement for an on-board ranging device. Although the result obtained herein is about a very particular case, this methodology can also be applied in cases where different parameters are used.