신호 교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 영향인자는 도로조건, 교통조건, 환경조건으로 분류된다. 이러한 요인들의 복합적인 관계가 포화차두시간에 영향을 미친다. 현재 포화교통류율은 이상적인 조건일 때의 포화차두시간을 산출하고, 이를 이용해서 기본 포화교통류율을 구하고, 여기에 좌 우회전, 차로폭, 경사, 중차량 보정계수을 고려함으로써 특정 차로군의 포화교통류율을 산정하고 있다. 포화차두시간에 영향을 미치는 인자들 중에서 정량적으로 나타내기 어려운 인자 즉, 퍼지적 성격을 가진 인자들은 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 퍼지 근사추론 방법을 이용하여 정성적 인자의 영향을 고려한 모형을 구축하였다. 모형의 입력자료는 강우조건과 주변밝기의 정도, 중차량 구성비의 언어적 표현를 사용하였다. 이러한 변수들에 대하여 설문조사를 통해서 퍼지집합의 멤버쉽함수를 설정하였으며. 이에 기초하여 교차로에서 각 조건별로 포화차두시간을 관측하였다. 이러한 현장 관측치를 바탕으로 퍼지 제어규칙을 설정하고 모형을 구축하였다. 모형의 평가는 추론치와 실측치를 비교함으로써 이루어 졌으며, 결정계수인 $R^2$와 평균절대오차(MAE)와 평균제곱오차(MSE)를 사용하여 분석한 결과 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가되었다. 본 연구의 과정에서 강우에 의한 교통용량 감소는 중차량 구성비가 클수록 주변밝기의 정도가 나쁠수록 더욱 큰 것으로 나타났으며 그 감소율은 5.3%에서 21.8%에 이르는 넓은 범위의 값을 보였고. 주변밝기 정도에 따른 교통용량 감소는 4.7$\sim$7.5% 수준으로 나타났다.
본 논문에서는 퍼지 자동회귀 이동평균 (Fuzzy Auto-Regressive Moving Average, FARMA)제어기를 전력계통의 비선형 2기 5모선 (Two Machine - Five Bus)모형의 주파수 안정화에 적용한 결과를 제시한다 퍼지 자동회귀 이동 평균 제어기는 기존의 전문가에 의존하였던 퍼지제어 규칙을 실시간으로 형성해 나가는 구조이다. 복잡성, 비선형성 등 전력계통의 일반적인 특징들을 기술하고, 그 특징을 표현할 수 있는 비선형 2기5모선 모형을 제시한다. 제시된 모형을 바탕으로 기존 제어 방식과의 성능 비교를 실시하였고, 이를 통하여 FARMA 제어기의 우수성을 확인하였다.
일반적으로 영상에서 얼굴 영상을 검출하고 인식하는 알고리즘은 패턴 인식 연구에 있어서 인간과 컴퓨터의 상호작용의 연구라는 면에서 아주 중요한 문제로 연구되어 왔다. 본 논문에서는 고유얼굴을 이용하여 유클리디언 거리법과 퍼지기법의 인식률을 비교해보고자 한다. PCA(Principal Component Analysis) 방식은 우수한 인식 결과를 보장하는 얼굴인식 기법중의 하나이며, 얼굴 영상을 이용하여 공분산 행렬을 계산하고, 공분산 행렬을 통해 생성된 저차원의 벡터, 즉 고유얼굴(Eigenface)을 이용하여 가중치를 계산하고, 이 가중치를 기준으로 인식을 수행하는 기법이다. 이를 기반으로 하여, 본 논문에서는 전처리 과정, 고유얼굴 과정, 유클리디언 거리법 및 퍼지 소속도 함수 설계 과정, 신경망 학습과정, 인식과정으로 구성된 5단계의 얼굴 인식 알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는 국부적인 퍼지제어 셀(fuzzy control cell:cell)을 도입하여 계산량 감소를 달성하고, 추론과정을 선형근사화한 조직적인 설계를 통하여 선형제어 이론을 FLC의 실용적인 면에 접목하고자 한다. 이를 위하여, 확률밀도함수 형태의 멤버쉽함수(membership function)와 선형화된 제어공간이 얻어지도록 전반적인 제어방 책을 결정한 다음, 주어진 상태에 가장 지배적(dominant)인 규칙을 갖는 몇 개의 대표 점을 찾아서 그 점들로 구성된 퍼지제어 셀을 생성하고, 퍼지연산을 생성된 셀에서만 수행하여 알고리즘과 계산을 단순화시킨다. 평가기준을 공평함에 두어서 조건부연결 어 'AND'에 T-norm인 대수곱을 적용하여 적합도를 취하고, 규칙들의 작용이 병렬발화 라는 관점으로 규칙연결어 'ALSO'는 'AND'의 공액인 'OR'에 해당되는 대수합연산 대신 에 확률측도와 유사한 산술평균을 적용하여 퍼지추론을 한다. 그리고, 각각의 제어 규칙에 대하여 퍼지추론한 결과와 그것의 평균중심을 곱하여 통합한 후, 무게중심법으 로 역퍼지화하여 일반화된 제어값을 얻는다. 이 값을 PID제어기를 이용하여 구현한 디지틀 보상기를 통과시켜 시스템에 한 제어를 얻는 조직적인 방법을 제안한다.
본 논문에서는 급성복통(acute abdominal pain)의 진단을 위하여 퍼지관계곱에서 이용하는 퍼지조건연산자와 알파절단(alpha-cut)의 적합한 선택에 관하여 논의한다. 퍼지관계곱은 퍼지조건연산자를 이용하여 적절히 처리되는데 퍼지조건연산자는 이진 조건 연산과는 달리 다양한 방법으로 구현이 가능하여 적용되는 분야에 연관되어 적절히 선택되어져야 한다. 본 논문에서는 급성복통 진단을 위한 휴리스틱 탐색기법을 설계하고 이에 가장 적합한 퍼지조건연산자와 알파절단을 제안한다. 제안된 퍼지조건연산자와 알파절단의 효율성을 증명하기 위하여 평균 진단성공율을 증가시키는 관점에서 모든 경우의 퍼지조건연산자와 알파절단에 대하여 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문에서는 한 개의 서버와 시스템용량 K를 갖는 M/M/1/K 큐잉네트워크모델에 펴지집합이론을 적용한 퍼지 M/M/1/K 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 작업의 도착율과 서버의 서비스율의 형태가 언어적 속성으로 표현될 때, 이 모델을 사용하여 시스템의 해석이 가능해진다. 시스템의 평가를 위해서 시스템내 평균작업수, 작업 평균진입률, 그리고 작업 평균소요시간 등 시스템의 주요 평가측도를 유도하였다. 퍼지 작업 환경에서 이러한 결과식들의 유효함을 검증하기 위하여, 제안된 모델에 다양한 퍼지도착율 ${\lambda}$와 퍼지서비스율 ${\mu}$에 대하여 시스템용량 K 값의 변화에 따른 성능평가를 컴퓨터 시뮬레이션하였다. 그 결과가 제안한 퍼지 모델에서 예측한 평가와 일치함을 확인하였다.
출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 기존의 계층 퍼지 시스템에서 입력 변수로 사용되던 이전 계층의 출력값을 퍼지 규칙의 전건부에서는 사용하지 않고 후건부에서만 사용하는 계층 퍼지 시스템을 제안하였다. 또한 제안된 계층 퍼지 시스템을 구성할 때에 싱글톤 퍼지화기와 평균 중심법 비퍼지화기를 사용하는 경우에는 시스템 입력 변수의 멤버쉽 함수가 주어진 컴팩트 도메인 내에서 완전하기만 하다면, 임의의 연속 함수에 대하여 그에 해당하는 제안된 형태의 계층 퍼지 시스템이 존재한다는 것을 수학적으로 증명하였다.
본 연구에서는 첫째, 퍼지DEA모형을 해운항만분야에 이용한 국내외 기존연구들을 간략하게 검토하였으며, 둘째, Campos and Gonzalez(1989), 임성묵(2008)의 평균지수변환모형을 이론적으로 소개하였으며, 셋째, 국내 26개항만을 대상으로 2개의 투입요소(접안능력, 하역능력), 2개의 산출요소(화물처리량, 입출항척수)를 이용하여 평균지수변환모형에 의거하여 효율성을 분석하고 해석하였다. 실증분석결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 일반 투입지향 CCR모형에서는 통영, 고현, 옥포, 속초항이 효율적이었으며, 여수항이 90% 후반의 효율성을 보였다. 둘째, 퍼지DEA 평균지수변환모형에서는 고현, 속초항이 가장 효율적이었으며, 옥포, 여수항은 람다값이 커질수록 효율성이 증가되었다. 또한 완도, 여수, 서귀포항은 람다값이 높아질 수록 효율성수치도 높아졌다. 셋째, 일반적인 투입지향 CCR 모형의 효율성 수치와 평균지수변환법에 의한 효율성수치의 평균순위는 거의 일치하였다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 국내항만의 정책입안담당자들은 투입요소와 산출요소의 값을 정확히 알지 못하고 애매모호한 수준에서 알고 있을 때, 본 논문에서 사용한 퍼지 DEA 평균지수모형을 이용할 필요성이 있다는 점이다.
본 논문에서는 지도 학습 기반의 분류기 제안을 위해, 분류 데이터의 각 특징별 소속도를 결정하는 3가지 종류의 퍼지 소속도 함수를 제안하였다. 또한 각 특징별 소속도들의 평균값을 이용하여 분류 결과를 도출하는 과정에 사용되는 평균값 산출 기법을 단순 산술평균이 아닌 다양한 가중치를 활용한 가중치 평균을 이용함으로써 분류기 성능을 향상시킬 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안한 기법들의 실험을 위해 Iris, Ecoli, Yeast의 3가지 표준 데이터 세트를 사용하였다. 실험 결과, 서로 다른 특성의 데이터 세트들에 대해서도 고르게 우수한 분류 성능이 얻어질 수 있음을 확인하였고, 기존에 발표된 다른 기법들에 의한 해당 데이터 세트들의 분류 성능과 비교했을 때, 퍼지 소속도 함수의 개선과 가중치 평균 기법의 개선을 통해 더욱 우수한 분류 성능이 가능함을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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