• 한국경영과학회지
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• 제23권1호
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• pp.143-159
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• 1998

This paper proposes a new type of fuzzy approximate reasoning method that combines a self organizing feature map and a fuzzy logic. Previous methods considered only input part to determine the number of fuzzy rules, while this paper considers both input and output parts simultaneously. Our approach proved to improve the inference performance. We also developed a new index for avoiding overlearning which guarantees more accurate results. Experimental results showed that our approach surpasses the performance of Takagi & Hayashi (1991) approach.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.11-15
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• 1998

일반적으로 러프집합은 지식베이스 시스템에서 근사공간을 이용한 불확실한 데이터의 분류, 추론 및 의사결정 등에 사용된다. 지식베이스 시스템의 데이터 중에서 연속적인 구간 특성을 갖는 정량적 속성값이 불연속적일 때 중복 또는 불일치 등의 불확실성이 발생된다. 본 논문은 러프집합의 정량적 속성값들의 정성적 속성으로 변환시킬 때 식별 불가능 영역에 있는 정량적 속성값들을 명확한 경계를 갖는 보조구간으로 분리하여 불확실성을 제거함으로써 러프집합의 분류능력을 향상시키는 방법을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.231-238
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• 2002

진화퍼지모델링은 퍼지추론시스템과 진화연산의 장점을 결합한 모델링 방법으로써 전역근사최적화를 수행한다. 본 논문에서는 진화퍼지모델링의 가장 중요한 과정 중 하나인 퍼지규칙의 생성방법으로써 퍼지클러스터링을 제안한다. 퍼지클러스터링을 실험 혹은 시뮬레이션의 결과에 적용함으로써, 비선형성이 강하고 복잡한 설계문제를 적절하게 묘사할 수 있는 퍼지 규칙을 생성할 수 있다. 퍼지클러스터링의 결과로 얻어지는 클러스터에 대한 실험치의 소속정도를 활용하여 진화퍼지모델링의 효율을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 자동차 내장재에 설계문제를 선정하여 전역근사화를 수행하였다. 클러스터 수와 퍼지규칙의 선택과 관련하여 여러 다양한 경우에 대해서 진화퍼지모델링을 수행하여 그 결과를 비교하였고 이를 통하여 제안된 방법이 시스템을 묘사하는 적절한 퍼지규칙을 생성하고 모델링의 오차를 만족할 만한 수준으로 유지하면서 계산시간을 줄일 수 있음을 확인하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1022-1031
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• 2002

본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.63-70
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• 1999

본 논문은 여러 설비시스템의 프로세스 제어에 사용되는 PID제어기의 최적 자동동조에 관한 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 먼저. 제어대상의 계단응답으로부터 모델링 된 1차 지연계를 Pad 근사화하고, Ziefler-Nichols의 한계감도법으로 초기값을 정한 후, 최대 오버슈트, 감쇠비, 상승시간, 정정시간에 대한 퍼지 평가함수를 초대로 하는 최적화되 PID 계수를 목표치로 하여 신경회로망의 역전파 알고리즘을 통해 충분히 반복, 학습시켜 새로운 K, L, T값을 입력하였을 때 근사적으로 최적화된 PID 계수를 구함으로써 퍼지추론에 의한 제어 규칙이 불필요하여 자동 동조시간이 짧다는 장점을 가지고 있다.

• 응용통계연구
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• 제22권6호
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• pp.1289-1300
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• 2009

표본추출 비용의 절감을 위해 흔히 사용되는 이중표본추출방법은 대부분의 표본들이 2종류의 오류에 의해 오염이 되어 있어 통계적 분석이 상대적으로 용이하지 않다. 특히, 비율의 추론을 위한 중요한 분석 도구인 구간추정은 현재까지 우도추정량의 정규근사에 의존하는 Wald 방법만이 알려져 있으나 Wald 신뢰구간은 포함확률의 근사성 등에서 많은 문제가 있다는 것이 여러 연구에서 확인되고 있다. 본 연구에서는 이중표본추출에서 Wald 신뢰구간의 문제점을 파악하고 이에 대한 대안으로 Agresti-Coull 유형의 신뢰구간을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제7권2호
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• pp.235-245
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• 1996

확률변수 (X,Y)가 이변량 정규분포를 따르는 경우, 모상관계수 ${\rho}$에 관한 여러 가설들 중에서 $H_{0}:{\rho}={\rho}_{0}$인 경우에는 알려진 분포를 이용한 통계적 추론을 하기가 어렵다. 이러한 경우 Fisher에 의해 제안된 Z-변환을 이용한 근사적 검정법이 사용되어 오고 있으나 근사적인 방법이기 때문에 주어진 표본의 크기가 충분히 많지 않은 경우에는 적용에 무리가 있을 수 있다. 그래서 본 논문에서는 먼저 표본 상관계수 R의 분포를 모의실험을 통하여 직접 구하여 검정한 정확 검정법과, 붙스트랩(bootstrap) 방법을 이용하여 구한 붙스트랩 검정법을 제시하고, Fisher의 방법의 효율성과 실제성을 검토하고 제시된 방법들과 서로 비교하고자 한다.

• 인지과학
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• 제4권1호
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• pp.261-294
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• 1993

대부분의 규칙 기반 전문가 시스템에서 규칙의 갱신과 새로운 규칙의 추가가 다른 규칙에 영향을 주어서는 안된다. 이러한 원리를 규칙의 모듈성이라고 한다. 전문가 시스템에서 증거간의 관계를 알려고 할때, 기존의 전문가 시스템은 정보의 근원이 다른것으로 가정하고 믿음값을 갱신한다. 이러한 가정은 규칙의 모듈성을 위반하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 규칙의 모듈성을 보장하는 베이지안 네트워크에 기반을 둔 Fuzzy Belief Network 를 제안한다. Fuzzy Belief Network을 구축하기 위해 노드와 링크 등을 정의하고, 각 노드에서 발생하는 자료의 융합 알고리즘과 자료를 융합한 결과인 믿음값을 모든 노드에 전달하는 확산 알고리즘을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제29권5호
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• pp.887-896
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• 2016

대표적인 강우생성 모형인 Neyman-Scott 구형펄스모형은 점과정(point process)을 이용하여 강우를 생성하는 모형으로 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간의 분포로 표현된다. 특히 이 모형은 구형펄스모형(rectangular pulse model)에서 포함하지 않았던 강우사상의 군집특성을 반영하였다는 장점을 가지고 있다. NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어 moment를 이용한 여러가지 최적화 기법들이 연구되어 왔는데, 이러한 방법들은 목적함수를 추가하거나 조정하기 위해서는 복잡한 수식을 다시 계산하여야 하는 단점이 있으며, 전체적인 강우의 특성을 반영하기 어렵고 스케일에 따른 추정값의 변동도 크게 나타난다. 또한 moment를 이용한 추정값은 추정오차를 구할 수 없기 때문에 신뢰구간을 구할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수(approximated likelihood function)를 소개하고 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하고자 한다. 또한 분석에 사용되는 누적강수량의 시간 스케일에 따른 추정치의 변동성도 함께 알아보고자 한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.247-248
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• 2008

본 논문에서는 TYPE-2 퍼지 추론 기반의 RBF 뉴럴 네트워크(TYPE-2 Radial Basis Function Neural Network, T2RBFNN)를 설계하고 PSO(Particle Swarm Optimization) 알고리즘을 이용하여 모델의 파라미터를 동정한다. 제안된 모델의 은닉층은 TYPE-2 가우시안 활성 함수로 구성되며, 출력층은 Interval set 형태의 연결가중치를 갖는다. 여기에서 규칙 전반부 활성함수의 중심 선택은 C-means 클러스터링 알고리즘을 이용하고, 규칙 후반부 Interval set 형태의 연결가중치 결정에는 경사 하강법(Gradient descent method)을 이용한 오류 역전파 알고리즘을 사용하여 학습한다. 또한, 최적의 모델을 설계하기 위한 학습율 및 활성함수의 활성화 영역 결정에는 입자 군집 최적화(PSO; Particle Swarm Optimization) 알고리즘으로 동조한다. 마지막으로, 제안된 모델의 평가를 위하여 모의 데이터 집합(Synthetic dadaset)을 적용하고 근사화 및 일반화 능력에 대하여 토의한다.