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러프-신경망과 x² 검정에 의한 효율적인 의사결정지원시스템
정환묵(Chung Hwan Mook),피수영(Pi Su Young),최경옥(Choi Kyoung Oak) 한국정보처리학회 1999 정보처리학회논문지 Vol.6 No.8
In decision-making, information is the thing manufactured as the useful type for decision-making. We can improve the efficiently of decision-making by elimination of unnecessary information. Rough set is the theory that can classify and reduce the unnecessary attributes. But the reduction process of rough set becomes more complex according to the number of attribute and tuple. After elimination of the dispensable attributes using x^2 and rough set, the indispensable attributes are used for the units of input layers in neural network. This rough-neural network can support mpre correct decision-making of neural network.
정환묵(Hwan Mook Chung) 한국정보과학회 1986 정보과학회논문지 Vol.13 No.3
Boolean 함수의 미분과 그 전개는 널리 알려져 있고 전자계산기 회로의 설계나 고장진단의 경우에 광범위하게 이용되고 있다. 본 논문은 Boolean 함수의 미분과 그 전개방법에 바탕을 두어 먼저 다치논리함수의 차분과 그 전개를 위한 논리적인 기초를 정의하고 이를 바탕으로 다치논리함수의 Maclaurin전개와 Taylor 전개방법을 제안하였다. The derivatives and expanslons of Boolean functions are quite often used in many fields, especially, in the design of networks and fault detections of computers. Using the derivatives and expansions of Boolean functions, the author defines the difference and the series expansions of multiple valued logical functions, and discusses Maclaurin series expansions and Taylor series expansions of multiple valued logical functions.
정환묵(Hwan-Mook Chung) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회논문지 Vol.19 No.1
인간의 감성은 애매하고 외부로 부터의 지극에 따리 다양하게 변화한다. Plutchik은 기본적인 패턴을 8가지 행동 패턴으로 분류한 감성 모델을 제시하고, 또 순수감성의 조합으로부터 혼합 감성을 추론하였다. 본 논문에서는 다치 논리함수의 차분의 성질을 이용한 다치 논리 오토마타 모델을 이용하여 Plutchik의 감성 모델을 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 여기서 제안된 감성처리 모델은 감성 데이터 해석과 처리에 널리 활용될 수 있을 것이다. Usually, human emotions are vague and change diversely on the basis of the stimulus [Tom the outside. Plutchik classified the fundamental behavioral patterns into eight patterns, named each of them a genuine emotion, and furthermore suggested mixed emotions using a combination of genuine emotions. In this paper, we propose a method for processing Plutchik's emotion model using Multiple Valued Logic(MVL) Automata Model which utilizes the properties of difference in Multiple Valued Logic functions. This proposed emotion processing model can be widely applied to the analysis and processing of emotion data.
라프집합을 이용한 규칙베이스와 사례베이스의 통합 추론에 관한 연구
진상화,정환묵,Jin, Sang-Hwa,Chung, Hwan-Mook 한국정보처리학회 1998 정보처리논문지 Vol.5 No.1
기존의 규칙베이스 추론(Rule-Based REasoning : RBR)과 사례베이스 추론 (Case-Base : CB)가 통합되어 추론되고 있지만, 많은 수의 규칙(Rule)과 사례(Case)에 의해 추론 시간이 많이 걸리는 단점이 있다. 본 논문에서는 이런 단점을 해결하기 위하여, 다중 의미 또는 불확실한 지식을 쉽게 표현할 수 있는 라프집합 (Rough Set)을 이용하여 RB와 CB를 간략화한 새로운 추론 방법을 제안한다. 라프집합의 식별(classification)과 근사(aprroximation)개념을 이용하여, RB와 CB를 통치 클래스(equivalence class)로 분류하여 각각을 각략화하고, 간략화된 RB와 CB를 이용하여 통합 추론하여, 상호 보완적인 역할에 의해 결정 해를 얻고자 하는 것이다. In case of traditional Rule-Based Reasoning(RBR) and Case-Based Reasoning(CBR), although knowledge is reasoned either by one of them or by the integration of RBR and CBR, there is a problem that much time should be consumed by numerous rules and cases. In order to improve this time-consuming problem, in this paper, a new type of reasoning technique, which is a kind of integration of reduced RB and CB, is to be introduced. Such a new type of reasoning uses Rough Set, by which we can represent multi-meaning and/or random knowledge easily. In Rough Set, solution is to be obtained by its own complementary rules, using the process of RB and CB into equivalence class by the classification and approximation of Rough Set. and then using reduced RB and CB through the integrated reasoning.
퍼지 소속 함수를 기반으로 한 센서 네트워크에서의 스트리밍 데이터 마이닝
조성진(Sung-Jin Cho),정환묵(Hwan-Mook Chung) 한국지능시스템학회 2009 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.19 No.1
센서 데이터로부터 폭넓은 데이터 마이닝과 분석 문제들이 지식을 추출하는데 포함되어 있다. 이와 같은 데이터는 전통적인 데이터 집합으로부터 나타나고 있다. 여기에서 우리는 센서 네트워크에서 분산된 고급의 자원들로부터 그것을 처리하는 방법을 고려한다. 본 논문에서는 다양한 센서 네트워크로부터 발생되는 센서 데이터들을 SFMS(Sensor Fuzzy Membership System)를 적용하여 적합도를 구하고 그들의 소속함수를 적용하여 효율적인 스트리밍 서비스가 처리되는 방법을 제안한다. 또한 각각의 노드로부터 발생되어지는 수많은 센서 데이터들에 대해 데이터 감축 방법을 적용하도록 한다. 이러한 문제들의 분산된 상태를 감안하여 센서 네트워크로부터 데이터가 발생 되었을 때를 고려하도록 한다.