다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
인상이나 감성적 기호가 구매에 영향을 주는 제품군의 디과인에 있어서는 사용자 시점으로부터의 감성적 평가를 디자인 프로세스의 보다 상류단계에서부터 실시하여 그 결과를 아이디어 스케치 개량을 위한 유효한 정보로서 피드백시킬 필요가 있다. 한편 감성적 평가에 있어서, SD법(의미미분척도법)으로 대표되는 종래의 이미지 평가에서는 계측대상을 [집단적인]경향으로 취급하여 독립적으로 판단을 하도록 요구되어져 왔다. 그러나 이러한 SD법적 평가만으로는 사물인지과정에 있어서 인간의 유연한 유사성 판단능력을 평가에 반영시키기에는 불충분하다. 따라서 본 연구에서는, 직감적 판단에 의한 자극의 분류와, 계층분석법 및 퍼지적분법에 기초를 둔 계층적 이미지 평가 방법을 제안하였다. 평가 프로세스는 평가 자극 및 평가 항목의 직감적 분류, 동일 카테고리 내에서의 대표예의 선정, 각 자극의 이미지평정, 피지적분법에 의한 우선도의 산출 등의 순서에 따라 진행되며, 이러한 평가 프로세스를 상호대화적인 환경하에서 수행하기 위한 평가지원용 소프트웨어를 개발하였다.
In this paper, we propose an approach to design multi-fuzzy controllers for the superheat and the low pressure that have an influence on energy efficiency and stabilization of air conditioning system with multi-evaporators. Air conditioning system with multi-evaporators is composed of compressor, condenser, several evaporators and several expansion valves. It is quite difficult to control the air conditioning system because the change of the refrigerant condition give an impact on the overall air conditioning system. In order to solve the drawback, we design multi-fuzzy controllers which control simultaneously both three expansion valve and one compressor for the superheat and the low pressure of air conditioning system. The proposed multi fuzzy controllers are given as a kinds of controller types such as a simplified fuzzy inference type. Here the scaling factors of each fuzzy controller are efficiently adjusted by Hierarchical Fair Competition-based Genetic Algorithms. The values of performance index of the simulation results of the A company type compare with simulation results of simplified inference type.
사서함 구조에서 메시지 서비스를 위한 중요한 구조적 메커니즘은 메시지 객체들을 콘텐츠에 따라 그룹 클래스 계층 구조를 구성하는 것이다. 본 논문에서는 응용 도메인에서 많은 구조적인 메시지 객체들을 클러스터링하기 위한 $\alpha$-cut 기반의 genealogy 그룹화 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미적 유사 관계와 퍼지 유사 관계를 이용하여 관계성을 결정하고 search() insert(), hierarchy()의 연산을 이용하여 그룹화 구조를 수행한다. 이러한 구조는 그룹과 관련된 작업을 쉽게 처리해주고 질의응답 객체 식별, 유사성 발견 등을 쉽게 해준다. 따라서 제안된 사서함 구조는 그룹화 생성을 통해서 사용자들에게 메시지객체를 효율적으로 서비스하고 관리하는 기능을 제공한다. 그리고 제안된 기법의 성능을 알아보기 위해 5600개의 메시지 객체를 이용하여 non-grouping, BGM, RGM, OGM 방법과 비교 분석한다.
본 논문은 인간의 보조 역할을 하기 위해 자율적인 명령을 내리고 사용자가 직접 제어할 수 있는 지능형 주행 판단 시스템(Judgment System for Intelligent Movement; JSIM)에 대한 연구이다. 본 논문에서는 제어 대상은 이동 로봇으로 한정한다. 이동 로봇은 지능형 주행 판단 모듈을 휴대한 사용자에게 영상정보와 초음파 센서 정보를 제공하고 가이드 역할을 수행한다. 그리고 PDA와 센서박스로 구성된 지능형 주행 판단 시스템은 이동로봇으로부터 얻은 정보와 사용자 명령을 입력으로 사용하는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용하여 이동로봇의 속도와 방향을 결정하고 다양한 기능을 수행하도록 로봇을 원격으로 제어한다. 본 논문에서는 몸에 착용하고 주변장치들과 통신을 하며 지능적 판단을 할 수 있는 지능형 주행 판단시스템을 구성하고 실제 환경에서 지능적 판단 알고리즘 적용과 이동로봇을 제어하는 시스템을 구현하여 제안한 시스템의 실현 가능성을 검증한다. 지능 알고리즘은 계층적 퍼지 구조와 신경망을 융합한 구조이다.
90년대 초반 한 중 간 교역확대와 이에 따른 물동량 증대에 힘입어 중국발 Sea & Air 운송 화물은 연평균 50% 이상의 높은 증가세를 보였다. 하지만 90년대 후반을 기점으로 증가폭이 둔화되었으며, 최근에는 정체 및 감소의 형태를 보이고 있다. 이러한 측면에서 한중간 교역의 지속적인 성장패턴과는 다소 상이한 형태를 나타내는 Sea & Air 운송의 향후 물동량을 전망하고, 이에 대한 활성화방안을 제시하는 것은 시급한 문제이다. 본 연구에서는 Sea & Air 운송의 물동량을 예측하며, Sea & Air 운송의 활성화 요인을 도출하고, 이들 요인의 중요도를 파악하여 시행을 위한 우선순위를 확정하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 연구방법론은 ARIMA와 Fuzzy-AHP(퍼지계층분석법)를 사용하였다. ARIMA 분석을 위해 2007년부터 2012년 4월까지의 실적치를 사용하였으며 2015년까지 물동량을 예측하였다. ARIMA 예측결과, Sea & Air 물동량은 2012년 약 4만 톤에서 2015년 약 3만 3천 톤으로 감소할 것으로 분석되었다. 한편, 활성화 요인의 가중치를 도출하기 위해 Fuzzy-AHP법을 사용하였다. 분석 결과, 대분류 활성화 요인 중 'Sea & Air 운송 관련 정보시스템 구축 정책'이 가장 중요한 활성화 요인으로 나타났으며, 세부분류 활성화 요인 중 '혼재가능 물류센터 건설'이 가장 중요한 요인으로 선정되었다.
An useful and effective design method for the gas identification system is presented in this paper. The proposed gas identification system adopts hierarchical structure with two level rule base combining fuzzy sets with rough sets. At first, a hybrid genetic algorithm is used in grouping the array sensors of which the measured patterns are similar in order to reduce the dimensionality of patterns to be analyzed and to make rule construction easy and simple. Next, for low level identification, fuzzy inference systems for each divided group are designed by using TSK fuzzy rule, which allow handling the drift and the uncertainty of sensor data effectively. Finally, rough set theory is applied to derive the identification rules at high level which reflect the identification characteristics of each divided group. Thus, the proposed method is able to accomplish effectively dimensionality reduction as well as accurate gas identification. In simulation, we demonstrated the effectiveness of the proposed methods by identifying five types of gases.
In this paper, a hierarchical fuzzy controller is proposed for the stabilization control of the inverted pendulum system. The design of controller for that system is difficult because of its complicated nonlinear mathematical model with unknown parameters. Conventional fuzzy control strategy based only on dynamics of pendulum made have failed to stabilize. However, proposed control strategies are to swing pendulum from natural stable up equilibrium point to an unstable equilibrium point and are to transport a cart from an arbitrary position toward a center of rail. Thus, the proposed fuzzy stabilization controller have a hierarchical fuzzy inference structure; that is, the lower level is for inference interface for the virtual equilibrium point and the higher level one for the position control of cart according to the firstly inferred virtual equilibrium point.
IT기술 진보로 인하여 국내 복화운송(Street Turn) 시스템도 많은 발전을 거듭하고 있지만 복화운송 물량의 증가로 귀결되지 않고 있다. 이러한 측면에서 본 연구는 기존 복화운송 시스템을 사용하고 있는 사용자 입장에서 시스템을 이용하게 하는 의사결정 요인을 제시하는데 연구의 목적이 있다. 퍼지계층분석(Fuzzy-AHP)을 이용하여 국내 복화운송을 사용한 경험이 있거나 해운기업에 종사하고 있는 경력자를 대상으로 분석을 실시하였다. 총 5개의 대요인과 17개 세부 요인을 추출하였으며, 연구결과 대요인으로 적시성 요인이 가장 중요한 요인이며 그중 정보제공 시기(0.207)가 가장 중요한 요인으로 선정되었으며, 다음으로 플렛폼 이용 프로세스(0.079), 참여 화주의 수(0.074)가 뒤를 이었다.
현재 중소기업의 기술혁신을 촉진하기 위해 일정 비율 이상을 중소기업에 의무적으로 지원하도록 제도화하고 있다. 이에 따라 매년 3조원 이상의 정부 예산이 투입되는 중소기업 R&D 사업의 성공 가능성 여부를 판단하기 위하여 전문가의 기술적인 평가를 통해 해당 기술의 기술적 난이도에 대한 상용화 및 성공 가능성을 면밀히 검토하게 된다. 이를 검토하기 위한 방법으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 평가 항목에 대한 평가 기준을 객관적으로 판단할 수 없었으며, 해당 평가 기준이 모호성 및 불확실성이 내포되어 있어 중소기업 R&D 사업의 전문성 및 공정성을 확보할 수 없었다. 본 연구에서는 중소기업 R&D 사업의 성공 가능성을 판단할 수 있도록 평가 항목에 대한 가중치를 객관적으로 제시할 수 있는 Fuzzy-AHP 기반 중소기업 R&D 평가 시스템을 제안하였다. 삼각 퍼지 수를 이용하여 해당평가 기준을 구간 값으로 적용하여 객관화하였으며, 중소기업 기술개발 지원사업 관리지침에 따른 가중치를 배정하여 실제 평가에 반영될 수 있도록 이를 적용하였다. 본 연구를 통해 새로운 사업에 대한 전문가를 위촉하였을 때 위의 평가항목의 배점 가중치를 재반영할 수 있으며, 이를 이용하여 중소기업 R&D 사업의 전문성 및 공정성을 확보할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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