• Journal of Nutrition and Health
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• 제27권8호
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• pp.856-863
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• 1994

To develop a optimized method for educing the errors associated with the estimation of portion size of foods, fuzzy-dta processing of portion size was performed. Cooked-rice was chosen as a food item. The experiment was conducted in two parts. First, to study the conceptions of respondents to bowl size(large, medium, small), 11 bowls of different size and shape were used and measured the actual weights of cooked-rice. Second, to study the conceptions of respondents to volume(1, 1/2, 1/3, 1/4), 16 different volumes of cooked-rice in bowls of same size and shape were used. Respondents for this study were 31 graduate students. After collecting the data of respondents to size and volume, fuzzy sets of size and volume were produced. The critical values were calculated by defuzzification(mean of maximum method, center of area method). The differences of the weights of cooked-rice in various bowl size and volume between the critical values and the calculated values by average portion size using in conventional methods were compared. The results hows large inter-subject variation in conception to bowl size, especially in large size. However, conception of respondents to volume is relatively accurate. Conception to bowl size seems to be influenced by bowl shape. Considering that the new fuzzy set was calculated by cartesian product(bowl size and volume), bowl shape should be considered in estimation of bowl size to make more accurate fuzzy set for cooked-rice portion size. The limitations of this study were discussed. If more accurate data for size and volume of many other food items are collected by the increased number of respondents, reducing the errors associated with the estimation of portion size of foods and rapid processing will be possible by constructing computer processing systems.

• 터널과지하공간
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• 제13권1호
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• pp.6-19
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• 2003

터널의 막장면 조사에서 조사결과의 객관성을 증대시키고, 지반특성에 적합한 지보패턴 및 보강공법을 제시하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 퍼지집합이론과 뉴로퍼지기법 등을 적용한 prototype의 터널 안정성평가 시스템(NFEST)을 개발하였고, 36개의 막장관찰자료들을 대상으로 신뢰성을 평가하여 비교적 만족한 결과를 얻을 수 있었다 본 연구의 결과를 요약하면, (1) 터널 지반평가의 용이성을 위해 국내 기술자에게 익숙한 RMR분류를 근거로 12개 평가항목을 제안하였다. (2) 12개 평가항목에 의해 추론된 RMRinf값과 산술합에 의한 RMRorg값 그리고 조사자의 주관적 판단에 의한 RMRinf값 사이의 상관계수(│R│)는 각각 0.83과 0.79로 비교적 높은 상관성을 나타내었다. (3) 터널 막장면에 대한 종합적인 안정성은 RMRinf(│R│=0.7)와 암반풍화정도(│R│=0.84)에서 비교적 양호한 상관성을 나타내었다.

• 경영정보학연구
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• 제21권1호
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• pp.113-133
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• 2019

도시 관광객의 과잉 증가로 인해 낙후된 구도심 지역이 활성화되면서 임대료 상승으로 기존 거주민이 내몰리는 젠트리피케이션(gentrification)과, 주거지역의 관광지화로인한 거주민의 이주현상을 의미하는 투어리스티피케이션(touristification)은 최근 전 세계적인 문제로 지적되고 있다. 한국에서도 제주도와 북촌한옥마을 등에서 오버 투어리즘으로 인한 환경오염, 지가 및 임대료 상승, 공동체 문화 약화와 같은 현상이 나타나고 있다. 이러한 현상은 거주민들의 삶의 질을 저해함으로써 심각한 사회문제로 대두되고 있으며, 이에 대한 해결방안으로써 스마트 관광 도시가 대두되고 있다. 이에 본 연구는 2015년부터 스마트 시티 시범 도시로 선정되어온 부산시의 거주민들을 대상으로 설문을 실시하였으며, 퍼지셋 질적 비교 분석(fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis)을 통해 관광 개발에 따른 경제적 이익, 사회적 비용, 환경적 지속성, 문화적 혜택, 기술적 영향이 거주민 삶의 질 저하에 미치는 복합적인 영향을 살펴보고자 하였다. 그 결과, 총 세 가지의 거주민 삶의 질 저하 패턴이 도출되었다. 관광 개발로 인한 사회적 비용이 크다고 느낄 경우 거주민들은 필수적 혜택(기술·경제적 혜택)(패턴 1)이나 부차적 혜택(환경·문화적 혜택)(패턴 2)을 크게 인식하더라도 삶의 질이 저하된다고 느끼는 것으로 나타났으며, 관광 개발로 인해 어떤 혜택도 전혀 인식하지 못하는 모습을 보이기도 하였다(패턴 3).

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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• pp.258-260
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• 2009

본 논문에서는 최적화 알고리즘인 유전자 알고리즘과 context-based FCM 클러스터링 방법을 이용하여 새로운 형태의 RBF 뉴럴 네트워크의 포괄적인 설계 방법론을 소개한다. 제안된 구조는 클러스터링 기법을 기반하여 사용된 데이터의 특성에 효과적인 모델을 구축하고자 한다. 또한 유전자 알고리즘을 이용하여 모델의 최적화에 주요한 영향을 미치는 파리미터들(-은닉층에서의 contex의 수, contex에 포괄되는 노드의 수, 그리고 contex에 입력되는 입력변수)을 동조한다. 제안된 모델의 설계 공정은 1) K-means 클러스터링을 통한 context fuzzy set에 대한 정의와 설계, 2) context-based fuzzy clustering에 대한 모델의 적용과 이에 따른 모델 구축의 효율성, 3) 유전자 알고리즘을 통한 모델 최적화를 위한 파라미터들의 최적화와 같은 단계로 구성되어 있다. 구축된 RBF 뉴럴 네트워크의 후반부 다항식에 대한 parameter들은 성능지수를 최소화하기 위해 Least Square Method에 의해서 보정된다. 본 논문에서는 모델을 설계함에 있어서 체계적인 설계 알고리즘을 포괄적으로 설명하고 있으며, 더 나아가 제안된 모델의 성능을 다른 표준적인 모델들과 대조함으로써 제안된 모델의 우수성을 나타내고자 한다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제3권2호
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• pp.222-226
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• 2003

Information retrieval must be able to search the most suitable document that user need from document set. If foretell document adaptedness by similarity degree about QL(Query Language) of document, documents that search person does not require are searched. In this paper, showed that can search the most suitable document on user's request searching document of the whole space using genetic algorithm and used knowledge-base operator to solve various model's problem.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.201-208
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• 2000

이 논문에서는 시계열 예측을 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 입력공간의 분할과 퍼지 제어규칙을 자동으로 생성하는 방법을 제안하고, Mackey-Glass 데이터 Set을 이용한 시계열 예측 문제에 적용하여 그 성능을 검증한다. 이 방법은 샤논 함수와 퍼지 엔트로피 함수를 이용하여 입력공간을 분할하고, 분할된 부 공간에 대해 이력 데이터와 부합할 수 있는 각각의 규칙에 등급을 정하여 불필요한 제어규칙을 제거하여 최적의 규칙베이스를 구성하도록 한다. 적용되는 퍼지 신경망의 기본적인 구조는 퍼지 제어기의 규칙베이스와 추론의 과정을 신경회로망을 이용하여 구현하며 퍼지 제어규칙의 매개변수들은 최대 급경사 강하법에 의해 적응되어진다. 제안되는 알고리즘을 매개변수의 수를 줄이기 위하여 제어 규칙의 결론부의 출력값은 신경망의 가중치로 구성하여 퍼지 신경망의 복잡도를 줄임으로서 추론형과 기술형 접근법을 혼합한 형태의 학습 알고리즘이다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.573-580
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• 2006

포화차두시간은 신호시간 설계와 교차로 용량추정에 있어서 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 현재의 기법은 신호교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 요인들 중 정성적인 요인들을 다루기에는 부적절하다. 본 연구에서는 퍼지적 성격을 가진 정성적 인자인 강우조건과 주변 밝기정도를 선택하여 ANFIS를 이용해서 현장에서 관측된 관측치와 입 출력 데이터 집합의 학습을 통해 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 강우조건은 강우량에 따라 3개의 퍼지변수로, 주변 밝기정도는 2개의 퍼지변수로 구분하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 관측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE)와 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.993, 0.0289, 0.00173으로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가 된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권10호
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• pp.977-987
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• 2013

본 연구에서는 다기준 의사결정기법을 적용한 홍수취약성 평가에 내재되는 불확실성을 고려한 평가기법을 제시하였다. 홍수취약성평가과정은 3단계로 구성되며 1단계에서는 홍수와 연관되는 사회적, 경제적, 환경적 영향요인들 중에서 지역의 특성을 반영할 수 있는 평가인자를 선정하고 각 인자의 가중치를 책정한다. 이때 델파이 설문조사기법을 적용하여 의사결정자들의 의견을 수렴한다. 2단계는 평가자료를 수집하고 평가에 사용할 수 있도록 가공하는 단계이며 불확실성 문제를 해소하기 위하여 퍼지수를 적용하였다. 마지막단계에서 홍수취약성을 정량적으로 산정하여 취약지역의 우선순위를 도출한다. 본 연구에서는 퍼지수의 연산과정에서 발생하는 퍼지수의 과장 및 왜곡문제를 해소하기 위한 ${\alpha}$-cut fuzzy TOPSIS 방법을 적용하였다. 또한 수립한 평가기법으로 산정한 결과에 대하여 퍼지자료(fuzzy data)를 적용한 fuzzy TOPSIS, 크리스프(crisp) 자료를 사용한 TOPSIS, WSM등의 다양한 방법으로 평가한 결과들과의 상관관계분석을 수행하였다. 분석결과, ${\alpha}$-cut fuzzy TOPSIS 방법은 대체로 모든 방법과 높은 상관성을 나타내었다. 즉, 크리스프 자료와 퍼지자료를 사용하는 평가방법 사이에서 발생하는 결과의 차이가 ${\alpha}$-cut fuzzy TOPSIS를 이용하면 줄어드는 효과가 있다. 따라서본 연구에서 수립한 홍수취약성 평가방법은 불확실성 문제를 일정 부분 해소한 평가결과를 제시함으로서 치수정책 수립의 유용한 근거자료를 제공할 수 있다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권2호
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• pp.189-208
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• 2024

Artificial intelligence is one of the efficient methods that can be developed to simulate nonlinear behavior and predict the response of building structures. In this regard, an adaptive method based on optimization algorithms is used to train the TSK model of the fuzzy inference system to estimate the seismic behavior of building structures based on analytical data. The optimization algorithm is implemented to determine the parameters of the TSK model based on the minimization of prediction error for the training data set. The adaptive training is designed on the feedback of the results of previous time steps, in which three training cases of 2, 5, and 10 previous time steps were used. The training data is collected from the results of nonlinear time history analysis under 100 ground motion records with different seismic properties. Also, 10 records were used to test the inference system. The performance of the proposed inference system is evaluated on two 3 and 20-story models of nonlinear steel moment frame. The results show that the inference system of the TSK model by combining the optimization method is an efficient computational method for predicting the response of nonlinear structures. Meanwhile, the multi-vers optimization (MVO) algorithm is more accurate in determining the optimal parameters of the TSK model. Also, the accuracy of the results increases significantly with increasing the number of previous steps.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권3호
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• pp.172-176
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• 2004

In special effects industry there is a high demand to convincingly mimic the appearance and behavior of natural phenomena such as smoke, waterfall, rain, and fire. Particle systems are methods adequate for modeling fuzzy objects of natural phenomena. This paper presents particle system graphics library for generating special effects in video games and virtual reality applications. The library is a set of functions that allow c++ programs to simulate the dynamics of particles for special effects in interactive and non-interactive graphics applications, not for scientific simulation.