• 대한교통학회지
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• 제20권1호
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• pp.55-63
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• 2002

교통상충기법 Traffic Conflict Technique(TCT)은 사고자료가 부족한 경우나 단기간내에 교차로의 안전도를 진단해야 할 경우에 유용하게 사용되는 방법으로 알려져 있다. 상충기법에 사용되는 자료는 조사원에 의해 수집되기 때문에 조사원의 개인적 특성과 지식(Knowledge)정도에 따라 다르게 나타난다. 이와 같은 조사원의 개인적 오차는 그 양이 최소화되어 상충분석 계산과정에서 다루어져야 하지만. 이를 명백하게 최소화하는 방안에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구에서는 이러한 조사원 개인의 오차를 최소화하는 방안에 대해 연구를 진행하였다. 이를 위해 퍼지추론이론을 기존의 교통상충모형에 적용하여, 새로운 교통상충모형을 개발하였다. 퍼지추론은 사물에 대한 인간의 인식이 정확하지 않아 발생되는 불확실성을 근사추론구조를 적용함으로써 계산을 객관화할 수 있기 때문에 조사원 개인의 인지 오차량을 최소화 할 수 있는 방법으로 적합하다. 퍼지추론을 적용한 교통상충모형을 개발한 후, 사례연구를 실시한 결과 조사된 상충데이터가 합리적으로 정제되고 그 분산영역이 전체적으로 약 53% 정도 줄었음을 확인할 수 있었으며, 기존의 교통상충모형에 비하여 정도가 약 2배 정도 향상되었음을 전환계수의 비교를 통해 알 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법론은 도로 및 교차로의 안전도 평가, 교통사고 잦은 지점 개선사업 전·후의 효과분석 등에 유용하게 이용될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권9호
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• pp.1246-1257
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• 2004

유전자 알고리즘은 원하는 최적해를 찾기 위해서 개체 집단의 크기를 가능한 크게 유지하여야 한다. 하지만 실제 문제에서 개체의 적합도를 평가하는 것이 어려운 경우가 많기 때문에 큰 집단의 모든 개체에 대하여 적합도를 평가하는 것은 많은 시간과 비용을 요구한다. 이에 본 논문에서는 집단의 크기를 크게 유지하되 클러스터링에 의해 대표 개체만을 평가함으로써 효율을 높이는 퍼지 글러스터링 기반의 국소 평가 유전자 알고리즘을 제안한다. 나머지 개체들은 대표 개체로부터 간접적으로 적합도를 분배받는다. 다수의 집단에 소속되는 개체들의 경우, 하드 클러스터링 방법으로는 정확한 적합도 분배를 하기 어렵기 때문에 퍼지 c-means 알고리즘을 사용하였고, 클러스터 결과인 퍼지 소속 행렬에 의해 적합도를 배분하였다. 9개의 벤치마크 적합도 함수에 대하여 6가지 하드 클러스터링 알고리즘을 적용한 유클리디안 거리와 피어슨 상관계수에 의한 적합도 배분 방법과 본 논문에서 제안하는 방법을 비교 실천한 결과, 제안한 방법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.41-55
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• 1995

본 논문에서는 복잡한 비선형 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크(FNNs)를 사용한 최적 동적 방법이 제안된다. 제안된 퍼지-뉴럴 모델링은 공정시스템의입축력 데이타를 이용하여 기존의 최적이론, 언어적 퍼지구현규칙, 뉴럴네트워크 등의 지능형 이론을 도입하여 시스템의 구조와 파라미터 동정을 구현한다. 이 모델링의 추론형태는 간략추론이 사용된다. 최적 모델을 얻기위해, 퍼지-뉴렬 네트워크의 학습률과 모멘텀 계수가 본논문에서 제안한 개선된 컴플렉스 법과 수정된 학습알고리즘을 이용하여 자동동조 된다. 이 알고리즘의 비선형 공정으로의 응용을 위하여 교통 경로 선택 데이타 및 하수처리시스템의 활성화와 공정 데이타가 제안한 모델링의 성능을 평가하기 위해 사용된다. 제안된 방법이 기존의 다른 논문과 비교하여 더 높은 정확도를 가진 지능형 모델을 생성함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제13권1호
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• pp.32-41
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• 1994

LPC열로 구성된 음성패턴의 주파수변동을 해결하기위해 LPC와 스펙트럼, LPC차수와 스펙트럼의 관계를 고찰하여 새로운 형태의 멤버쉽함수를 제안하였다. 또한, 시간변동을 해결하기위해서는 음성구간을 여러구간으로 등간격분할하는 다구간 등분할법을 사용하였으며, 이때 오인식은 주로 동일음절이 같은 발성위치에 있을때 발생되었다. 이러한 오인식을 줄이기위해 제안된 멤버쉽함수로 퍼지추론한뒤 구간별 확신도에 가중치를 부여하고, 세번째후보까지를 인식대상으로 하는 판정알고리즘을 제안하였다. 본 방법의 타당성을 검증하기위해, DDD지역명 28개를 대상으로 인식실험한결과, 삼각형멤버쉽함수에 의한 퍼지추론은 $92.0\%$, 삼각형멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $92.9\%$, 제안된 멤버쉽함수에의한 퍼지추론과 판정알고리즘은 $93.8\%$의 인식률을 보였다.

• 대한기계학회논문집
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• 제17권1호
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• pp.101-111
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• 1993

본 연구에서는 제안된 뉴로-퍼지 제어기를 사용하여 유압 서보 시스템을 제어 하고 학습하기 위한 구조로써 유압 서보 시스템의 모델링을 위한 추가적인 노력이 필 요없는 feedback error learning 구조물 채택하였다. 학습 과정에서 필요한 유압 서 보 시스템의 입-출력 사이의 감도(sensitivity)의 효과는 학습 계수에 포함된다. 이 러한 형태의 제어기가 유압 서보 시스템 제어에 유용하게 적용될 수 있다는 것을 보이 기 위해서 불확실성과 높은 비선형성 뿐만아니라 외란의 영향을 받는 유압 서보 시스 템을 대상으로 시뮬레이션을 수행했다. 시뮬레이션 결과에 의하면 제안된 뉴로-퍼지 제어기는 수학적인 모델을 기초로한 기존의 제어 알고리즘에 비해 쉽게 구성할 수 있 고 높은 정밀도, 빠른 학습 속도를 얻을 수 있는 장점을 가지고 있음을 알 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제21권2호
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• pp.145-162
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• 2005

SAR 자료의 분류에서 토지 피복 구분 분류 정확도의 향상을 위해 이 논문은 다중 시기 SAR 자료를 이용한 분류에서의 특징 추출과 정보 융합 방법론을 제시하였다. 다중 시기 SAR 센서의 산란 특성을 고려하여 평균 후방 산란계수, 시간적 변이도와 긴밀도를 특징으로서 추출하였다. 이렇게 추출된 특징의 효율적인 응합을 위해 Dempster-Shafer theory of evidence(D-S 이론)와 퍼지 논리를 적용하였다. 특히 D-S 이론의 적용시 특징 기반 mass function 할당을 제안하였고, 퍼지 논리의 적용시 다양한 퍼지 결합 연산자의 결과를 비교하였다. 다중 시기 Radarsat-1 자료에의 적용 결과, 추출된 특징들은 서로 상호 보완적인 정보를 제공할 수 있으며 수계, 논과 도심지를 효율적으로 구분할 수 있었다. 그러나 산림과 밭은 구분이 애매한 경우가 나타났다. 정보 융합 방법론 측면에서, D-S 이론과 퍼지 Max와 Algebraic Sum 연산자를 제외한 다른 퍼지 연산자는 서로 유사한 분류 정확도를 나타내었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.139-142
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• 2002

제어 시스템에서 제어기를 설계하는 방법에는 기존 PID 설계 기법인 Ziegler-Nichols와 Jung, R. C. Dorf 방법들이 있다. 본 논문은 Shunji Manabe의 계수도법(CDM Coefficient Diagram Method)을 이용하여 Ball-Beam 시스템을 제어하기 위한 PID 제어기를 설계한다. PID 제어기의 각 파라메터인 P, I, D 계수는 시스템의 속도와 안정성에 기인하는 표준 안정도 지수$(\gamma)$와 등가시정수$(\tau)$ 로부터 얻 어진다. 등가시정수$(\tau)$와 안정도 지수$(\gamma)$는 제어기 파라메터의 대수적 형태와 절대적인 관계가 있다. 그러므로 설계된 제어기로부터 빠른 상승시간과 안정된 정상상태 응답을 얻을 수 있다. Ball-Beam 시스템에 CDM 제어기를 적용한 결과 시스템의 안정도, 정확성 그리고 강인성에 있어서 퍼지 제어기나 PID 제어기에 비해 뛰어난 응답 특성을 확인하였다

• 한국항행학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.105-111
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• 2007

본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 기술하였다. 제안한 방법은 퍼지추론 및 대조도 등과 같은 인간의 시각시스템도 고려하였다. 먼저 시각시스템과 통계적 특성을 활용하여 최적의 계수 대역을 설정하였고, 외부환경 변화에도 대응할 수 있는 퍼지 추론기를 설계 하였다. 비가시성과 워터마크의 정확도를 실험한 결과, 대조도는 스므드 영상에서 우수하였고, 러프한 영상에서는 통계적 특성이 우수함을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.127-133
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• 2009

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 간질 증세를 가진 사람과 건강한 사람의 뇌파(electroencephalogram, EEG)로부터 정상 파형과 간질(epilepsy) 파형을 분류하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM에서 사용할 특징입력을 추출하기 위해서 첫 번째 단계에서는 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)을 이용하였다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성한 웨이블릿 계수들을 주파수 분포와 주파수 변동량을 이용하여 24개의 특징입력을 추출하였다. NEWFM은 이들 24개의 특징입력을 이용하여 정상 파형과 간질 파형을 분류하였을 때 98%의 분류성능을 나타내었다.

• 한국항만학회지
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• 제7권1호
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• pp.5-12
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• 1993

In complex decision making such as ill-defined system, one of the main problem is how to treat ambiguous aspect of the decision making. According to the complexity and ambiguity of the objective systems, many types of evaluation attributes are necessary for the rational decision and the relationship among the attributes become complex and fuzzy. Fuzzy integral is very effective to evalute the complex system with interaction between attributes but how to save the evaluation efforts in the decision making process of grading the membership of the objects or alternative is the problem to be tackled. Because the more object there are to evaluate, the number of decisions to made increase exponentially. Therefore, this paper aimes to propose a new evaluation algorithm based on fuzzy integral which can save the evaluator's efforts in decision making process. The proposed algorithm is constructed as follows : First, compose the fuzzy measure by introducing AHP(Analytical Hierachy Process) & mutual interaction coefficient. Second, generate fuzzy measure value of monotone family set for calculating the fuzzy integral. The effectiveness of the proposed algorithm is investigated through the example and sensitivity of interaction coefficient is illustrated.