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심정연(Jeong-Yon Shim),정영식(Young-Sik Jeong),강태원(Tea-Won Gang),황종선(Chong-Sun Hwang) 한국정보과학회 1993 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.20 No.2
인공신경망은 학습(learning), 일반화(generalization), 결함허용(fault tolerance) 및 병렬처리(parallelism)등의 장점을 갖는다. 반면에 학습 및 인식 과정에서의 설명기능이 없으며 학습속도가 느린 단점을 갖는다. 이에 본 연구에서는 학습 속도 및 인식률의 향상을 위해 최적 인공 신경망 구성을 위한 알고리즘을 제시한다. 또한, 학습 및 인식 과정에서의 설명기능 추가를 위하여 퍼지 이론을 도입한다. 이를 바탕으로 학습의 효율성을 높이고 인식을 향상을 위한 FCES(Fuzzy Connectionist Expert System)를 설계한다.
상대적 영향력과 시간적 변화를 고려한 퍼지 기반 지식 시스템의 설계
심정연(Jeong-yon Shim),정영식(Young-sik Jeong),황종선(Chong-Sun Hwang) 한국정보과학회 1994 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.21 No.2A
전문가 시스템은 인간의 지식을 얻어 추론과 결정을 하는 문제 해결 시스템이다. 일반적으로 인간의 지식은 불확실하고 애매한 지식을 많이 내포하고 있어 이를 처리하기 위한 방법으로 퍼지이론이 적용되어 많은 효과를 보았다. 그러나 지식 추론시 원인이 되는 지식이 결과가 되는 지식에 주는 영향력이 다른 경우가 많다. 그러므로 좀 더 정확한 결과 추론을 위해서는 이러한 상대적 영향력을 고려해 주어야 한다. 또한 동적으로 변화하는 지식처리를 위해서는 시간에 따른 데이타 변화도 고려해 주어야 한다. 따라서 본 논문에서는 상대적 영향력과 시간적 변화를 고려한 퍼지 기반 지식 시스템을 제시한다.
심정연(Jeong Yon Shim),황종선(Chong Sun Hwang) 한국정보과학회 1998 정보과학회논문지(B) Vol.25 No.3
인간의 추론 능력 중에 간과할 수 없는 점은 특정 사물에 대한 선별적인 인식 능력과 시간의 흐름에 따른 상황 변화에 대한 대처 능력이 있다는 것이다. 그러므로 인간의 지식 처리에 근접한 지능 시스템으로서의 위력을 발휘하려면 불완전한 지식 처리, 적용학습 능력뿐만 아니라 시간에 따른 상태 변화에 대한 유연한 처리와 선별적인 미세추론능력을 함께 지닐 수 있어야 한다. 따라서 본 논문에서는 불완전한 지식 처리를 위해서 퍼지 논리를, 적응학습 능력을 위해서 인공 신경망을 도입하여 융합하고 선별적인 미세추론 능력을 위하여 지식 처리에 상대적 중요도 개념을 주었으며 상태 변화에 따른 유연한 지식 처리를 위하여 구조적인 유연성을 주어 이를 해결할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 시간적 개념과 상대적 중요도를 고려한 새로운 융합 시스템인 동적 뉴로퍼지지식 추론 시스템을 제시하고 의학 진단 중 시간적 추이에 따른 관찰과 미세 추론이 필요한 감별진단법에 적용하여 성능을 비교 분석한다. We could not ignore some ability of human reasoning, selective perception of extraordinary things, adaptation of time-varying situation etc. Therefore, it is not sufficient to say a system that has uncertainly processing and adaptive learning ability as an approximation of human knowledge processing system. We may add flexible processing at time-varying situation and weighted inference to it. Thus, in this paper, we propose a hybrid system of artificial neural network and fuzzy system that has a dynamic structure and relative importance weighting in its inference. We expect this new dynamic neuro fuzzy knowledge inference system could show more human-like behavior in time varying situation and inference. We report an application of this system in medical discrimination diagnosis that needs time-critical inference.