현재 국내에서 주로 사용되고 있는 홍수기 다목적 댐의 홍수조절효과에 대한 정량적인 평가지표로는 유량조절률, 저수지 방류율, 저수지 저류율, 저수지 이용률 등이 있다. 이러한 평가지표들은 유입량, 방류량, 저류량 등의 자료를 단순 비교하는 방법을 사용하고 있는데, 홍수조절효과 평가지표 산정식에 사용되는 자료들이 가지는 불확실성이 평가에 고려되지 못하고 있으며, 다목적댐에서 얻을 수 있는 자료만을 사용함으로써 댐 하류 지점에서의 홍수조절효과를 평가하지 못하고 있다. 또한 수자원 시스템의 설계에 있어서 허용 가능한 부분적인 실패를 고려하지 못하는 등의 문제점이 존재하므로, 홍수조절효과를 정량화 할 수 있는 새로운 지표의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 각종 변수들이 가지는 불확실성, 댐 하류지점에서의 홍수조절효과, 수자원 시스템에서 허용 가능한 부분적 실패를 고려하기 위하여 홍수조절효과 정량화 지표 개발에 퍼지집합 이론을 적용하였고, 충주댐 유역을 시험 유역으로 선정하여 연구를 수행하였다. 대상 홍수사상으로는 2006년도 7월의 홍수사상을 적용하였으며 그에 따른 인자들을 퍼지화하고 시스템의 상태로부터 허용 가능한 부분적인 실패 영역을 구분하였고, 통합 신뢰도-취약도 지수를 적용하여 홍수조절효과 정량화 지표를 개발하였다. 적용 결과, 본 연구를 통하여 개발된 통합 신뢰도-취약도 지수는 저수지의 홍수조절효과를 보다 구체적이고 객관화하여 나타낼 수 있었다.
최근 새로운 데이터마이닝 방법인 지도 군집화가 소개되고 있다. 지도 군집화의 목적은 동일한 클래스가 한 군집에 포함되도록 하는 것이다. 지도 군집화는 데이터에 대한 배경 지식을 획득하거나 분류 방법의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 사용된다. 그러나 군집화 방법에서 파생된 지도 군집화 역시 군집화 개수 설정 방법에 따라 효율성이 좌우된다. 따라서 클래스 분포에 따라 최적의 지도 군집화 개수를 찾기 위해 진화알고리즘을 적용할 수 있으나, 진화알고리즘은 대용량 데이터를 처리할 경우 수행 시간이 증가되어 효율성이 감소되는 문제가 있다. 본 논문은 지도 군집화보다 강인한인 지도 퍼지 군집화를 효율적으로 생성하기 위해 진화성이 우수한 휴리스틱 분할 진화알고리즘을 제안한다. 휴리스틱 분할 진화알고리즘은 개체를 생성할 때 문제영역의 지식을 반영한 휴리스틱 연산으로 탐색 시간을 단축시키고, 개체 평가 단계에서 전체 데이터 대신 샘플링된 부분 데이터들을 이용하여 진화하는 분할 진화 방법으로 수행 시간을 단축시킴으로써 진화알고리즘의 효율성을 높인다. 또한 효율적으로 개체를 평가하기 위해 지도 퍼지 군집화 알고리즘인 지도 분할 군집화 알고리즘(SPC: supervised partitional clustering)을 제안한다. 제안한 방법은 이차원 실험 데이터에 대해서 정확성과 효율성을 분석하여 그 타당성을 확인한다.
홍수피해저감 대책의 우선순위 결정은 시스템 차원에서 접근해야 한다. 홍수피해저감 사업을 분야별로 분리하여 분석하면 숲을 보지 못하고 산을 판단하는 오류를 범할 수 있다. 홍수피해 최소화를 위한 여러 전문 분야별 대안 분석도 중요하지만, 시스템 차원에서 홍수피해 저감 방안을 파악하고 대책을 수립해야 한다. 따라서 본 시스템의 개발 목적은 최적의 홍수피해저감 대책을 결정하는 데 있어 각각의 개별 정보를 공유하고, 의사결정 지원에 필요한 시스템을 구축하는 데 있다. 본 연구에서 제시한 홍수방어 대책 통합평가시스템은 수문학적 홍수분석 모형을 비롯하여 수리학적 홍수분석 모형, 의사결정지원 시스템이 통합되어 단일 시스템으로 구축되며 이를 위해서는 구체적인 사용자 요구파악과 관련 업무 프로세스 분석을 통한 전체적인 시스템 구조 설계가 중요하다. 홍수방어 대책 통합평가시스템의 핵심 요소는 1) GIS입력 모듈, 2) Fuzzy 알고리즘 모듈, 3) MCDA 알고리즘 모듈, 4) 결과표출 모듈 등 네 가지이다. 여기서 첫 번째 모듈은 GIS 입력 모듈로써 최적 방안 도출을 위한 빈도별 홍수터, 홍수심, 토지이용도 등과 같은 일련의 GIS 기초자료를 제공한다. 두 번째 단계는 퍼지화된 MCDA 모듈을 수행하기 위한 퍼지 알고리즘 및 퍼지 연산을 위한 내부 코딩이 이루어지는 단계로써 사용자 요구 사항에 따른 연산이 가능하다. 세 번째 단계는 최적 방안을 모색하는 MCDA 알고리즘과 연산 수행을 위한 세부 모듈로 구성됐다. 마지막 네 번째 단계는 모형과 DB간의 연계절차로써 사용자가 직접 운영하는 GUI 부분으로써 사용자의 요구 사항을 비롯하여 모형의 특징을 Matlab 프로그램으로 각각의 화면을 디자인한다. 이 단계에서는 모형을 수행하기 위한 DB가 구축되며 사용자의 요구에 의한 맞춤형 분석이 가능하도록 구성됐다. 통합시스템을 통한 의사결정과정의 합리성은 선택된 최적의 홍수저감대책의 사회 경제적 수용성은 물론 의사결정과정의 투명성을 높일 수 있을 것이다.
터널의 막장면 조사에서 조사결과의 객관성을 증대시키고, 지반특성에 적합한 지보패턴 및 보강공법을 제시하기 위하여 본 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 퍼지집합이론과 뉴로퍼지기법 등을 적용한 prototype의 터널 안정성평가 시스템(NFEST)을 개발하였고, 36개의 막장관찰자료들을 대상으로 신뢰성을 평가하여 비교적 만족한 결과를 얻을 수 있었다 본 연구의 결과를 요약하면, (1) 터널 지반평가의 용이성을 위해 국내 기술자에게 익숙한 RMR분류를 근거로 12개 평가항목을 제안하였다. (2) 12개 평가항목에 의해 추론된 RMRinf값과 산술합에 의한 RMRorg값 그리고 조사자의 주관적 판단에 의한 RMRinf값 사이의 상관계수(│R│)는 각각 0.83과 0.79로 비교적 높은 상관성을 나타내었다. (3) 터널 막장면에 대한 종합적인 안정성은 RMRinf(│R│=0.7)와 암반풍화정도(│R│=0.84)에서 비교적 양호한 상관성을 나타내었다.
본 연구에서는 퍼지 Lyapunov차원을 제안하였다. 퍼지 Lyapunov차원이란 어트렉터의 양적 변화를 평가하는 것으로 본 논문에서는 이것에 의해 화자 인식이 평가되었다. 제안된 퍼지 Lyapunov차원은 표준 패턴 어트렉터사이의 변별 특성이 우수하고, 어트렉터에 대해서는 패턴변동을 흡수시키는 화자 인식 파라미터임을 확인하였다. 퍼지 Lyapunov차원을 평가하기 위해 화자와 표준 패턴별로 식별 오차에 따른 오인식을 추정함으로써 화자인식 파라미터의 타당성을 검토하였다. 화자인식 실험을 수행한 결과 인식율 97.0[%]을 얻었으며 퍼지 Lyapuov차원이 화자인식 파라미터로서 적합함을 확인하였다.
모바일 스트리밍은 대역폭 제한으로 인하여 서비스 지연 및 지터 등의 QoS에 많은 문제점이 발생되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 청크 기반의 트랜잭션 갱신 기법을 제안하였다. 스트리밍 서비스를 위해서 트랜잭션을 읽기와 갱신으로 구분하였으며, 이들 트랜잭션들의 갱신을 위해서 퍼지 필터링을 수행하였다. 그리고 퍼지 적합도에 따라 $0{\sim}0.5$는 비적합, $0.5{\sim}0.7$은 보통, 0.8이상은 적합으로 구분하여 청크 블록을 재배치하였으며 재배치된 청크 블록에 대해서 시뮬레이션 평가를 수행하였다. 그 결과 제안된 기법이 RBM(Randon Based method), DBM(Distance Based Method), FBM(Frequency Based Method) 기법에 비해서 성능이 증가됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 진화 알고리즘의 한 방법인 mGA를 이용하여 지능형 로봇의 주행제어 방법을 제안한다. 지능형 로봇의 주행에 필요한 퍼지 제어기의 설계는 전문가적 지식에 많이 의존한다. 이러한 전문가의 경험에 의해 설정된 퍼지 제어기의 여러 구성 요소들의 매개 변수 값들이 최적의 값이라는 보장이 없다. 상기 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지 제어기의 구성요소인 퍼지 규칙의 수와 멤버쉽 함수의 매개 변수들을 mGA를 이용하여 동정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 의해 동정된 매개 변수들의 정확성과 효율성을 평가하기 위하여 지능형 로봇의 벽면 주행에 대한 모의실험을 수행한다.
유동적 비선형 특성을 보이는 혼돈 시계열에 대한 정확한 예측을 위해 예측 입력으로 차분 데이터를 사용하면 보다 나은 예측이 가능하다. 그러므로 본 논문에서는 상관 해석에 기반한 데이터의 전처리를 통해 적절한 최적 차분 간격 후보군을 선정하고 이들 각각에 대한 TS 퍼지 예측기로 다중 모델을 구성하여 성능 지수 평가에 의해 최적의 퍼지 예측기를 선택하여 예측을 수행하도록 하였으며, TS 퍼지 규칙 후건부에서 결정되는 예측 출력에 상관 해석에 기반한 오차 보정 메거니즘을 추가함으로써 예측 성능을 더욱 향상시킬 수 있도록 하였다.
자조의 표현에서 군집화는 주어진 데이터를 서로 유사한 개체들끼리 몇 개의 집단으로 묶는 작업을 수행한다. 군집화의 유사도 결정 측도는 맡은 연구들에서 매우 다양한 것들이 사용되었다. 하지만 군집화 결과의 성능 측정에 대한 객관적인 기준 설정이 어렵기 때문에 군집화 결과에 대한 해석은 매우 주관적이고, 애매한 경우가 많다. 퍼지 군집화는 이러한 주관적인 군집화 문제에 있어서 객관성 있는 군집 결정 방안을 제시하여 준다. 각 개체들이 특정 군집에 속하게 될 퍼지 멤버 함수값을 원소로 하는 유사도 행렬을 통하여 군집화를 수행한다. 본 논문에서는 차원 축소기법의 하나인 주성분 분석과 강력한 통계적 학습 이론인 베이지안 학습을 결합한 군집화 모형을 제안하여, 객관적인 퍼지 군집화를 수행하였다. 제안 알고리즘의 성능 평가를 위하여 UCI Machine Loaming Repository의 Iris와 Glass Identification 데이터를 이용한 실험 결과를 제시하였다.
본 논문에서는 기본적인 형태는 퍼지 제어의 형태를 유지하면서 그 세부적 요소들을 신경회로망으로 구성한 뉴로-퍼지 제어기를 설계하였다. 뉴로-퍼지 제어기는 퍼지 제어 및 신경회로망 제어가 갖는 장단점을 서로 보완할 수 있도록 하였으며 On-Line상태에서 동조가 이루어지도록 하였다. 본 제어기의 성능을 평가하기 위해서 현재 로봇제어에서 많이 사용되고 있는 교류 서보 전동기의 속도제어에 적용시켰다. 가장 보편적인 제어기인 PID제어기 및 퍼지제어기와 비교실험 함으로써 제어기로서의 안정한 특성을 입증하였다. 특히 로봇처럼 급격한 부하변동에 대응할 수 있는 제어기 설계를 위해 부하를 인가하여 실험을 수행하여 성능을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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