• The KIPS Transactions:PartA
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• v.9A no.1
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• pp.45-52
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• 2002

This paper proposes the fuzzy closed RCMP queueing network model using fuzzy set theory for the performance evaluation of centralized distributed processing system with ambiguous system factors in the network environments. This model can derive the measures for system performances such as the job spending time, the system throughput, average job number and server utilizations using fuzzy mean value analysis which can process the fuzzy factors. Computer simulation has been performed centralized distributed system with fuzzy service requirement time for verifying the effectiveness of derived equations of performance evaluation according to the numbers of clients, and the results were analyzed. The proposed model provides more and flexible realistic than performance evaluation of conventional method when we evaluated system performance with ambiguous factors.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1997.11a
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• pp.93-97
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• 1997

본 연구는 새로운 부하(고온의 저장물)가 냉장실 내부에 인입됨에 따라 발생하는 온도불균형을 해소하기 위해 채택된 집중냉각 방식에 있어서의 회전날개의 정지각도 결정 알고리즘 관한 것으로, 특히 냉장실내의 온도에 직접적인 영향을 미치는 압축기 (Compressor) 및 냉기팬(냉기를 냉장실내에 불어넣기 위한 팬)의 운전상황을 입력으로 냉장실내 여러 영역에서의 온도를 추정하는 퍼지적응모델을 이용하여 온도불균형 영역을 검지하고, 이에 따라 회전날개의 각도를 제어함으로서 냉장실 내부의 온도평형을 신속히 이루게하는 특징을 가지고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 1996.10a
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• pp.194-197
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• 1996

냉장실의 온도분포의 추정은 냉장고의 과냉현상 방지, 운전효율 향상을 위해 필요할 뿐만이 아니라 최근 많은 제품에서 제공하고 있는 집중냉각기능을 실현하는데 있어서도 필수 불가결한 과정이라 할 수 있다. 본 연구에서는 냉장실내 온도분포추정에 있어서의 문제점을 개관하고, 온도분포추정을 위한 퍼지불감대(Fuzzy Dead Zone)를 갖는 퍼지동정모델(Fuzzy Identification Model)을 제안한다. 또한, 얻어진 모델을 이용하여 냉장실내 온도센서의 최적위치에 관하여 고찰한다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.33 no.4
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• pp.45-51
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• 1991

The objective of this paper is to show how the fuzzy sets theory can be applied to the reservoir operation guidelines for agricultural purposes. The concepts of the theory has been resented as a new tool for the decision problems which contains fuzziness and it's application can be found in operations research, expert systems, robotics, fuzzy computers, and pattern recognition. The fuzzy control system for the reservoir operation composed of a set of reservoir operation rules and a fuzzy inference engine was built. Water demand for paddy fields, water availability, and inflow to a reservoir were selected as main factors which determine the magnitude of reservoir release. The behavior of the control system was evaluated for different level of water demand and the results seemed to be reasonable.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.387-390
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• 2009

패턴 분류 문제는 기계 학습 분야에서 매우 중요한 연구 주제이다. 하지만 불완전 데이터는 실생활에서 매우 빈번히 발생 할 뿐만 아니라 분류 모델의 학습도가 낮다는 문제점을 지니고 있다. 불완전한 데이터를 다루는 것에 대한 많은 방법들이 제안되어 왔지만 대부분의 방법들이 훈련 단계에 집중하고 있다. 본 논문에서는 삼각 형태의 퍼지 함수를 이용하여 불완전 데이터의 분류 알고리즘을 제안한다. 제안한 기법에서는 불완전한 특징 벡터에서의 불완전 데이터를 추론하고 학습하였으며, 추론된 데이터의 가중치를 삼각 퍼지 함수 분류기에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 기법이 상대적으로 높은 인식률을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.341-344
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• 2006

유고란 도로상에서 교통량의 주기적인 집중에 의한 혼잡과는 구별되는 개념으로 교통사고, 도로보수 그리고 자연재해와 같은 비 반복적인 정체의 상황을 일컫는다. 이러한 유고는 막대한 통행시간이 추가로 발생하고 연료소모, 환경피해 등의 문제가 발생하므로 이러한 교통손실을 최소화하기 위하여 자동유고감지 알고리즘의 개발이 필수적이다. 이를 위하여 현재 다양한 검지기에서 수집된 교통 데이터를 바탕으로 유고를 감지하는 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 각종 유고 상황을 인지하여 제2의 사고를 예방할 수 있는 효율적인 유고감지 알고리즘을 개발하기 위하여 퍼지논리와 패턴을 함께 사용하였다. 먼저 퍼지논리와 패턴에 사용되는 데이터는 루프 검지기에서 5분 마다 수집된 교통정보(교통량, 점유율, 속도)를 이용하였다. 교통정보를 이용하여 구축된 요일 및 시간대별 패턴과 함께 퍼지논리를 이용하여 도출된 유고 소속도를 가지고 유고를 감지하였다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.23 no.2
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• pp.25-36
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• 2005

In this study, we suggested a new approach method forecasting distribution demand of urban rail transit usign fuzzy control, with intend to reflect irregularity and various functional relationship between trip length and distribution demand. To establish fuzzy control model and test this model, the actual trip volume(production, attraction and distribution volume) and trip length (space distance between a departure and arrival station) of Daegu subway line 1 were used. Firstly, usign these data we established a fuzzy control model, nd the estimation accuracy of the model was examined and compared with that of generalized gravity model. The results showed that the fuzzy control model was superior to gravity model in accuracy of estimation. Therefore, wwe found that fuzzy control was able to be applied as a effective method to predict the distribution demand of urban rail transit. Finally, to increase the estimation precision of the model, we expect studies that define membership functions and set up fuzzy rules organized with neural networks.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.18B no.5
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• pp.291-294
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• 2011

Red tide is a temporary natural phenomenon to change sea color by harmful algal blooms, which finfish and shellfish die en masse. There have been many studies on red tide due to increasing of harmful algae damage of fisheries in Korea. Particularly, red tide damage can be minimized by means of prediction of red tide blooms. However, the most of red tide research in Korea has been focused only classification of red tide which it is not enough for predicting red tide blooms. In this paper, we proposed the red tide blooms prediction method using fuzzy reasoning.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.12 no.9
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• pp.4183-4191
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• 2011

Considering the characteristics of a data stream whose data elements are continuously generated and may change over time, there have been many techniques to differentiate the importance of data elements in a data stream by their generation time. The conventional techniques are efficient to get an analysis result focusing on the recent information in a data stream, but they have a limitation to differentiate the importance of information in various ways more flexible. An information differentiation technique based on the term of a fuzzy set can be an alternative way to compensate the limitation. A term of a fuzzy set has been widely used in various data mining fields, which can overcome the sharp boundary problem and give an analysis result reflecting the requirements in real world applications more. In this paper, a fuzzy window mechanism is proposed, which is adapting a term of a fuzzy set and is efficiently used to differentiate the importance of information in mining data streams. Basic concepts including fuzzy calendars are described first, and subsequently details on data stream mining of weighted patterns using a fuzzy window technique are described.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.296-300
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• 2012

최근 지구 온난화에 따른 이상 기후변화로 인해 게릴라성 집중호우와 같은 다양한 강우패턴이 발생되고 있다. 특히 집중호우의 빈도 및 규모가 커지고 있으며 피해 또한 증가하고 있다. 이에 대한 대안으로 하도의 정비, 댐 건설, 제방의 증고와 같은 구조적인 대책과 홍수예경보, 홍수보험, 통합홍수관리와 같은 비구조적인 대책에 대한 접근이 이루어지고 있다. 그러나 미래 기후변화에 대한 예측의 한계와 구조적 대책의 물리적 한계를 감안할 때 구조적 대책에 의한 방법만으로 변화하는 기후에 대응하여 홍수재해를 완벽하게 대처하기에는 부족한 것이 사실이다. 따라서 비구조적 대책에 의한 홍수피해저감이 절실히 필요하다. 따라서 본 연구에서는 국제수문개발계획 대표유역인 낙동강유역에 위치한 위천유역을 연구대상으로 선택하였고 이러한 중소규모의 유역에서 홍수예경보의 한계를 극복하고 신뢰성을 높이기 위하여 홍수유출시에 일어나는 유역내의 복잡한 물리적인 현상을 직접 고려하지 않고 입력자료와 출력자료의 관계로부터 학습과 추론을 통해 결론을 도출해내는 신경망, 퍼지, 유전자 알고리즘과 같은 Date Mining 기법을 사용하여 자동우량과 자동수위에 의한 하류 홍수예경보시스템을 구축하기 위해 수위를 예측하였다.