본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 투입자료와 4개의 산출자료를 이용하여 DEA법을 이용하여 측정하였고, 정성적 자료는 전문가로 평가하였다. 또한 이러한 자료를 통합하기 위한 방법은 의사결정지원 시스템인 퍼지로직을 적용하였고, 이 평가방법을 이용하여 RCC/RSC의 운영효율성의 우선순위를 평가하였다. 그 결과 인천, 목포, 제주, 동해, 부산, 포항, 여수, 속초, 통영, 울산, 태안, 군산 RSC 순으로 효율성이 높은 것으로 나타났다.
본 논문에서는 개선된 CP 알고리즘에서 경쟁층의 수를 효율적으로 설정하기 위해 퍼지 제어 기법을 이용하여 경쟁층의 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CP 알고리즘에 입력되는 패턴의 정보를 이용하여 퍼지 소속 함수를 설계하고 입력에 대한 소속도를 계산한 후, 퍼지 제어 규칙을 적용하고, Mamdani의 Max_Min 추론 방법으로 추론한다. 퍼지 추론을 통해 최종적으로 얻어진 값을 무게 중심법으로 비퍼지화 하여 최종적으로 개선된 CP 알고리즘의 경쟁층의 수를 결정하는데 적용한다. 제안된 방법의 학습 및 인식 성능을 평가하기 위해, 영문과 같이 다양한 패턴을 실험에 적용한 결과, 제안된 방법이 경쟁층의 수를 결정하는데 효과적임을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 전기설비들의 신속하고 효율적인 진단을 위해 차 영상을 통한 퍼지 추론 기반 열화 진단 시스템을 설계한다. 전기 기기의 열화 진단이 시작 되면 처음 정상 상태의 온도와 비교하여 이상 영역을 검출한다. 검출된 영역은 퍼지 추론 알고리즘을 사용하여 열화를 진단한다. 퍼지 추론 알고리즘에서, 퍼지 규칙은 If-then형식으로 정의되고, look-up 테이블로 규칙을 표현한다. 온도와 온도의 변화량을 입력 변수로 사용한다. 입력변수의 퍼지수를 표현하기 위해 삼각형 멤버쉽 함수를 사용하였으며, 출력변수에는 singleton 멤버쉽 함수를 사용하였다. 최종 출력은 퍼지 추론 방법의 무게 중심법을 사용하여 계산한다. 전기 설비로부터 취득한 실험 데이터는 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하 사용한다.
지금까지의 요리의 조리법에 대한 우수성은 관능검사의 결과에 의존하고 있는 실정으로 관능검사의 결과는 조리과정 및 재료량에 영향을 받으며, 매번 요리의 조리와 관능검사 과정에 시간소비와 시행착오를 거쳐야할 뿐만 아니라 최상의 조리법 및 재료량을 찾아내는 것도 쉽지만은 않았다. 본 논문에서는 시간소비 및 시행착오를 줄이기 위한 대안으로써 컴퓨터 시뮬레이션 방법을 제안하였다. 퍼지이론을 사용하여 몇 번의 실험을 통한 실험데이터로부터 퍼지 모델을 구성하고 퍼지 모델로부터 재료량 및 조리법에 따른 관능지수를 찾을 수 있으며, 최적의 관능지수가 얻어질 수 있는 재료량 및 조리법을 유추해내는 방법이다. 퍼지 모델은 실험으로부터 얻어진 재료량의 변화에 따른 관능지수의 관계로부터 얻어질 수 있으며 전반부와 후반부로 구성되어져 있다. 추론방법은 간략 추론법을 사용하였다. 본 논문에서는 이 방법을 증편제조에 적용해 보았으며 제조법은 기존의 방법을 사용하였고 재료량에 따른 관능지수 변화에 제한을 두었다. 퍼지모델의 입력으로는 증편제조에 필요한 재료들의 양을 사용하였고, 조직, 부드러운 정도, 신정도, 씹힘성, 전체적인 특성 및 증편반죽의 pH증편의 pH및 volume의 관능지수는 퍼지모델의 추론과정을 거쳐 출력부로 나오게 되었다. 본 논문에서는 재료의 양 및 관능지수의 변화를 매우 제한적인 경우에 대해서 제시를 하였지만, 증편을 직접 제조하여 관능지수를 평가하지 않고 다양한 재료의 종류, 양 및 제조방법에 따른 정확하고 보편적인 관능지수를 퍼지모델의 시뮬레이션을 통하여 측정할 수도 있으며, 원하는 특성을 얻을 수 있도록 적합한 재료량을 추론할 수 있다. 또한 이 방법은 제조법의 과학화 및 전산화에 용이하게 응용할 수 있을 것이며, 식이요법이 필요한 환자의 체계적인 영양관리 등에 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 다중 센서 융합의 성능을 높이기 위해 적응형 퍼지-칼만 필터를 적용하고 교차검증법(cross-validation)으로 퍼지시스템 입 출력 소속 함수의 매개변수를 조정하는 방법을 제안한다. 적응형 퍼지-칼만 필터는 가속도의 변화량과 칼만 필터의 잔여오차를 입력으로 시스템잡음, 측정잡음을 추정하여 칼만 이득을 변화시킨다. 적용된 퍼지-칼만 필터는 잡음들을 가우시안 분포로 가정한 이전 방법과 비교하여 비선형/비가우시안 잡음에 강인한 추정 결과를 보여준다. 본 논문에서 제안한 퍼지-칼만 필터를 평가하기 위해 가속도센서/자이로센서를 융합하여 2축 자세추정시스템(Attitude Heading Reference System)을 설계하였고 무인항공기에 사용되는 자세추정센서 NAV420CA-100과 비교하여 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 퍼지 클러스터를 이용한 비선형 추론을 위한 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 전형적으로, 비선형 추론을 위한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 입력 벡터 차원이 증가하면 규칙의 수가 지수적으로 증가하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 퍼지 클러스터를 표현할 수 있는 퍼지 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 벡터 공간을 분산 형태로 분할하여 퍼지 모델의 규칙을 설계한다. 이러한 방법으로 복잡하고 비선형적인 공정을 퍼지 모델링 할 수 있다. 퍼지 규칙의 전반부는 퍼지 클러스터를 갖는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의해 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 4가지 형태의 다항식 함수의 형태를 가지며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법을 이용함으로써 추정된다. 그리고 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로 많이 이용되고 있는 데이터를 이용한다. 실험 결과는 비선형 추론이 가능하다는 것을 보여준다.
같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값을 다루기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법을 사용해서 인접 언어 값에 대한 개인의 주관성의 차이를 명확히 발견할 수 있다. 제안된 방법은 같은 언어 변수에서 정의된 인접 언어 값들 사이의 숨겨진 관계를 발견하기 위한 유용한 도구로 이용될 수 있다. 결과적으로 제안된 방법은 퍼지 전문가시스템, 퍼지 의사결정 트리, 퍼지 인지 지도등과 같은 퍼지 시스템 개발 분야에서 지식 획득의 정확성을 개선하기 위한 기초를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서 제안된 방법을 다수의 전문가들 사이의 집단 언어 평가에 적용하였다.
주암호는 광주 전남지역의 주민생활이나 공 농업활동에 기반이 되는 중요한 수자원의 역할을 하고 있으나, 주암호에 유입되는 오염물질로 말미암아 호수의 수질은 점점 악화되고 있는 실정이다. 따라서 주암호 수질개선 전략은 시급히 마련되어야 할 것이다. 호수의 수질개선 전략으로 하나가 아닌 다수의 대안이 개발될 경우에 대안별 평가 및 최적순위 결정을 위해서는 목표수질의 달성도, 사회 기술적 적용성 및 경제성 측면을 고려한 평가기준들이 선정된다. 그러나 평가기준들의 수가 많고 각 기준이 추구하는 목적이 서로 상충될 때 의사결정은 어려워진다. 특히, 각 평가기준에 대한 대안별 기준값이 불확실성을 내포하는 경우에는 의사결정이 더욱 곤란하게 된다. 이러한 불확실성의 정도가 크면 클수록 의사결정은 점점 어려워지는데, 각 기준값의 불확실성이 발생하는 주요 원인은 활용할 수 있는 정보의 부족, 미래 상황의 불확실 또는 전문가 지식의 한계 때문이다. 본 논문에서는 의사결정권자가 불확실성 하에서도 호수의 수질개선 대안들을 평가하는데 이용할 수 있는 퍼지 의사결정법이 보여질 것이다. 이 방법은 퍼지이론을 응용하여 대안별 평가기준 값의 불확실성 정도를 해석하고, 이를 그대로 의사결정 과정에 반영하기 때문에 불확실성을 고려하지 않는 방법들에 비해 합리적이고 현실성있는 최적의 수질관리 대안이 선정될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권6호
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pp.1189-1198
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2015
글로벌 금융 위기 발생으로 헤지펀드의 영향력이 증가하면서 헤지펀드의 위험도와 생존여부를 가늠할 새로운 접근법이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 헤지펀드의 데이터를 입력값으로 하는 퍼지신경망 모형을 통해 헤지펀드의 생존여부를 예측한다. 헤지펀드의 데이터는 그 변수가 불명확하고 내재적인 불확실성을 가지고 있어 생존 여부의 경계를 설정하는데 어려움이 있다. 따라서 생존 여부를 소속정도로 평가하여 불확실성을 모사할 수 있는 퍼지신경망 모형을 적용하여 예측하고 정확도를 평가한다. 또한 다른 인공지능 방법론들을 이용하여 평가한 결과와 제시한 모형의 성과를 비교하여 그 차이점을 확인한다. 본 연구의 실험결과를 통해 퍼지신경망 모형의 예측력을 확인했으며, 향후 투자자들이 헤지펀드 투자에 대한 의사를 결정하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.
복잡하고 비선형적인 시스템의 규칙베이스 퍼지모델링을 위하여 퍼지시스템의 최적 동정알고리즘을 연구한다. 비선형 시스템은 퍼지모델의 입력변수와 퍼지 입력공간 분할에 의한 구조동정과 파라미터 동정을 통해 표현된다. 본 논문에서 규칙베이스 퍼지모델링은 비선형 시스템을 위해 퍼지추론방법과 두 종류의 최적화 이론의 결합에 의한 하이브리드 구졸를 이용하여 시스템 구조와 파라미터동정을 수행한다. 퍼지모델의 추론방법은 간략추론 및 선형추론에 의한다. 제안된 하이브리드 최적 동정 알고리즘은 유전자 알고리즘과 개선된 콤플렉스 방법을 이용한다. 여기서 유전자 알고리즘은 전반부 퍼지규칙의 멤버쉽함수의 초기 파라미터들을 결정하기 위해 사용되고 강력한 자동동조 알고리즘인 개선된 콤플렉스 방법은 정교한 파라미터들을 얻기 위해 수행된다. 따라서 최적 퍼지모델을 위해 전반부 파라미터 동정에는 하이브리드형의 최적 알고리즘을 이용하고 후반부 동정에는 최소자승법을 이용한다. 또한 학습과 테스트 데이터에 의해 생성된 퍼지모델의 성능결과 사이의 상호균형을 얻기 위해 하중계수를 가지는 합성 성능지수를 제안한다. 제안된 모델의 성능평가를 위해 두가지 수치적 예를이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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