• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.849-855
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• 2008

The Diagnostic Unit of CLINAID can infer working diagnoses for general diseases from the information provided by a user. This user-provided information in the form of signs and symptoms, however, is usually not sufficient to make a final decision on a working diagnosis. In order for the Diagnostic Unit to reach a diagnostic conclusion, it needs to select suitable clinical investigations for the patients. Because different investigations can be selected for the same patient, we need a process that can optimize the selection procedure employed by the Diagnostic Unit. This process, called a selection algorithm, must work with the fuzzy relational method because CLINAID uses fuzzy relational structures extensively for its knowledge bases and inference mechanism. In this paper we present steps of the selection algorithm along with simulation results on this algorithm using fuzzy relational products, both harsh product and mean product. The computation results of applying several different fuzzy implication operators are compared and analyzed.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.240-245
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• 1998

Fuzzy information retrieval which uses the concept of fuzzy relation is able to retrieve documents in the way based on not morphology but semantics, dissimilar to traditional information retrieval theories. Fuzzy information retrieval logically consists of three sets : the set of documents, the set of terms and the set of queries. It maintains a fuzzy relational matrix which describes the relationship between documents and terms and creates a thesaurus with fuzzy relational product. It also provides the user with documents which are relevant to his query. However, there are some problems on building a thesaurus with fuzzy relational product such that it has big time complexity and it uses fuzzy values to be processed with flating-point. Actually, fuzzy values have to be expressed and processed with floating-point. However, floating-point operations have complex logics and make the system be slow. If it is possible to exchange fuzzy values with binary values, we could expect sp eding up building the thesaurus. In addition, binary value expressions require just a bit of memory space, but floating -point expression needs couple of bytes. In this study, we suggest a new method of building a thesaurus, which accelerates the operation of the system by pre-applying an ${\alpha}$-cut. The experiments show the improvement of performance and reliability of the system.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권1_2호
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• pp.91-97
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• 2002

본 논문에서는 자율수중운동체(AUVs, Autonomous Underwater Vehicles)의 실시간 충돌회피를 위한 휴리스틱 탐색기법을 논한다. 퍼지관계곱(fuzzy relational products)은 항행 환경에서 발생하는 장애물과 다음으로 이동 가능한 후보노드들과의 관계를 분석, 종합하는 수학적 도구로 사용된다. 본 논문은 영역전문가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수(evaluation function)를 고안하며 지능항행시스템의 상세경로설정(local path-planning)에 퍼지관계곱을 적용하여 보다 개선된 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안된 탐색기법의 성능검증을 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization) 정도, 그리고 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^{*}$ 탐색기법과 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.222-230
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• 2003

의료 시스템이 개발되면 시스템이 사용하는 knowledge source의 신뢰도가 시스템의 수행능력에 큰 영향을 미치게 되므로, knowledge source의 신뢰도를 검증해야한다. 본 논문은 의료 시스템 CLINAID의 knowledge source의 신뢰성 조사에 대한 연구의 방법과 결과를 발표하였다. 그 방법으로는 CLINAID에 사용된 Cardiovascular body system 데이터에 fuzzy relational method를 적용하여 구조적 분석을 통해 만들어진 인공의 syndrome을 knowledge base에 저장되어있는 의료 전문가의 syndrome과 비교하였다. 7 가지 fuzzy implication operator를 사용하여 거의 비슷한 결과들을 산출해 냈으며, 그 결과들이 전문가가 제공한 syndrome과 거의 일치하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.855-860
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• 2004

본 논문에서는 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템에서 지식베이스의 최적화에 대해서 논한다. 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단시스템의 지식베이스는 퍼지 규칙과 퍼지 멤버쉽 함수들로 구성되는데, 본 연구에서는 효율적으로 퍼지 규칙을 생성하는 알고리즘을 적용한 개선된 급성복통과 관련된 지능형 질환 진단 시스템(A-lDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 IDS-DAAP, IDS-DAAP-NN과 비교해 볼 때, 진단의 정확성을 높이면서 수행속도를 향상시켰다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권2호
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• pp.197-204
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• 2003

현재까지 개발된 의료진단 시스템들은 인체 특정 질환을 염두에 두고 구체적 조건의 조합에 의존하여 진단 범주를 설정하는데 통상적으로 특정 장기에 제한되어 있어서 여러 가지 유형의 질환에 공통적으로 나타나는 중상을 진단하는 경우 조기에 정확한 진단을 내리기가 힘든 문제점을 지니고 있다. 급성복통(acute abdominal pain)은 전구 증상 없이 갑자기 복통이 발생하는 것으로 소화기 질환을 비롯한 여러 질환에서 환자들이 공통적으로 가장 흔하게 호소하는 증상으로 연관된 질환이 다양하여 의사들이 적절한 감별진단을 내리기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 급성 복통과 연관된 질환의 감별진단 시스템으로서 기존의 DS-DAAP의 성능을 개선한 퍼지관계곱에 기반한 지능형 질환 진단시스템(IDS-DAAP)을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존의 DS-DAAP와 비교해 볼 때 진단의 정확성을 높이면서 수행시간을 감소시켰다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권2호
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• pp.115-122
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• 2001

퍼지관계 개념에 기반한 BK-FIRM(Bandler-Kohout 퍼지정보검색기법)은 형태론에 입각한 기존의 정보검색기법과는 달리 문서와 용어의 상대적 의미에 근거한 퍼지정보검색기법이다. BK-FIRM은 시소러스 자동 구축 기능, 검색 결과의 퍼지화된 우선 순위 제공과 같은 장점을 가지고 있다. 그러나, BK-퍼지정보검색기법은 높은 시간복잡도(time complexity)의 검색 연산을 내재하고 있어 다양한 분야 적용이 불가능하다. 본 논문에서는 축소용어집합을 이용하여 BK-FIRM의 시간복잡도를 낮춘 A-FIRM(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색모델)을 소개하고 이를 정보검색시스템으로 설계 및 구현한 A-FIRS(개선된 Bandler-Kohout 퍼지정보검색시스템)를 구현한다. A-FIRS는 크게 문서베이스와 시소러스를 구축하는 전처리부(preprocess unit)와 사용자의 검색요구를 처리하여 문서를 검색하는 실시간처리부(real-time process unit)로 나누어지며, 각 처리부는 기능적 특성에 따라 4개의 처리단계로 구성된다. A-FIRS는 WWW 기반 환경과 연동하도록 설계되었으며, WWW 환경의 사용자로부터 주어진 검색요구를 처리하여 검색결과를 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.17-32
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• 1995

본 논문에서는 추론엔진 (inference engine)내에 퍼지정보 검색부(Fuzzy Information Retrieval part)를 갖는 교통신도 제어 전문가 시스템을 제안한다. 제안하는시스템은 다양하고 복잡한 도로 상화을 고려하여 그에 따른 적절한 주기를 각 도로별로 할당함으로써 원활한 교통 흐름을 제어한다. 추론엔진내의 퍼지정보 검색부는 퍼지 삼각 논리곱을 이용하여 도로의 상황을 분석한 후 각 도로에 맞는 가장 적절한 신호주기를 생성한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.726-735
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• 2002

인터넷의 발전을 기반으로 전자메일 서비스는 기존 우편 기능을 대체하여 현재의 대표적인 정보 전달 수단으로 자리잡고 있다. 전자메일 사용자의 확산에 따라 많은 기업들은 전자메일을 통한 개인별 카탈로그 보급 식의 광고에 투자를 하게 되었는데, 이는 개인별 취향을 고려한 광고가 가능하다는 잇점을 가진다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출됨에 의해서 많은 정크메일(junk mail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지관계곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 추출하는 정크메일 분류 모델을 제안한다. 이는 퍼지관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들 간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기준으로 정크메일과 비정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.135-141
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• 2004

This paper proposes a new heuristic search technique for obstacle avoidance of autonomous underwater vehicles equipped with a looking ahead obstacle avoidance sonar. We suggest the fuzzy relation between the sonar sections and the properties of real world environment. Bandler and Kohout's fuzzy relational method are used as the mathematical implementation for the analysis and synthesis of relations between the partitioned sections of sonar over the real-world environmental properties. The direction of the section with optimal characteristics would be selected as the successive heading of AUVs for obstacle avoidance. For the technique using in this paper, sonar range must be partitioned into multi equal sections; membership functions of the properties and the corresponding fuzzy rule bases are estimated heuristically. With the two properties Safety, Remoteness and sonar range partitioned in seven sections, this study gives the good result that enables AUVs to navigate through obstacles in the optimal way to goal.