• 한국지형학회지
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• 제23권2호
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• pp.109-125
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• 2016

This study aims to identify the landslide susceptible zones of Boeun area and provide reliable landslide susceptibility maps by applying different modeling methods. Aerial photographs and field survey on the Boeun area identified landslide inventory map that consists of 388 landslide locations. A total ofseven landslide causative factors (elevation, slope angle, slope aspect, geology, soil, forest and land-use) were extracted from the database and then converted into raster. Landslide causative factors were provided to investigate about the spatial relationship between each factor and landslide occurrence by using fuzzy set and logistic regression model. Fuzzy membership value and logistic regression coefficient were employed to determine each factor's rating for landslide susceptibility mapping. Then, the landslide susceptibility maps were compared and validated by cross validation technique. In the cross validation process, 50% of observed landslides were selected randomly by Excel and two success rate curves (SRC) were generated for each landslide susceptibility map. The result demonstrates the 84.34% and 83.29% accuracy ratio for logistic regression model and fuzzy set model respectively. It means that both models were very reliable and reasonable methods for landslide susceptibility analysis.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.143-156
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• 2010

근거리통신망과 인터넷으로부터 유입되는 정보보호 위협이 증가하는 상황에 대처하기 위하여, 많은 기업들이 정보보호 시스템 구축을 고려하고 있다. 기업 내 의사결정자의 정보보호 도구 선택을 지원하기 위하여, 본 논문은 선형퍼지회귀분석 및 physical programming을 이용하는 세 가지 단계로 구성된 통합 프레임워크를 제안하였다. 첫째, 정보보호도구 선정 기준 및 평가 기준에 대한 전문가들의 상대평가 의견을 바탕으로, 각 정보보호 기준들 간의 관계를 정량화시키기 위하여 analytic hierarchy process 및 quality function deployment 방법을 적용하였다. 그리고, 선형퍼지회귀분석법을 활용하여 각 기준별 평가값을 산출하였다. 마지막으로, 정보보호 시스템의 품질, 정보보호 수준, 비용 등의 다수 목적함수를 효과적으로 고려하기 위하여, physical programming weights 알고리즘을 통하여 도출된 가중치에 기반한 목표계획법을 활용하여 가장 적절한 정보보호 도구를 선정하였다. 이와 같은 과정은 구체적인 예제를 통해 단계별로 설명하고 그 장점을 가시적으로 제시하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 전문가 제공 정보에서 발생 가능한 노이즈를 효과적으로 제거함으로써, 전문가의 경험을 통한 표준 정보보호 기준의 확보와 수학적 최적화 방법을 통한 정확성 확보의 장점을 의사결정자에게 제공할 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.608-609
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• 2011

전력수요 예측 오차가 큰 추석 연휴 및 전, 후일 전력수요 예측의 정확성을 향상시키기 위해 과거 추석 연휴 및 전, 후일에 대한 전력수요 특성을 분석하고 최대/최소 전력 예측을 위한 퍼지 입력데이터 선정 방법과 24시간 예측을 위한 정규화에 필요한 입력 데이터 선정방법을 개발하여 퍼지 선형회귀분석 모델을 사용하여 2006년에서 2010년까지 5개년의 사례연구를 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제24권7호
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• pp.81-90
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• 2006

교통사고를 줄이기 위한 방안으로써 교통사고와 다양한 요인과의 관계를 규명하는 것이 시급한 현실의 과제일 것이다. 본 연구에서는 전북권의 교통사고가 가장 많고, 치사율이 가장 높은 국도 17호선(전주-남원)를 대상으로 교통사고의 원인이 되는 다양한 요인들이 교통사고에 어느 정도 영향을 미치고 있는지에 대하여 교통안전분야에서 자주 사용되어오던 다중회귀이론, 수량화이론을 적용하여 교통사고예측모델을 구축하였다. 또한 데이터의 불확실성 상태를 합리적으로 처리할 수 있는 퍼지 추론이론 및 인간의 신경계를 수학적으로 모형화하여 학습에 의한 예측에 있어 뛰어난 것으로 알려져 있는 신경망이론을 적용한 교통사고예측모델을 구축하였다 이를 통해, 퍼지추론이론 및 신경망 이론의 유효성을 입증하고 교통사고분석 분야의 적용 타당성을 확인하는데 초점을 맞추고 있다.

• 한국조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.1-10
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• 2009

학교숲은 도시숲의 유형중 하나이다. 도시학교는 적당한 거리에 적당한 면적을 유지하고 있어 학교숲의 조성은 도시에 많은 숲이 조성되는 효과를 준다. 또한, 학교는 학생들이 오랜 시간 머무르는 장소로 학생들의 환경교육의 장으로써의 역할을 수행할 수 있다. 그러나 현재 조성된 학교숲은 학생들의 요구나 참여가 배제된 채 결과 중심의 사업이 되고 있어 학생들의 환경교육에 큰 영향을 미치고 있지 못한 실정이다. 또한 설문조사를 바탕으로 분석하는 기존연구의 경우, 리커트척도를 활용하여 주관적 판단인 정성적 자료를 정량화 하였다는데 의의가 있으나, 인간의 주관적 판단은 모호한 경우가 많아 일반적으로 정량화하는데 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 경상북도에 위치한 초등학교 학생들을 대상으로 학교숲에 대한 객관적인 만족도 평가를 위해 퍼지이론을 활용하여, 학교숲 만족도에 미치는 항목들을 알아보고자 하였다. 연구 결과, '학교 특색'과 '정서 함양' 항목의 산술평균값의 순위와 퍼지이론을 도입한 무게중심값의 순위가 변화됨을 알 수 있었다. 이는 퍼지이론이 인간의 사고와 같은 정성적 자료를 합리적으로 객관화 할 수 있다는 증거가 된다. 또한 학교숲 전체 만족도에 영향을 주는 요인은 '학교 특색' 항목의 회귀계수값이 0.159로 가장 높았으며, 다음으로 '수량 많음(0.142)', '자연 소중(0.136)', '정서 함양(0.120)'순으로 나타났다. 이 연구는 설문의 객관적 분석방법과 학교숲 조성을 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 판단된다.

• 한국습지학회지
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• 제13권3호
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• pp.547-565
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• 2011

수위예측을 위해 개념적, 물리적 모형들을 포함한 다양한 유형의 기법들이 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 이러한 기법들 중 수위예측을 위해 단일의 우수한 모형을 선정하는 것은 매우 어려운 일이다. 최근에는 수문학적 과정의 복잡성으로 인해 기존 물리적 기반의 강우-유출 모형이 가지고 있는 단점들을 극복하고자 자료 지향형 수위예측 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 자료 지향형 모형 중 뉴로-퍼지와 회귀분석 모형의 수위예측에 대한 성능을 비교하는 것이다. 제안된 두 모형을 한강수계의 왕숙천에 대해 적용하였다. 제안된 두 모형의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 뉴로-퍼지 수위예측 모형이 다중선형회귀 수위예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제9권4호통권33호
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• pp.579-588
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• 1997

사장교의 시공 특성상 여러 가지 원인에 의하여 오차가 발생하고, 복잡한 시공 과정을 거치는 동안 오차가 누적되어 점점 확대된다. 따라서, 설계와는 상당히 달리 부재에 불리한 응력분포와 교량의 과도한 처짐 등이 발생할 수 있다. 부재의 응력분포와 교량의 기하형상을 바람직한 방향으로 수정하기 위해 사장교의 시공 중에 케이블의 장력보정이 불가피하다. 기존의 장력보정 방법은 오차 단위의 차이를(케이블 장력과 주형의 처짐 등) 고려하기 위하여 최적화 과정 중에 가중치 계수를 사용하여야 한다. 하지만 이 가중치 계수를 결정하는 것이 쉽지 않고, 한 차례의 보정을 실시한 후에도 오차가 설계허용범위를 벗어날 때는 새로운 가중치 계수를 도입하여 여러 번 반복 수행해야하므로 상당한 시간이 요구된다. 본 연구에서는 이와 같은 점을 고려하여 선형퍼지회귀분석기법을 케이블 장력보정에 적용하였다. 이 방법은 설계자의 의도와 시방 규정을 선형최적화 문제의 구속 조건의 형태로 정식화 과정에 포함시킬 수 있고, 기존의 방법보다 빠르게 현장에서의 장력보정을 수행할 수 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제23권2호
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• pp.371-383
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• 1997

This paper propose a fuzzy regression method using fuzzy neural networks when a membership value is attached to each input-output pair. First, a method of linear fuzzy regression analysis is described by interpreting the reliability of each input-output pair as its membership values. Next, an architecture of fuzzy neural networks with fuzzy weights and fuzzy biases is shown. The fuzzy neural network maps a crisp input vector to a fuzzy output. A cost function is defined using the fuzzy output from the fuzzy neural network and the corresponding target output with a membership value. A learning algorithm is derived from the cost function. The derived learning algorithm trains the fuzzy neural network so that the level set of the fuzzy output includes the target output. Last, the proposed method is illustrated by computer simulations on numerical examples.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2768-2770
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• 2001

본 논문은 지능형 알고리즘과 이미지 프로세싱 방법을 결합한 새로운 방법으로 칼라 매칭 시스템에 구현한다. 칼라 매칭 시스템은 이미지 프로세싱을 이용하여 칼라의 RGB 데이터를 분석한 후 얻어진 색상정보를 가지고 사용자가 원하는 칼라는 구현하는 시스템이다. 칼라 매칭 시스템의 모델링에 이용되는 지능형 모델은 퍼지 추론과 적응 퍼지 추론 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System: ANFIS)이며, 최소 자승법을 기반으로 한 회귀 다항식과 비교하여 제안된 지능형 모델에 대한 성능과 실용성을 검증한 후 델파이를 이용하여 구현하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.377-388
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• 2001

소프트웨어 척도는 소프트웨어를 특징화하기 위한 효율적인 방법을 제공한다. 척도들은 전통적으로 식의 정의를 통해 구성되었지만 이러한 접근은 소프트웨어를 특징화해주는 모든 매개변수사이의 모든 관계를 완전하게 이해할 수 있을 때만 적용 가능하다는 한계가 있다. 이 논문은 비선형 함수를 매우 정교하게 근사화 시키고, 인지 심리 이론을 결합할 수 있는 퍼지 논리 시스템을 사용하였다. 우선, Java 프로그램으로부터 수집된 12개 척도들의 인자들로부터 다중 회귀식을 추출하였다. 또한 그 중에서 프로그램 볼륨 인자에 인지 심리 이론을 적용하고 퍼지 학습을 수행하여 프로그램 볼륨 복잡도를 측정하였다. 이 연구는 소프트웨어 척도의 분석과 설계의 더 나은 조사를 위한 토대가 될 수 있을 것이다.