• Annual Conference of KIPS
• /
• 2017.04a
• /
• pp.436-438
• /
• 2017

자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
• /
• v.2 no.2
• /
• pp.31-39
• /
• 1997

퍼지로직 컨트롤러는 파라메터의 측정이 불가능하고 수학적으로 정확하게 모델링 되지 않는 제어에 효과적으로 사용되어진다. 본 논문에서는 입력값에 대해 룩업테이블을 사용하지 않고 멤버쉽 함수를 계산하여 수렴점에서의 진동을 줄이는 방법을 제안하였다. 그리고 역추균형 제어 시스템에 적용시켜 그 타당성을 확인하였다.

• Journal of Convergence Society for SMB
• /
• v.3 no.1
• /
• pp.23-30
• /
• 2013

In this paper, fuzzy entropy and similarity measure to measure the uncertainty and similarity of data as real value were introduced. Design of fuzzy entropy and similarity measure were illustrated and proved. Obtained measures were applied to the calculating process and discussed. Extension of data quantification results such as decision making and fuzzy game theory were also discussed.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.18 no.4
• /
• pp.530-536
• /
• 2008

Localization is one of the fundamental problems in wireless sensor networks (WSNs) that forms the basis for many location-aware applications. Localization in WSNs is to determine the position of node based on the known positions of several nodes. Most of previous localization method use triangulation or multilateration based on the angle of arrival (AOA) or distance measurements. In this paper, we propose an enhanced centroid localization method based on edge weights of adjacent nodes using fuzzy modeling and genetic algorithm when node connectivities are known. The simulation results shows that our proposed centroid method is more accurate than the simple centroid method using connectivity only.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2007.04a
• /
• pp.185-188
• /
• 2007

본 논문은 하이브리드용 자동차의 리튬 이온 전지의 사이클 라이프에 따른 용량의 감소를 예측하고 잔량을 예측하기 위한 지능형 스마트 모듈의 설계를 제안한다. 리튬 이온 전지는 충 방전 횟수에 따라 전하를 담을 수 있는 용량이 감소하고, 방전 전압이 비선형이므로 정확한 잔량 예측이 어렵다. 따라서, 지능형 스마트 모듈은 전압과 전류, 온도의 측정을 위한 데이터 수집 장치를 제작하고 퍼지 로직을 이용한 잔량 측정 알고리즘을 통해 정확도가 높은 리튬 이온 전지의 잔량을 예측하고, 충 방전 실험 값과 퍼지 로직을 이용한 결과 값의 비교를 통해 그 효용성을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.72-74
• /
• 1998

정보검색 시스템에서 시소러스는 정보항목에 대한 용어들간의 관계를 계층적 구조로 나타낸다. 따라서 정보검색 시스템에서 시소러스의 사용은 이용자의 질의에 있는 탐색어와 관련된 정보항목들을 검색할 수 있기 때문에 정보검색 시스템의 검색효율을 크게 증가시킬 수 있다. 그러나 기존의 시소러스 모델들은 용어들간의 관련 정도를 무시하거나 정량적인 수치값으로 부여하기 때문에 인간의 주관성과 부정확성을 다루는데 적합하지 않다. 용어들간 의미의 밀접한 정도(Degree of Closeness)는 모호하고 부정확한 판단에 근거하는 인간의 정성적인 측정 단위이다. 그러므로 관련정도를 정량적으로 표현하는 것은 정성적 개념을 정확한 숫자 값으로 변환하는 것이기 때문에 인간의 정성적 측정 단위를 정확하고 용이하게 정량적으로 측도하여 반영한다는 것은 어렵다. 따라서 본 논문에서는 용어들간의 관련도를 정성적으로 부여한 시소러스 모델을 제안한다. 이 시소러스 모델에서는 색인어간의 관련도를 정성적으로 표현하기 위해 퍼지 집합 이론에 근거한 언어적 설명자들을 정의한다. 언어적 설명자들은 존재론적 문제가 고려되고 다분히 인식론적인 표현에 근거한다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 1999.07a
• /
• pp.531-534
• /
• 1999

벡터제어기법은 유도전동기의 무부하 시험 및 구속시험 등을 통하여 구한 고정자 및 회전자 상수를 이용한 전동기의 수학적 모델을 기초로 하여 이루어진다. 따라서 유도전동기의 수학적 모델을 구성하는 고정자 및 회전자 상수의 정확성은 곧 벡터제어의 성능과도 직결된다. 하지만, 온도 상승 등의 영향으로 회전자 저항값은 정상치보다 최대 80∼100%까지 상승 할 수 있으며, 이는 벡터제어의 특성을 저하시키는 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 회전자 저항을 이용하는 자속 PI제어부를 회전자 저항을 사용하지 않는 자속 퍼지제어부로 대체하고 측정한 3상 전류를 이용하여 회전자 저항값의 변화를 실시간으로 추정·보상하는 퍼지추론기를 구성하므로써 회전자 저항의 변화에도 최적의 효율 및 성능을 가지는 보완된 벡터 제어 기법을 개발하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1993.10a
• /
• pp.317-328
• /
• 1993

본 논문은 신경망과 퍼지 이론을 결합한 한국어 철자 교정기 KSCNN(Korean Spelling Corrector using Neural Network)에 대하여 기술한다. KSCNN은 퍼셉트론(perceptron) 학습을 이용한 연상 메모리(associative memory)로 구성되며 자판 배열 특성을 고려한 퍼지 멤버쉽 함수에 의해 신경망의 입력값을 정한다. 본 철자 교정기의 장점은 인지적인 방법으로 철자를 교정하기 때문에 기존의 VA나 BNA와는 달리 오류의 종류에 영향을 받지 않으며 교정된 철자나 후보자들에 대한 견인값(attraction value)을 측정하여 시스템의 신뢰도를 높일 수 있다는 데 있다. 또한, 본 논문은 실험을 통해서 퍼지 멤버쉽 함수에 의한 입력 노드의 활성화가 자판 배열특성을 고려할 수 있기 때문에 시스템의 성능을 향상시킨다는 사실을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.387-395
• /
• 2006

홈 네트워크는 유비쿼터스의 여러 응용분야 중 활발하게 연구 구현되고 있는 분야 중의 하나로, 최근 아파트 건설업체, 가전기기 업체, 통신서비스 업체들이 지능성을 갖춘 스마트 홈을 목적으로 다양한 시험제품과 솔루션을 출시 흑은 제시하면서 이를 자사의 중요한 마케팅전략으로 활용하고 있다. 스마트 홈 네트워크를 구성하는 다양한 스마트 홈 기기의 제품 경쟁력은 제품이 얼마나 지능성을 갖추어 사용자에게 편리성과 유용성을 제공할 수 있는가의 여부가 중요한 관건이 되고 있다. 따라서 지능형 홈 기기의 지능에 대한 측정기준 마련이 필요한 시점이다. 본 연구에서는 스마트 홈 네트워크를 구성하는 여러 요소 중에서 정보가전기기를 지능성 측정 대상으로 하여 지능등급 부여모델을 개발하고자 한다. 지능형 홈 기기의 지능을 측정하기 위하여 로봇분야의 다양한 문헌 고찰을 토대로 지능성 측정에 필요한 핵심 구성요소를 도출 및 재 정의하여 등급모델을 설계하였다. 특히 설계된 등급부여모델의 실질적 이용을 위해서는 평가방식에 있어서 계량화 절차가 요구된다. 따라서 평가모델의 특성상 다차원적인 지능성의 속성을 총합적으로 나타내기 위하여 퍼지이론(Fuzzy Theory)을 사용하였으며, 이를 정규화하기 위해 퍼지적분(Fuzzy Integral)을 이용하였다. 산출된 적분값을 다시 비퍼지화하여 지능성 등급을 부여하는 모델을 개발하였다. 제시된 지능성 등급부여 모델은 스마트 홈 네트워크 산업의 발전을 촉진하는 계기가 될 수 있으리라 기대한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
• /
• v.37 no.2
• /
• pp.41-53
• /
• 2000

In this paper, the Maekjin and the Yangdorak Diagnosis algorithm by using a neuro-fuzzy method is proposed and it is implemented on the DSP-based system. Maekjin is measured by 3-channels of the Maekjin board through Maekjin probe which is attached on Chon, Kwan and Chuk of patient's wrist. First, we experiment Chon, Kwan and Chuk, 3-parts simultaneously and second perform one part of Chon, Kwan and Chuk respectively, The experimental results show that the Maekjin signal is measured precisely with any Maekjin probe. In Yangdorak diagnosis, the pulse generated by electric stimulator stimulates a portion of body and the response signal is measured through electrodes which is attached on representative points of 12 kyungmaks. The experimental methods are (1) 1 channel-measure, (2) 2 channels-measure, (3) 6 channels-measure and (4) 24 channels-measure. A fuzzy diagnosis is performed and neural networks is learned using fuzzy values as inputs, and we show that neuro-fuzzy diagnosis method is performed well.