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첨단기술정보

데이터 기반 학습에서의 퍼지 시스템 해독력 문제(Interpretability issues in data-based learning of fuzzy systems)

전문가 제언: □ 이 논문에서는 데이터로부터 퍼지 시스템의 자동화와 완벽한 설계를 위한 방법을 제시하고 있다. 퍼지 시스템 구축의 목표는 정확성과 해독력 사이의 사용자 제어에 있다.

□ 해독력의 기준 집합은 설계 과정을 안내하도록 설계되고 있다. 해독력은 한편으로는 구성원 함수의 형태와 규칙 및 추론 메커니즘에 관한 구조적 선택에 의하여 유지되고 다른 한편으로는 규칙과 규칙 기반에서의 해독력 기준에 의해 유지되도록 설계되고 있다. 제안된 알고리즘의 예로서 저자들은 뇌성마비 환자의 걸음걸이와 건강한 사람의 것을 비교분석하여 특성을 찾아내는데 응용하고 있다.

□ 퍼지 시스템 분야는 애매하거나 부정확한 대상에서 어떤 정도의 불확실성을 가진 데이터나 규칙을 발견하는 방법이다. 퍼지 분야는 데이터의 분류화, 데이터 마이닝, 퍼지 제어, 의사결정론, 언어 퍼지 시스템, 뉴로 퍼지 시스템, 기계학습 등에서 연구되고 실용화되고 있다.

□ 실세계의 모든 정보가 어느 정도의 불확실성을 내포하고 있으므로 퍼지 분야의 연구 또는 실용화의 범위는 무궁무진하다. 이 연구에서와 같이 의료 분야에의 응용도 권장할 만하다. 퍼지 분야를 연구하는 분들에게 참고할만한 연구 자료이다.