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Evaluation of Classified Information on Web Agent Using Fuzzy Theory
Doo-Ywan Kim,Tae-Ywan Kim 한국지능시스템학회 2005 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.5 No.3
The rapid growth and spread of the World Wide Web has made it possible to easily access a variety of useful information. It is, however, very difficult to retrieve, manage, and use the desired information in web. Various kinds of systems such as Search engines, MetaSearch engines, Spiders, Softbots, Intelligent Agents or Web Agents have been developed by a large number of researchers and companies. Those systems as intelligent agent are employed to avoid the overload of information. To efficiently improve the Software Agents, it is necessary to represent and classify the retrieved data. And to improve performance of the Intelligent Agents to create the classification, it is offered how to evaluate the propriety with other information retrieved from the Web and to recommend to the user the most suitable information.
Image Recognition by Learning Multi-Valued Logic Neural Network
Kim, Doo-Ywan,Chung, Hwan-Mook Korean Institute of Intelligent Systems 2002 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.2 No.3
This paper proposes a method to apply the Backpropagation(BP) algorithm of MVL(Multi-Valued Logic) Neural Network to pattern recognition. It extracts the property of an object density about an original pattern necessary for pattern processing and makes the property of the object density mapped to MVL. In addition, because it team the pattern by using multiple valued logic, it can reduce time f3r pattern and space fer memory to a minimum. There is, however, a demerit that existed MVL cannot adapt the change of circumstance. Through changing input into MVL function, not direct input of an existed Multiple pattern, and making it each variable loam by neural network after calculating each variable into liter function. Error has been reduced and convergence speed has become fast.
Evaluation of Classified Information on Web Agent Using Fuzzy Theory
Kim Doo-Ywan,Kim Tae-Ywan Korean Institute of Intelligent Systems 2005 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGE Vol.5 No.3
The rapid growth and spread of the World Wide Web has made it possible to easily access a variety of useful information. It is, however, very difficult to retrieve, manage, and use the desired information in web. Various kinds of systems such as Search engines, MetaSearch engines, Spiders, Softbots, Intelligent Agents or Web Agents have been developed by a large number of researchers and companies. Those systems as intelligent agent are employed to avoid the overload of information. To efficiently improve the Software Agents, it is necessary to represent and classify the retrieved data. And to improve performance of the Intelligent Agents to create the classification, it is offered how to evaluate the propriety with other information retrieved from the Web and to recommend to the user the most suitable information.
퍼지 이론을 이용한 웹 에이전트의 정보 분류 평가에 관한 연구
김두완(Doo-Ywan Kim),정구범(Gu-Beom Jeong),정환묵(Hwan-Mook Chung) 한국지능시스템학회 2004 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.14 No.2
인터넷의 급격한 보급으로 다양하고 많은 종류의 유용한 정보를 이용할 수 있게 되었다. 이와 같은 정보의 바다에서 원하는 정보를 검색하고 이를 관리하고 사용하는 것은 매우 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해 검색엔진, 메타검색 엔진, 스파이더, 지능 에이전트 혹은 웹 에이전트와 같은 여러 종류의 시스템들이 개발되고 있다. 이와 같은 시스템들은 지능 에이전트로써 정보의 과부하를 피하기 위해 사용되어지고 있다. 소프트웨어 에이전트들을 효율적으로 개선하기 위해서는 검색된 데이터를 표현하고 분류하는 것이 필요하다. 또한, 분류기를 생성할 수 있는 지능 에이전트들의 성능을 개선하기 위해 퍼지 이론을 적용하여, 웹으로부터 다른 검색 정보와의 적합성을 평가하고, 사용자에게 가장 적합한 정보를 분류하기 위한 방법을 제안한다.
유비쿼터스 환경에서 지능 에이전트를 이용한 최적 시스템 구성
김두완(Doo-Ywan Kim),노은영(Eun-Young Roh),정환묵(Hwan-Mook Chung) 한국지능시스템학회 2005 한국지능시스템학회논문지 Vol.15 No.5
최근 컴퓨터의 소형화와 인터넷의 대중화와 함께 유비쿼터스 컴퓨팅도 많은 주목을 받고 있다. 언제 어디서나 원하는 서비스를 제한 없이 받을 수 있는 유비쿼터스 시대가 도래 하면서 유비쿼터스 환경을 어떻게 제시하고, 어떤 서비스와 이용 방법을 사용자에게 어떻게 제공할 것인지가 중요해 지고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 지능 에이전트를 사용하여 사용자의 목적에 가장 적합한 장치가 구성할 수 있도록 하는 방법을 제안하였다. 검색 에이전트가 주변 장치들을 검색하여 기능별 목록을 작성하고 서버로 전송하면 서버는 전송 받은 정보를 지능 시스템을 동하여 학습하게 된다. 즉, 사용자가 목록에 따라 언어 항으로 작업 정보를 입력하면 서버가 작업 환경에 적합한 시스템을 선택하고, IP 어드레스를 이용하여 시스템을 구성하도록 하였다. 이것을 응용 예를 통하여 구현하고 실험을 통해 확인하였다. Recently, owing to miniaturization of computer and popularization of internet, ubiquitous computing is attracting considerable attention. In ubiquitous environment, user can receive desired information service anywhere, any time. With the advent of ubiquitous age through popularization of internet, it becomes important how to provide user with ubiquitous environment, and what and how to provide to user. In this paper, method to automatically select device most suitable for user in ubiquitous environment is offered. search agents search peripherals, make a list by function, and transmit to serve. Serve learn the transmitted information through intelligent system. If user input information in the form of linguistic according to the list, serve select device suitable for work environment, and compose the system through IP address. This was realize through practical example, experimented and confirmed.