• Journal of the Korean Magnetics Society
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• v.7 no.2
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• pp.103-108
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• 1997

In this paper, the application of fuzzy decision to optimization of induction motor design is proposed. This method can reflect the designer's experience, view, and judgment, but also can be applied to multi-objective optimization design easily. The electromagnetic performance of the induction motor are calculated by means of the equivalent magnetic circuit method. The design method is The $D^2L$ method which is combined with fuzzy decision and optimization algorithm. As the optimization algorithm, the evolution strategy(ES) is applied. The proposed algorithm is applied to a multiobjective optimization of an induction motor design where the motor should have less weight and, at the same time, have higher efficiency and power factor at rated operating points.

• Environmental and Resource Economics Review
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• v.15 no.5
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• pp.921-937
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• 2006

In this paper, we apply fuzzy theory in a discrete choice Contingent Valuation Method(CVM) in order for dealing preference uncertainty problem. Fuzzy membership function is used in an empirical analysis to estimate the willingness-to-pay(WTP) for the preservation of the endangered Asiatic Black Bear in Korea. The estimated WTP was about 9,090 Korea Won per household with 78 percent of confidence level. The advantage of applying fuzzy theory in the valuation method could be found in its ability to measure the confidence level of the estimated WTP.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10b
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• pp.481-483
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• 1998

객체지향 방법에 의한 소프트웨어 개발은 문제해결의 적용 측면에서 많은 유연성을 가지고 있으며 사용자 환경의 많은 요구조건을 만족시키고 있다는 것은 이미 공인된 사실이다. 그러나 잘못 적용한 컴퍼넌트는 객체지향 시스템 개발에 많은 제한을 가져올 수 있다. 본 연구에서는 시스템 구현 시 연속적으로 변화되는 속성들과 적용방법들이 변화하는 것을 관리하여 새로운 시스템 개발에 필요한 컴퍼넌트의 선택과 행위성을 이해하는 문제를 해결하고자 퍼지 메커니즘을 이용한 디스크립터 분류와 분석도구의 적용에 관한 방법론을 제시하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.5 s.108
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• pp.541-546
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• 2006

Data Mining is the process of finding hidden patterns inside a large data set. Cluster analysis has been used as a popular technique for data mining. It is a fundamental process of data analysis and it has been Playing an important role in solving many problems in pattern recognition and image processing. If fuzzy cluster analysis is to make a significant contribution to engineering applications, much more attention must be paid to fundamental decision on the number of clusters in data. It is related to cluster validity problem which is how well it has identified the structure that Is present in the data. In this paper, we design an adaptive data mining model using fuzzy performance measures. It discovers clusters through an unsupervised neural network model based on a fuzzy objective function and evaluates clustering results by a fuzzy performance measure. We also present the experimental results on newsgroup data. They show that the proposed model can be used as a document classifier.

• Spatial Information Research
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• v.7 no.2
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• pp.223-236
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• 1999

Recently, the need of wast incineratory has been recognized. However, the waste incinerator is considered the typical example of NYMB syndrome as a locally unwanted facilities. Therefore, the site selection of waste incineratory should be determined very carefully with consideration of various location factors. The purpose of this study is to provide a new decision-making process model for site selection that provides a rational and a systematic way. The fuzzy set theory and AHP theory, which have merits to overcome uncertainly and complexity of spatial data, are applied to select candidate sites for the waste incineratory. The method is able to produce a more flexible and objective solution for selecting suitability sites in comparison to rigid boolean logic. The result of this study shows that geographic information systems have clear implication for informing the spatial decision making process.

• Economic and Environmental Geology
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• v.36 no.3
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• pp.243-255
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• 2003

The mathematical models for GIS-based spatial data integration have been developed for geological applications such as mineral potential mapping or landslide susceptibility analysis. Among various models, the effectiveness of fuzzy logic based integration of multiple sets of geological data is investigated and discussed. Unlike a traditional target-driven fuzzy integration approach, we propose a data-driven approach that is derived from statistical relationships between the integration target and related spatial geological data. The proposed approach consists of four analytical steps; data representation, fuzzy combination, defuzzification and validation. For data representation, the fuzzy membership functions based on the likelihood ratio functions are proposed. To integrate them, the fuzzy inference network is designed that can combine a variety of different fuzzy operators. Defuzzification is carried out to effectively visualize the relative possibility levels from the integrated results. Finally, a validation approach based on the spatial partitioning of integration targets is proposed to quantitatively compare various fuzzy integration maps and obtain a meaningful interpretation with respect to future events. The effectiveness and some suggestions of the schemes proposed here are illustrated by describing a case study for landslide susceptibility analysis. The case study demonstrates that the proposed schemes can effectively identify areas that are susceptible to landslides and ${\gamma}$ operator shows the better prediction power than the results using max and min operators from the validation procedure.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.252-257
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• 2003

공급체인관리(SCM)에서, 고객의 반응에 민감하게 반응할 수 있기 위해서는 무엇보다도 부품이나 자재를 공급하는 협력업체의 능력이 중요한 요인으로 작용한다. 본 논문은 퍼지이론을 이용하여 과학적인고 효율적으로 협력업체를 평가하고, 우수협력업체를 선정하는데 있다. 협력업체의 평가를 위하여 여러 가지 요인을 분석하여야 하는데, 이런 요인들 중에는 수치적으로 표현 가능한 정량적인 요인이 있는 반면에, 협력업체 제품의 품질이나 재정적 상태와 같은 수치적으로 표면 불가능한 정량적인 요인도 포함되어 있다. 본 논문에서는 정량적인 요인과 정성적인 요인을 퍼지추론(Fuzzy Inference)을 통해 분석함으로써 협력업체를 평가하고 최우수 협력 업체를 선정하여, SCM환경에서 성공적인 협력관계를 지속적으로 유지할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.1562-1563
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• 2007

본 논문에서는 퍼지 선형추론 기반 지능형 Dimming Converter의 새로운 구조 및 설계 방법론을 제안하고 일련의 수치적인 실험을 통하여 모델 및 시스템을 평가한다. 기존의 형광 램프용 디밍 전자식 안정기는 전용의 디밍 IC를 사용하여 전자식 안정기 대비 최대 83%의 램프 및 안정기의 수명 연장을 가능하게 했다. 하지만 이러한 장점은 사용자가 수동제어를 해야만 하는 불편함 뿐만 아니라, 수동 제어가 불가능 할 경우 램프의 에너지 절약 및 수명 연장이라는 실효를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 선형추론 기반의 지능형 이론 및 조도센서를 사용하여 최적의 능동적 디밍제어가 가능한 시스템을 제안하고 제안된 시스템을 안정기에 적용하고 기존 전자식 안정기대비 성능평가를 통하여 지능형 Dimming Converter의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.257-260
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• 2011

본 논문에서는 수화인식을 위한 신경망에서 특징추출과 분류단계의 방법론과, 특징 선별 기법을 통하여 분류기의 규모를 최적화 하는 방법을 고찰한다. 색상 및 움직임정보로부터 특징영역의 시간에 따른 변화를 3 차원 볼륨형태의 데이터로 표현하며, 이로부터 특징지도를 생성하는 과정에서 특징영역의 위치에 대한 변이를 보완하는 방법을 고려한다. 특징추출과정과 패턴 분류과정에서 점진적 학습이 가능한 모델과 특징 수를 효과적으로 줄일 수 있는 방법론을 제시하였으며, 학습된 신경망으로부터 특징과 패턴 클래스간의 상대적 연관성 척도를 정의하여 특징을 선별하도록 하였다. 제안된 내용에 대하여 여섯 가지 수화패턴에 대상으로 한 실험을 통하여 그 유용성을 평가하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2005.11a
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• pp.175-178
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• 2005

스마트 홈과 같은 유비쿼터스 환경은 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 환경하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)를 줄이고 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(Knowledge Discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(Fuzzy Inductive)학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성있는(consisitent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.