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정구범(Gu-Bum Chung),노은영(Eun-Young Roh),정환묵(Hawn-Mook Chung) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
규칙베이스 추론과 사례베이스 추론의 통합에 의해 보다 유연한 추론을 위한 효율적인 방법의 실현이 기대된다. 본 논문에서는 MVL오토마타 모델을 적용하여 규칙베이스 추론과 사례베이스 추론의 협조추론과 이에 따른 불확실성 처리가 가능한 방법을 제안한다.
정구범(Gu-Bum Chung),노은영(Eun-Young Roh),정환묵(Hawn-Mook Chung) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.2
규칙베이스 추론과 사례베이스 추론의 협조에 의해 보다 유연한 추론을 위한 효율적인 방법의 실현이 기대된다. 본 논문에서는 MVL 오토마타 모델을 적용하여 규칙베이스와 사례 베이스의 통합 추론모델과 이에 따른 불확실성 처리 방법을 제안한다. It is expected that the cooperation between rule-based reasoning and case-based reasoning gives us an efficient approach for flexible reasoning. In this paper, we present an integrated model of rule-base reasoning and case-base reasoning using the MVL automata model. In addition, we introduce how to handle the uncertainty in the integrated model.
러프 집합을 이용한 관계데이터베이스 모델의 구성 및 해석
정환묵,정구범 대구효성가톨릭대학교 응용과학연구소 1997 응용과학연구논문집 Vol.5 No.-
In this paper, we construct rough relational database model using approximation concepts of rough set. Also, we analyze the relation between objects, attributes and attribute values and, propose the method that can generate flexible retrieval results.