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      • KCI등재

        스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리 처리를 위한 프로토타입 모델

        최대영,Choi, Dae-Young 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지D Vol.18 No.4

        Handling fuzzy query in voice search on smartphones is one of the most difficult problems. It is mainly derived from the complexity and the degree of freedom of natural language. To reduce the complexity and the degree of freedom of fuzzy query in voice search on smartphones, attribute-driven approach for fuzzy query is proposed. In addition, a new page ranking algorithm based on the values of attributes for handling fuzzy query is proposed. It provides a smartphone user with location-based personalized page ranking based on user's search intentions. It is a further step toward location-based personalized web search for smartphone users. In this paper, we design a prototype model for handling fuzzy query in voice search on smartphones and show the experimental results of the proposed approach compared to existing smartphones. 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리를 처리하는 것은 가장 어려운 문제 중의 하나이다. 이는 자연어에 내재된 자유도와 복잡성에 주로 기인한다. 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리의 자유도와 복잡성을 줄이기 위해 속성값에 기반을 둔 방법이 제안된다. 또한, 퍼지 쿼리 처리를 위한 속성값에 기반을 둔 새로운 페이지 등급 알고리즘이 제안된다. 이는 사용자의 검색 의도에 기반을 둔 위치기반의 개인화된 페이지 등급을 스마트폰 사용자에게 제공할 수 있다. 제안된 방법은 스마트폰 사용자를 위한 위치기반의 개인화된 웹 검색의 진일보한 방법이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰의 음성 검색에서 퍼지 쿼리 처리를 위한 프로토타입 모델을 설계하고, 기존 스마트폰과 비교하여 제안된 방법의 성능 실험 결과를 제시한다.

      • KCI등재

        언어 값을 다루기 위한 알고리즘적인 접근법

        최대영,Choi Dae Young 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.2

        같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값을 다루기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 사용해서 인접 언어 값에 대한 개인의 주관성의 차이를 명확히 발견할 수 있다. 제안된 방법은 같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값들 사이의 숨겨진 관계를 발견하기 위한 유용한 도구로 이용될 수 있다. 결과적으로 제안된 방법은 퍼지 전문가시스템, 퍼지 의사결정 트리, 퍼지 인지 지도등과 같은 퍼지 시스템 개발 분야에서 지식 획득의 정확성을 개선하기 위한 기초를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법을 다수의 전문가들 사이의 집단 언어 평가에 적용하였다. We propose an algorithmic approach for handling linguistic values defined in the same linguistic variable. Using the proposed approach, we can explicitly capture the differences of individuals' subjectivity with respect to linguistic values defined in the same linguistic variable. The proposed approach can be employed as a useful tool for discovering hidden relationship among linguistic values defined in the same linguistic variable. Consequently, it provides a basis for improving the precision of knowledge acquisition in the development of fuzzy systems including fuzzy expert systems, fuzzy decision tree, fuzzy cognitive map, ok. In this paper, we apply the proposed approach to a collective linguistic assessment among multiple experts.

      • KCI등재

        표준화된 매개변수 소속함수에 기반을 둔 언어적 케이스 기반 퍼지 추론

        최대영,Choi, Dae-Young 한국정보처리학회 2010 정보처리학회논문지B Vol.17 No.2

        표준화된 매개변수 소속함수에 기반을 둔 언어적 케이스 기반 퍼지 추론 방법을 제안한다. 제안된 방법은 선형 시간 복잡도를 갖는 퍼지 추론을 위한 효율적인 방법을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 퍼지 추론의 속도를 개선하는데 사용될 수 있다. 언어적 케이스 기반 퍼지 추론 과정에서 표준화된 매개변수 소속함수에 기반을 둔 언어적 케이스 색인과 검색 방법을 제시한다. 이는 기존의 언어 근사 방법과 비교할 때 상대적으로 빠르게 계산될 수 있다. 공학적인 관점에서 이는 가치 있는 장점이 될 수 있다. A linguistic case-based fuzzy reasoning (LCBFR) based on standardized parametric membership functions (SPMF) is proposed. It provides an efficient mechanism for a fuzzy reasoning within linear time complexity. Thus, it can be used to improve the speed of fuzzy reasoning. In the process of LCBFR, linguistic case indexing and retrieval based on SPMF is suggested. It can be processed relatively fast compared to the previous linguistic approximation methods. From the engineering viewpoint, it may be a valuable advantage.

      • KCI등재

        ε-AMDA 알고리즘과 의사 결정에의 응용

        최대영,Choi, Dae-Young 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지B Vol.16 No.4

        퍼지 논리에서 불확실성의 병합은 일반적으로 t-norm 과 t-conorm 같은 연산자에 의해 수행된다. 그러나 기존의 병합 연산자는 다음과 같은 단점을 가지고 있다 : 첫째, 그들은 상황에 독립적이다. 결과적으로 동적 병합 과정에 적절히 적용하기 어렵다. 둘째, 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 의사결정 과정에서 옵션들의 강점 정도를 반영해 주는 퍼지 다차원 의사결정분석에 기반을 둔 $\varepsilon$-AMDA 알고리즘을 제안한다. $\varepsilon$-AMDA 알고리즘은 옵션의 강점 정도를 나타내 주는 매개변수의 값에 따라 최소값(옵션의 최약점)과 최대값(옵션의 최강점) 사이에서 적응적인 병합 결과를 생성한다. 이러한 관점에서 이는 동적 병합에 적용될 수 있다. 또한, 의사결정을 위한 퍼지 다차원 의사결정 분석에 대한 메커니즘을 제공하고 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 의사결정자가 옵션의 강점 정도에 따라 적절한 의사결정을 하도록 지원할 수 있다. In fuzzy logic, aggregating uncertainties is generally achieved by means of operators such as t-norms and t-conorms. However, existing aggregation operators have some disadvantages as follows : First, they are situation-independent. Thus, they may not be properly applied to dynamic aggregation process. Second, they do not give an intuitional sense to decision making process. To solve these problems, we propose a new $\varepsilon$-AMDA (Aggregation based on the fuzzy Multidimensional Decision Analysis) algorithm to reflect degrees of strength for option i (i = 1, 2, ..., n) in the decision making process. The $\varepsilon$-AMDA algorithm makes adaptive aggregation results between min (the most weakness for an option) and max (the most strength for an option) according to the values of the parameter representing degrees of strength for an option. In this respect, it may be applied to dynamic aggregation process. In addition, it provides a mechanism of the fuzzy multidimensional decision analysis for decision making, and gives an intuitional sense to decision making process. Thus, the proposed method aids the decision maker to get a suitable decision according to the degrees of strength for options (or alternatives).

      • KCI등재
      • KCI등재

        ε-AMDA 알고리즘과 의사 결정애의 응용

        최대영 ( Dae Young Choi ) 한국정보처리학회 2009 정보처리학회논문지B Vol.16 No.4

        퍼지 논리에서 불확실성의 병합은 일반적으로 t-norm 과 t-conorm 같은 연산자에 의해 수행된다. 그러나 기존의 병합 연산자는 다음과 같은 단점을 가지고 있다 : 첫째, 그들은 상황에 독립적이다. 결과적으로 동적 병합 과정에 적절히 적용하기 어렵다. 둘째, 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 의사결정 과정에서 옵션들의 강점 정도를 반영해 주는 퍼지 다차원 의사결정분석에 기반을 둔 ε-AMDA 알고리즘을 제안한다. ε-AMDA 알고리즘은 옵션의 강점 정도를 나타내 주는 매개변수의 값에 따라 최소값(옵션의 최약점)과 최대값(옵션의 최강점) 사이에서 적응적인 병합 결과를 생성한다. 이러한 관점에서 이는 동적 병합에 적용될 수 있다. 또한, 의사결정을 위한 퍼지 다차원 의사결정 분석에 대한 메커니즘을 제공하고 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 의사결정자가 옵션의 강점 정도에 따라 적절한 의사결정을 하도록 지원할 수 있다. In fuzzy logic, aggregating uncertainties is generally achieved by means of operators such as t-norms and t-conorms. However, existing aggregation operators have some disadvantages as follows : First, they are situation-independent. Thus, they may not be properly applied to dynamic aggregation process. Second, they do not give an intuitional sense to decision making process. To solve these problems, we propose a new ε-AMDA (Aggregation based on the fuzzy Multidimensional Decision Analysis) algorithm to reflect degrees of strength for option i (i = 1, 2, …, n) in the decision making process. The ε-AMDA algorithm makes adaptive aggregation results between min (the most weakness for an option) and max (the most strength for an option) according to the values of the parameter representing degrees of strength for an option. In this respect, it may be applied to dynamic aggregation process. In addition, it provides a mechanism of the fuzzy multidimensional decision analysis for decision making, and gives an intuitional sense to decision making process. Thus, the proposed method aids the decision maker to get a suitable decision according to the degrees of strength for options (or alternatives).

      • KCI등재

        상대적 소속 함수에 기반을 둔 새로운 유사성 측도와 언어 근사에의 응용

        최대영(Dae Young Choi) 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지B Vol.8 No.5

        We propose a new similarity measure based on relative membership function (RMF). In this paper, the RMF is suggested to represent the relativity between fuzzy subsets easily. Since the shape of the RMF is determined according to the values of its parameters, we can easily represent the relativity between fuzzy subsets by adjusting only the values of its parameters. Hence, we can easily reflect the relativity among individuals or cultural differences when we represent the subjectivity by using the fuzzy subsets. In this case, these parameters may be regarded as feature points for determining the structure of a fuzzy subset. In the sequel, the degree of similarity between fuzzy subsets can be quickly computed by using the parameters of the RMF. We use Euclidean distance to compute the degree of similarity between fuzzy subsets represented by the RMF. In the meantime, we present a new linguistic approximation method as an application area of the proposed similarity measure and show its numerical example.

      • 상황 평가에 기반을 둔 병합

        최대영(Choi Dae Young) 한국정보처리학회 1998 정보처리학회논문지 Vol.5 No.10

        In the existing fuzzy aggregation method, the operators such as t-norm, t-conorm, mean operator, Yager's operator and %u03B3-operator are used to aggregate the values of membership functions. However, these methods have problems in that they do not reflect the decision situation properly in the decision process. In order to solve these problems we suggest a situation assessment model(SAM) to reflect the decision situation in the decision process. In the fuzzy decision environment, we propose a new aggregation method to reflect the decision situation using the result of SAM. We call it the aggregation based on situation assessment(ASA) method. It makes the stepwise aggregation with direction according to the decision situation. Moreover, we compare ASA method with the existing aggregation methods.

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