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한국지능시스템학회 한국지능시스템학회 논문지 퍼지 및 지능 시스템학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2007.4
수록면
244 - 251 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2007

확률적 퍼지 룰 기반 학습에 의한 개인화된 미디어 제어 방법
이형욱 ,  김용휘 ,  이태엽 외 4명 한국지능시스템학회 논문지 2007.04 학술저널

2006

확률적 퍼지 룰 기반 학습에 의한 개인화된 미디어 제어방법
이형욱 ,  김용휘 ,  이태엽 외 4명 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 2006.11 학술대회자료

초록· 키워드

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사용자 의도 파악(intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 이 논문에서는 스마트 홈(smart home) 환경에서 제공 가능한 개인화된 서비스 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분한 경우가 많아서 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률 (probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링(IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 이용한 다양한 학습 제어 구조를 바탕으로 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 하고, 실험 결과를 통해 제안된 시스템의 효용성을 보이도록 한다.
#확률적 퍼지 논리 #학습 #지식 발견 #유비쿼터스 환경 #행동 패턴 #미디어 제어

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 학습 대상 및 확률적 퍼지 룰 기반 지식 표현 방법
3. 미디어 제어를 위한 학습 구조
4. 학습 제어 시스템의 구현 및 시뮬레이션 결과
5. 결론
참고문헌
저자소개

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - A. M. Meystel / 2002 / Intelligent Systems: Architecture, Design, and Control google schola 2. [학술지(정기간행물)] - H.A.Simon / 1984 / Why should machine learn?" in Machine Learning : 25 ~ 38 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - Milan Sonika / 1999 / Image Processing, Analysis and Machine Vision : 83 ~ 87 google schola 4. [학술지(정기간행물)] - Z. Bien / 2006 / Learning Techniques in Service Robotic Environments google schola 5. [학술지(정기간행물)] - Z. Zenn Bien / June2004 / Advances in Rehabilitation Robotics: Human friendly Techniques on Movement Assistance and Restoration for People with Disability google schola

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