• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.52-56
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• 2004

주식시장에서 KOSPI200지수의 상승 또는 하락으로 분류 및 예측하는 정보는 선물 및 옵션시장에서 포토폴리오를 설계할 때 의사결정을 위해 중요한 기준이 된다. 경제지표인 시계열 패턴들의 향후 추세는 가장 최근의 경제패턴에 매우 종속적이기 때문에 최근의 패턴들을 가장 우선적으로 학습해야 할 필요가 있다. 본 논문에서는 시계열분석, 신경회로망, 그리고 다양한 분야에서 각광을 받고 있는 SVM(Support Vector Machine)과 Fuzzy SVM 모형의 분류 및 예측성능을 비교하였다. 특히 학습 DB에 따라 시계열성 속성을 갖는 퍼지소속함수에 가장 적합한 차원을 제시함으로서 Fuzzy SVM이 우수함을 입증하였다.

• 한국항만경제학회지
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• 제28권2호
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• pp.1-27
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• 2012

본 연구는 인천항의 항만클러스터화와 이를 포괄하여 인천항의 포트비즈니스밸리 구축을 위한 전략과 실행과제 도출하는 것을 목적으로 한다. 다시 말해 기존의 항만클러스터 개념을 포괄하여 타 경쟁항만들이 지향하고 있는 포트비즈니스밸리 구축에 대한 인천항의 목표 및 개발방향을 제시하고 보다 현실적인 인천항 포트비즈니스밸리 구축 모형과 그에 따른 가장 시급한 추진전략을 도출하는 것으로 한다. 인천항은 그동안 높은 성장률을 기록함에도 불구하고, 부가가치 창출이 미약한 석유가스, 모래, 석탄 등의 단순 수입화물의 처리형태를 보이고 있다. 무엇보다 항만배후단지의 입주기업의 부가가치 활동이 부진하고, 항만관련산업이 도시전역에 분산되어 공간적 집적화가 부족하였다. 또한 자유무역지정구역의 기능이 미흡과 항만과 산업단지간 연계성의 부족과 인천지역 제조업의 기능약화로 인해 물동량의 창출기반이 약화되고 있다. 이러한 배경하에 인천항 포트비즈니스밸리는 인천항과 인천공항과 함께 수도권 지역의 산업클러스터를 지원하여 인천지역의 산업발전과 지역경제 활성화를 도모하는 방향으로 추진한다. 도심 비즈니스 클러스터, 공항만 복합물류밸리, 산업물류밸리, 첨단복합 물류밸리 등 인천항만의 세부 권역별 전략을 추진이 필요하다. 이에 본 연구는 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위해 항만클러스터의 개념과 인천항의 포트비즈니스밸리 구축 가능성을 검토하고 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 모형 설정하였다. 또한 인천항 포트비즈니스밸리 구축을 위한 구성요인과 각각의 추진전략을 도출하고 항만관련 전문가를 대상으로 퍼지계층분석을 실시하여 가장 시급히 추진해야할 전략을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.111-120
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• 2010

전 세계적으로 RFID 시스템이 구축된 응용사례 살펴보면, 소매 및 소비재 상품분야, 금융 및 안전 분야, 자동차 및 수송분야, 레저 및 스포츠 분야, 물류분야, 건강관련 분야 등 다양한 산업분야에서 RFID 시스템이 도입되고 있다. 이는 제품의 가시성 및 정보의 투명성을 확보하여 합리적인 의사결정을 수행하여 운영효율성 및 경쟁력을 제고시키기 위해서이다. 하지만 RFID 시스템을 도입하기 전에 RFID 시스템 구축 후 도출되는 효과에 대한 유효성이 검증되어야만 RFID 시스템 구축을 위한 기업의 의지를 강화시킬 수 있고, 이를 통하여 산업 전반의 RFID 기반 시스템 도입이 활성화되고 더 나아가 국가 산업경쟁력이 제고되는 시너지효과를 창출할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서는 RFID 시스템 도입의 유효성을 검증하기 위하여 정량적 분석뿐만 아니라 정성적 분석까지 통합하여 분석할수 있도록 쇼케 퍼지적분 기반의 합리적인 유효성 평가모형을 제안하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안된 유효성 평가모형을 국내 C사에 적용해 본 결과, C사의 물류프로세스에 RFID 시스템 구축이 효과가 있는 것으로 나타났다.

• 지식경영연구
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• 제22권3호
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• pp.235-252
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• 2021

정보통신기술의 발달과 코로나19는 호텔산업에 이례적인 변화를 불러일으켰고, 호텔 고객들의 서비스 로봇과 같은 비대면 서비스에 대한 수요가 급증하였다. 이에 본 연구는 혼합분석기법을 적용하여 호텔 고객의 비대면 서비스에 대한 인식을 조사하고자 한다. 구체적으로 본 연구는 구조방정식모형을 통해 변수들간의 상관관계를 파악하였으며, 나아가 퍼지셋 질적 비교 분석 기법을 적용하여 비대면 서비스를 제공하는 호텔 이용의도를 형성하는 변수들의 패턴을 도출하였다. 분석결과, 서비스 경험 공동창출, 즐거움, 개인화 그리고 신뢰가 비대면 서비스 이용욕구를 거쳐 이용의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타난 반면에, 퍼지셋 질적 비교 분석 방법에서는 도출된 모든 패턴에서 즐거움이 핵심 요인으로 도출되었다. 이러한 분석결과를 토대로 본 연구는 호텔 고객의 비대면 서비스에 대한 심도 있는 이해를 위한 학술적 근거를 제시하였으며, 호텔 매니저들에게 위드 코로나 시대에 비대면 서비스 전략에 대한 구체적인 가이드라인을 제시하였다.

• 경영정보학연구
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• 제26권1호
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• pp.19-56
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• 2024

본 연구는 한국의 인공지능 학습용 데이터 구축 사업과 데이터의 공공 개방에 관한 정책 수행 기관, 데이터 구축 기업, 그리고 이를 활용하는 다양한 기관의 데이터 품질에 대해 이해를 제고하고, 신뢰할 수 있는 인공지능 알고리즘 개발에 있어 가장 중요한 학습용 데이터 품질에 대한 이론적 토대를 만들기 위한 실증적 연구이다. 이를 위해, 데이터의 속성 요인, 데이터 구축환경 요인, 데이터 타입 관련 요인 등 인공지능 학습용 데이터 품질과 관련된 중요 선행요인을 도입하여 이론적 모형을 제안한다. 본 연구는 393명의 인공지능 학습용 데이터 구축 기업과 인공지능 서비스 개발 기업의 실무 담당자를 대상으로 설문조사를 실시하여 데이터를 수집하였다. 데이터 분석은 퍼지셋 질적비교분석 방법과 인공신경망 분석을 통해 이루어졌으며, 분석 결과를 통해 인공지능 학습용 데이터 관련 학술적 및 실무적 시사점을 도출했다.

• 대한교통학회지
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• 제22권7호
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• pp.79-90
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• 2004

베이지안 망(Bayesian Networks)은 인공 신경망, 유전자 알고리즘, 전문가시스템 퍼지이론 등과 더불어 데이터마이닝의 중요한 기법 중의 하나로서, 베이지안 통계 이론(Bayesian Statistics Theory)을 적용하여 변수들간의 확률적인 관계를 기호화함으로써, 설명변수들과 종속변수들간의 인과관계를 파악할 수 있다. 이 연구는 2002년도 수도권 가구통행실태조사 자료의 가구, 개인 및 통행 특성(가구수입, 승용차 보유대수, 주택규모, 통행목적 등)을 반영하여, 베이지안 망을 이용한 통행발생 모형을 처음으로 설계 구축하여, 각 변수들간의 상관관계와 인과관계를 분석함으로써, 설명변수인 가구수입의 구성비가 변하였을 때 승용차 보유대수와 주택규모 구성비의 변화율(확률)을 예측한다. 그리고 승용차 보유대수와 주택규모의 구성비가 변하였을 때 통행목적 구성비의 확률을 예측한다. 또한 동행목적의 발생량이 변화였을 때, 가구 특성 구성비의 변화에 따른 발생량을 예측한다. 따라서, 이 연구는 현실에는 존재하지만 설명변수들간의 복잡한 상관성을 배제하고 설명변수와 통행목적간의 단순한 직선관계를 가정하는 기존 통행발생 모형의 한계를 극복할 수 있는 가능성을 제시한다. 또한 선택되지 않은 통행목적에 대한 정보의 부족으로 인한 통행발생 모형 구축의 어려움을 극복한다. 또한 통행목적의 변화를 실시간으로 모의실험(Simulation) 할 수 있는 방법론을 개발하여 다양한 교통정책에 확대 적용할 수 있을 것이다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제2권2호
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• pp.11-21
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• 2000

터널 시공이 급격하게 증가되면서 터널 시공 중 발생하는 지반의 수렴하지 않는 거동과 숏크리트의 균열전파 및 록볼트의 항복과 같은 이상현상에 대해 특별한 기준 없이 대책을 마련해야 하는 경우를 종종 직면하게 된다. 이러한 경우, 여러 시공현장에서 문제들을 극복하는데, 숙련된 전문가의 판단이 중요하게 여겨졌으나, 전문가 확보와 경제적인 문제로 인해서 비슷한 시공현장의 경험 없이도 이상현상에 대한 대책을 선정하는데 도움을 줄 수 있는 새로운 시스템의 개발이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 터널 시공 중 적용된 보강공법의 현황을 파악하고, 국내외의 구체적인 사례를 분석하였다. 또한, 터널 막장의 안전성 등급을 결정하고, 적절한 보강공법의 선정을 위해 퍼지 수량화 이론과 퍼지추론 시스템을 기반으로 터널정보 데이터베이스를 구축하여 전문가시스템의 모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 전문가 시스템은 크게 두 가지 기능을 가진다. 전반부 모듈은 현장에서 조사하기 쉬운 막장 기록항목을 중심으로 터널 정보 입력항목을 선정하고 퍼지 수량화이론 II을 이용하여 구성한 퍼지 소속도 함수(membership function)를 통해 터널 안정성 등급을 결정한다. 후반부 모듈은 전반부 함수와 터널 안정성 등급에 따라 적절한 보강공업의 적용성을 추론한다. 개발한 시스템의 검증을 위하여 다양한 보강공업을 시공하였던 한강하저터널을 비롯한 국내 외 3곳의 터널 현장 자료를 이용하여 적용한 결과 실제 시행한 보강공법과 근접한 추론결과를 보였다. 정보화시공을 통해 터널 막장기록과 계측자료의 이용을 극대화하고 객관적인 기준의 부재로 인해 일부 전문가의 경험에만 의존하고 있는 국내 보강공법 시공기술을 보다 발전시켜 합리적인 세부적인 보강공업을 제시하는데 도움이 되고자 하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.3-3
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• 2021

하천의 식생은 생태서식처 제공, 강턱이나 하안 경사의 안정, 영양염류나 오염물 차단에 의한 수질 개선 등의 다양한 생태서비스를 제공하는 반면, 과도하고 편중된 식생 분포로 인해 흐름저항이 증가하고 이로 인한 홍수위 상승과 홍수피해 위험이 가중될 수 있다. 기후변화 영향과 토지이용 변화에 따른 수리수문 특성 변화와 유역으로부터 영양염류의 유입은 하천내 식생이 과도하게 퍼지는 직접적인 원인이 될 수 있다. 과도한 식생분포로 인한 흐름저항과 홍수위 상승을 평가하기 위해 식생하도의 흐름저항과 관련된 매개변수의 다양성과 복잡성에 따른 해석상의 한계에도 불구하고 이에 대한 이론적 해석과 수학모형의 개발, 실험실 수로와 하천현장조사, 수치모형을 이용한 예측 등의 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 소규모 실험실 수로에서 단순화된 식생 구조와 배열이 적용되는 한계성과 상류에서 유입되는 유량과 유속 등의 수리조건을 통제할 수 없는 현장실험의 한계성을 보완하고자 목본류 형태의 식생패치를 실규모 하천실험 수로에 조성하여 통제된 수리조건에서의 식생하도의 구간 흐름저항을 추정하기 위한 계측 실험을 수행하였다. 실규모 실험에서는 피에조미터 형식의 정밀 압력식 센서를 이용하여 수위와 수면경사를 계측하였으며, 실험구간의 접근 수로에서 ADCP(Acoustic Doppler Current Profiler)를 이용하여 유입 유량에 대한 정보를 수집하였다. 전체 수로 길이 약 600 m, 하폭 11 m, 깊이 2 m 규모의 실규모 하도 일부 80 m 완경사 구간에 식생패치를 설치하고 구간 수면경사를 실측함으로써 식생하도의 흐름저항을 직접 산정하였다. 이러한 실규모 식생하도의 실험을 통해 식생패치의 밀도, 횡적 차단면적, 구간 차단부피, 목본 식생의 물리적 특성, 식생패치의 배열 등의 다양한 식생분포 조건에 따른 수리조건별 흐름저항 값의 변화를 분석할 수 있다. 식생하도에 대한 정확한 흐름저항 추정과 홍수위 변화에 대한 해석은 하천 식생의 생태서비스와 홍수방어의 하천 치수효과의 최적 솔루션을 제시하기 위한 하도관리의 다양한 방안을 제시하는데 필수적인 정보로 활용될 수 있다.

• 상하수도학회지
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• 제19권6호
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• pp.738-748
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• 2005

Considering pollution source is transferred by discharge, it is very important to analyze the correlation between discharge and water quality. And temperature also influent to the water quality. In this paper, it is used water quality data that was measured DO (Dissolved Oxygen), TOC (Total Organic Carbon), TN (Total Nitrogen), TP (Total Phosphorus) at Dalchun real time monitoring stations in Namhan river. These characteristics were analyzed with the water quality of rainy and nonrainy periods. Input data of the water quality forecasting models that they were constructed by neural network and neuro-fuzzy was chosen as the reasonable data, and water quality forecasting models were applied. LMNN (Levenberg-Marquardt Neural Network), MDNN (MoDular Neural Network), and ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) models have achieved the highest overall accuracy of TOC data. LMNN and MDNN model which are applied for DO, TN, TP forecasting shows better results than ANFIS. MDNN model shows the lowest estimation error when using daily time, which is qualitative data trained with quantitative data. If some data has periodical properties, it seems effective using qualitative data to forecast.

• 대한교통학회지
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• 제14권2호
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• pp.119-136
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• 1996

The evaluation of risk level or possibility of traffic accidents is a fundamental task in reducing the dangers associated with current transportation system. However, due to the lack of data and basic researches for identifying such factors, evaluations so far have been undertaken by only the experts who can use their judgements well in this regard. Here comes the motivation this thesis to evaluate such risk level more or less in an automatic manner. The purpose of this thesis is to test the fuzzy-logic theory in evaluating the risk level of traffic accidents. In modeling the process of expert's logical inference of risk level determination, only the geometric features have been considered for the simplicity of the modeling. They are the visibility of road surface, horizontal alignment, vertical grade, diverging point, and the location of pedestrain crossing. At the same time, among some inference methods, fuzzy composition inference method has been employed as a back-bone inference mechanism. In calibration, the proposed model used four sites' data. After that, using calibrated model, six sites' risk levels have been identified. The results of the six sites' outcomes were quite similar to those of real world other than some errors caused by the enforcement of the model's output. But it seems that this kind of errors can be overcome in the future if some other factors such as driver characteristics, traffic environment, and traffic control conditions have been considered. Futhermore, the application of site's specific time series data would produce better results.