• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제5권1호
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• pp.49-57
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• 1994

기존의 퍼지회귀모형은 모수의 퍼지성질에 의해 관측된 종속변수의 변동을 설명하는 방법이다. 그러나 일반적으로 종속변수에 영향을 미치는 모든 독립변수를 모형화하는 일은 불가능하므로 종속변수가 삼각퍼지숫자로 관측된 경우 모형화되지 않은 변수들의 영향을 랜덤 오차항으로 두는 퍼지확률회귀모형을 소개하고 이에 따른 모수추정법을 다룬다. 이 방법은 통계적 회귀모형의 일반화로 간주할 수 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.199-201
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• 2003

본 연구에서는 크리스프자료(crisp data)인 독립변수와 퍼지자료(fuzzy data)인 종속변수 사이의 관계가 특정한 함수로 표현되지 않는 비모수 퍼지회귀모형을 분석하기위하여 퍼지수 순위와 퍼지순위변환방법을 소개하고, 모의실험을 통하여 퍼지순위변환방법의 효율성을 조사한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.517-530
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• 2008

본 논문은 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 관측된 시계열자료에 대한 통계적인 관계를 추정하기 위하여 삼각퍼지수를 이용한 퍼지시계열모형을 소개한다. 모든 관측치를 포함하는 전체집합을 분할하는 구간을 자료의 빈도수에 따라 결정하고 연속되는 두 시점에서 퍼지수가 일치하는 경우에는 관측된 자료의 차에 대한 정보를 이용하여 제안된 퍼지시계열모형을 추정한다. 예제를 이용하여 제안된 퍼지시계열모형의 정확성을 일반적인 시계열모형과 여러 가지 방법으로 추정된 퍼지시계열모형과 비교한다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2004년도 학술발표논문집
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• pp.73-77
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• 2004

종속변수와 독립변수 사이의 통계적인 관계를 설명하기 위해 사용되는 회귀모형을 분석하는 방법을 회귀분석이라 한다. 독립변수와 종속변수가 퍼지수인 퍼지회귀모형을 추정하기 위해 최소전대편차추정량을 제시하고. 예제를 이용하여 퍼지최소절대편차회귀모형과 퍼지최소자 승회귀모형의 효율성을 평가한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.543-563
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• 1996

본 논문에서는 실시간 퍼지 제어를 위한 모형으로서 '시간형 퍼지 패트리넬(TFPN) 모형'을 제시한다. TFPN모형은 시간 패트리넬과 퍼지 패트리넬을 통합한 것으로서 퍼지 추론 뿐 아니라 퍼지 제어에 이용할 수 있다. 또한, 퍼지 제어 규칙의 구문적 명세 언어로서 '시간적 퍼지 제어 언어 '를 정의하고, 이를 TFPN으로 모형화하는 방법을 제시한다. TFPN모형은 퍼지 제어에 대한 패트리넬 포멀리즘에 해당하며 그 수행 규칙은 마킹(퍼지화)과정과 점화(추론 및 비퍼지화) 과정으로 구성된다. 제시된 모형의 사례 연구 결과, 기존의 퍼지제어 모형보다 추론 및 제어 값의 계산 시간을 절약할 수 있으며, 제어 시스템의 불확실성을 자연스럽게 모형화하고 제어규칙의 가시 성을 높일 수 있다.

• 대한교통학회지
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• 제16권1호
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• pp.99-110
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• 1998

본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.45-51
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• 2003

일반적으로 퍼지객체지향자료모형에서 속성값은 퍼지집합을 표현한다. 만일 퍼지객체지향자료모형에서 속성값을 구간값 퍼지집합으로 표현할 수 있다면, 퍼지객체지향자료모형에서 사용하는 속성값을 더 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 퍼지객체지향자료모형의 상속구조에 나타나는 프레임내에 있는 속성값을 구하기 위해 구간값 퍼지집합을 사용하는 우선순위 논리곱연산을 이용하여 계산한다. 이 방법은 속성값의 소속정도가 기존의 퍼지집합이 아닌 구간값 퍼지집합으로 표현하는 지식정보처리분야에서 사용할 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.631-638
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• 2002

시계열의 예측은 통상 추계학적 모형에 의해 수행하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 퍼지 개념을 이용한 퍼지 시계열 모형에 의해 강수량 예측을 수행하였다. 기존에 제안된 퍼지 시계열 모형을 이용하여 예측을 수행하고, 예측 능력을 향상시키기 위하여 퍼지 시계열과 뉴로-퍼지 시스템을 연계한 새로운 방법론을 제안하여 상호 비교ㆍ분석하였다. 이를 위하여 미국 일리노이주의 강수량 시계열 예측에 적용하였으며, 예측 결과, 기존의 모형보다 본 연구에서 제안한 방법론의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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• pp.2-7
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• 1996

인간이 마우스를 사용하면서 느끼는 감성은 불확실하고 모호하여 정량화하고 모형화하는데 많은 어려 움이 있었다. 본 연구에서는 퍼지로직을 이용하여 기존의 통계적 분석방법의 한계를 극복하고 좀 더 실제적인 감성예측을 위한 모형화의 방법론을 제시하고자 한다. 즉 퍼지회구식을 이용하여 인간이 마 우스를 사용할 때의 감성을 모형화 하였으며 이를 통하여 새로운 모델에 대한 감성의 예측의 방법을 제 시하였다. 본 연구에서 제시된 방법을 적용하기 위해 시판되고 있는 볼마우스 9종, 대학원생 6명을 대상으로 실험을 실시한 결과, 퍼지회귀식에 의한 감성의 예측을 예측값의 중심뿐만이 아니라 개략적인 산포도 함께 제시함으로써 보다 현실적인 예측이 가능하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.69-77
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• 2011

본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.