In the design of tunnel, it contains inaccuracy of data, fuzziness of evaluation, observer error and so on. The face observation during tunnel excavation, therefore, plays an important role to raise stability and to reduce supporting cost. This study is carried out to minimize the subjectiveness of observer and to exactly evaluate the natural properties of ground during the face observation. For these purpose, fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques in artificial intelligent techniques are applied to the inference of the RMR value from the observation data. The correlation between original RMR vague and inferred RM $R_{_FU}$ and RM $R_{_NF}$ values from fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques is investigated using 46 data. The results show that good correlation between original RMR value and infected RM $R_{_FU}$ and RM $R_{_NF}$ value is observed when the correlation coefficients are |R|=0.96 and |R|=0.95 respectively. From these results, applicability of fuzzy set theory and neuro-fuzzy techniques to rock mats classification is proved to be sufficiently high enough. enough.
Ku, Bon-Suk;Baek, Young-Sik;Song, Kyung-Bin;Hong, Dug-Hun
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.05a
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pp.52-54
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2001
전력 수요 예측은 전력 수급 안정과 양질의 전력을 공급하기 위한 필수 기법이며 경쟁적인 전력 시장에서 전력요금과 밀접한 관련이 있다. 그러므로, 경쟁적인 전력시장 구조하의 시장 참여자에게 있어서 전력수요 예측은 매우 관심 있는 사항이다. 최근의 전력 수요 예측 기법으로 예측한 오차율을 살펴보면 특수일의 전력 수요 예측의 정확도가 평일 예측에 비해 낮으며 특히, 토요일 또는 월요일에 특수일이 오는 경우 예측의 정확도가 낮아지는 경향이 있다. 따라서, 찬 논문은 퍼지 선형회귀 분석법과 상대계수법을 병행하여 예측함으로써 특수일 수요 예측의 정확도를 개선하는 방법을 제시한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.442-444
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2018
본 논문에서는 GA(Genetic Algorithm) 기반 점증적 입자모델(IGM: Incremental Granular Model)의 최적화 설계를 제안한다. IGM의 성능은 다양한 실세계 응용예제를 통해 성공적으로 연구되어져왔다. 그러나, IGM의 문제로 각 컨텍스트에서 동일한 클러스터 수가 사용되는 점과 전형적인 퍼지화 계수가 설정된다는 점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 IGM을 최적화하여 각 컨텍스트에서 클러스터 중심의 수와 퍼지화 계수를 최적화하는 설계 방법을 제시했다. 제안된 방법의 타당성을 확인하기 위해 Ecotect에서 시뮬레이션 한 12가지 건물 형태를 사용하여 에너지 효율 예측에 대한 실험을 수행하였고, 제안된 방법은 기존의 IGM보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인했다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2005.11a
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pp.217-221
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2005
This paper we consider the solution of differential equations with fuzzy coefficients generated by fuzzy number $\~{1}$ using two different methods with eigenvalues and eigenvectors.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.401-404
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2004
본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제시한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 여러 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 맡은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2001.05a
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pp.29-33
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2001
We propose fuzzy least-squares regression analysis by few error term data and test the slop by fuzzy hypotheses membership function for fuzzy number data with agreement index. Finding the agreement index by area for fuzzy hypotheses membership function and membership function of confidence interval, we obtain the results to acceptance or reject for the test of fuzzy hypotheses.
In this paper, we analyze the input-output characteristics of fuzzy inference systems according to the division of entire input spaces and the fuzzy reasoning methods to identify the fuzzy model for nonlinear process. And fuzzy model is expressed by identifying the structure and parameters of the system by means of input variables, fuzzy partition of input spaces, and consequence polynomial functions. In the premise part of the rules Min-Max method using the minimum and maximum values of input data set and C-Means clustering algorithm forming input data into the hard clusters are used for identification of fuzzy model and membership function is used as a series of triangular membership function. In the consequence part of the rules fuzzy reasoning is conducted by two types of inferences. The identification of the consequence parameters, namely polynomial coefficients, of the rules are carried out by the standard least square method. And lastly, we use gas furnace process which is widely used in nonlinear process and we evaluate the performance for this nonlinear process.
In this paper, we propose a new visual feature extraction method for content-based image retrieval(CBIR) based on wavelet transform which has both spatial-frequency characteristic and multi-resolution characteristic. We extract visual features for each frequency band in wavelet transformation and use them to CBIR. The lowest frequency band involves spacial information of original image. We extract L feature vectors using fuzzy homogeneity in the wavelet domain, which consider both the wavelet coefficients and the spacial information of each coefficient. Also, we extract 3 feature vectors wing the energy values of high frequency bands, and store those to image database. As a query, we retrieve the most similar image from image database according to the 10 largest homograms(normalized fuzzy homogeneity vectors) and 3 energy values. Simulation results show that the proposed method has good accuracy in image retrieval using 90 texture images.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.1
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pp.122-126
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2008
Integrating a 3D solid modeler with a general purpose FEM code, an automatic stress intensity factor analysis system of the 3D crack problems has been developed. A geometry model, i.e. a solid containing one or several 3D cracks is defined. Several distributions of local node density are chosen, and then automatically superposed on one another over the geometry model by using the fuzzy knowledge processing. Nodes are generated and quadratic tetrahedral solid elements are generated by the Delaunay triangulation techniques. Finally, the complete finite element(FE) model generated, and a stress analysis is performed. This paper describes the methodologies to realize such functions, and demonstrates the validity of the present system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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