• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.881-886
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 퍼지규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이 있다. 본 논문에서는 러프집합을 적용하여 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 실험결과 규칙의 개수는 감소되었으며 추론 결과가 감축하기 이전과 일치하고 규칙간의 중복성이 제거되는 것을 확인하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.258-263
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• 2001

본 논문은 지문 이미지에 존재하는 애매함을 퍼지 로직을 이용한 표현으로 기존의 융선 추적법의 단점을 보완한다. 지문의 근방의 질을 퍼지 집합의 상대 크기와 근방 명암의 분산을 이용하여 판단한 후 근방의 지문의 질이 좋고 나쁨에 즉각적으로 다른 방법을 사용하여 지문의 융선을 추적하는 새로운 융선 추적법을 제안 설계한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2007년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.261-264
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• 2007

퍼지 추론은 애매한 지식을 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 그러나 규칙의 연관속성은 규칙을 과다하게 생성하기 때문에 유용하고 중요한 규칙을 결정하는데 여러 가지 문제점이었다. 본 논문에서는 퍼지 규칙에서 규칙간의 상관성을 고려하여 불필요한 속성을 제거하고, 퍼지규칙의 상대농도를 이용하여 추론결과의 정확성을 유지하면서 규칙의 수를 최소화 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법의 타당성을 검증하기 위하여 기존의 규칙 감축 방법에 따른 출론 결과와 비교 검증하였다.

• 경영과학
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• 제29권1호
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• pp.57-71
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• 2012

In this paper, we deal with a sector investment strategy by implementing the black-litterman model that incorporates expert evaluation and sector rotation momentum. Expert evaluation analyzes the relative performance of the industry sector compared with the market, while sector rotation momentum reflects the price impact of significant sector anomaly. In addition, we consider the portfolio impact of sector cardinality and weight constraints within the context of mean-variance portfolio optimization. Finally, we demonstrate the empirical viability of the proposed sector investment strategy with KOSPI 200 data.

• 대한수학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.881-889
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• 1994

Let ($X, \Beta, \mu$) be a measure space with the $\sigma$-algebra $\Beta$ and the probability measure $\mu$. Throughouth this article set equalities and inclusions are understood as being so modulo measure zero sets. A transformation T defined on a probability space X is said to be measure preserving if $\mu(T^{-1}E) = \mu(E)$ for $E \in B$. It is said to be ergodic if $\mu(E) = 0$ or i whenever $T^{-1}E = E$ for $E \in B$. Consider the sequence ${x, Tx, T^2x,...}$ for $x \in X$. One may ask the following questions: What is the relative frequency of the points $T^nx$ which visit the set E\ulcorner Birkhoff Ergodic Theorem states that for an ergodic transformation T the time average $lim_{n \to \infty}(1/N)\sum^{N-1}_{n=0}{f(T^nx)}$ equals for almost every x the space average $(1/\mu(X)) \int_X f(x)d\mu(x)$. In the special case when f is the characteristic function $\chi E$ of a set E and T is ergodic we have the following formula for the frequency of visits of T-iterates to E : $$ lim_{N \to \infty} \frac{$\mid${n : T^n x \in E, 0 \leq n $\mid$}{N} = \mu(E) $$ for almost all $x \in X$ where $$\mid$\cdot$\mid$$ denotes cardinality of a set. For the details, see [8], [10].