본 연구는 퍼지개념을 적용한 GIS 공간분석법을 도입하고 이를 통해 쓰레기 매립장 입지 평가를 수행하였다. 기존 연구는 GIS의 공간 중첩 분석법을 적용하여 입지분석이나 적지선정 등을 수행하였으나 공간 중첩분석은 보통집합의 불린 논리를 바탕으로 공간자료를 처리하였기 때문에 공간자료의 불확실성과 자료분류 기준의 부적합성을 고려하여 분석할 수 없었다. 그러므로 신뢰할 수 있는 분석결과를 제시할 수 없어 실제 문제에서 적극 활용되지 못하였다. 본 연구는 쓰레기 매립장을 대상 시설로 선정하고 객관적인 접근법으로 퍼지 공간분석 법을 적용하였으며, 구체적인 적용과정으로서 연속형 공간자료에 대한 소속함수의 정의방법과 퍼지분석을 위한 퍼지입력값의 생성, 그리고 쓰레기 매립장 입지평가를 위한 분석인자의 선정기준 및 자료분류기준을 검토하여 이것으로부터 소속함수를 결정하는 매개변수를 추출하는 방법을 제시하였다.
GIS 기반 공간의사결정지원시스템에서 기존의 단순중첩에 의한 부울논리는 정보의 손실과 요소간 가중치를 반영하지 못하는 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제들을 효과적으로 개선하기 위해서는 분석계층처리 (AHP)와 같은 전문가 시스템이 필요하다. 본 연구의 목적은 AHP 기법과 GIS 공간분석을 활용한 작물재배 적지 선정기법의 효용성을 제시하는 것이다. 먼저 토양, 작물 그리고 농업경영 전문가들의 설문조사를 통해 지형, 배수등급, 토성 그리고 경사에 대한 AHP 가중치를 평가하였다. 이러한 요소별 AHP 가중치를 기반으로 GIS 공간분석을 활용하여 복분자 재배 적지분석을 수행하였다. AHP 기법의 효용성을 평가하기 위해, 쌍치면 일대의 복분자 재배지를 도면으로 구축한 후 기존의 부울논리에 의한 적지선정 결과와 비교한 결과 AHP 기법에 의한 적지선정 결과가 현장을 더 잘 반영하고 있는 것으로 분석되었다.
다출력 논리식에서 공통식을 추출하는 것은 매우 중요한 기술이다. 본 논문에서는 배타 논리합 식 산출 원리를 이용해서 공통식을 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 산출된 논리식은 AND, OR, NOT 연산자만을 이용해서 전체 논리식을 표현하도록 고안하였다. 공통식 산출의 수행 시간과 리터럴 개수를 줄이기 위해서 선험 방법을 제안하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 리터럴 개수를 줄일 수 있음을 보였다.
Since Zadeh had published the fuzzy set theory at 1965, it has been applied to many fields such as realizability of communication nets, automatic control, learning systems, switching circuits. In this paper, the method of applying a fuzzy logic to a pattern classification is studied and the difference of fuzzy logic from Boolean algebra is discussed. Classfication experiment is carried out 16 persons' photos of three families by fourty male and female observers and recognition rate 94% is obtained.
The 74181 is arithmetic logic units(ALU)/function generator. This circuit performs 16 binary arithmetic operations on two 4-bit words. And a full carry look-ahead scheme is made available in this device. The 74181 can also be utilized as a comparator. This circuit has been also designed to provide 16 possible functions of two Boolean variables without the use of external circuitry. This paper analyzes the function of the logic and the implementation adopted in the design of 74181. The understanding of the logic characteristics of this chip enables us to improve future applications.
This paper presents an efficient method of mapping Boolean equations to a set of library gates. The proposed system performs technology mapping by graph covering. To select optimal area cover, a new cost function and local area optimization are proposed. Experimental results show that the proposed algorithm produces effective mapping using given library.
논리회로의 합성이란 minimize된 Boolean Expression을 실재로 존재라는 TTL IC로 Implement시키는 과정을 말한다. 즉, IC pin assignment 의 과정인 것이다. 본 논문에서는 논리회로를 합성하는 expert system의 초보적인 형태를 제안하고 있다.
본 연구는 그동안 연구되고 개발된 여러 검색 기법을 검색된 문헌 집합의 특성과 사용된 표현에 의해서 완전 매치 검색과 부분 매치 검색으로 구분하였다. 완전 매치는 부울 논리가 그 대표적이며 현행 대부분의 정보 검색 시스템에서 사용하고 있는 검색 기법이다. 부분 매치는 부울논리가 가지고 있는 문제점과 한계점을 극복하기 위한 대한으로서 많은 연 구가 있었으나 그 본질은 부울 논리 구조안에서 검색을 향상시킨다는 점에서 한계를 가질수 밖에 없다 하겠다. 대표적인 예로 확률 검색, 벡터 공간 모델, 그리고 퍼지 집합을 대상으로 두 검색 기법을 비교하고 앞으로의 검색 기법이 나아가야 할 방향을 제시하였다.
LAD(Logical Analysis of Data)는 Boolean-logic에 기반을 둔 데이터 마이닝 방법론이다. LAD에 의한 데이터 분석 시 중요한 과정은 데이터 집합에 숨겨진 구조적 정보를 패턴의 형식으로 발견해내는 패턴 생성 단계이다. 기존의 패턴 생성 방법은 열거법에 기반을 두고 있어 높은 차수의 패턴을 생성하는 것은 실질적으로 불가능하였다. 본 논문에서는 최적화에 기반을 둔 패턴 생성 방법론을 제안하고 혼합 정수 선형 모형과 SCP(Set Covering Problem)의 두 가지 모형을 제안한다. 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 데이터 집합에 대해 제안된 패턴 생성 방법을 이용한 분석 실험을 통하여 기존의 패턴 생성 방법으로는 생성될 수 없는 패턴을 쉽게 생성하는 효율성을 입증하였다.
이 논문에서는 십진수의 매트릭스 방법 (DVM) 을 이용한 새로운 방법으로 불리언 논리를 최소화할 때 최소항을 그룹화 하여 표시하는 방법을 제안하고 있다. DVM 방법은 매트릭스 방법을 이용하여 최소항에 관한 이진수의 차이를 십진수 형태로 변환하는 과정을 거치고, 결합할 수 있는 최소항을 직접 확인할 수 있다. 십진수의 매트릭스 방법은 시각적 접근에 따른 새로운 매트릭스이지만, 경우에 따라 주어진 셀 값을 그룹화 하는데 있어서 도형이 복잡해지기도 하는 문제점이 있다. 이 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위한 연구로, 십진수의 매트릭스 방법에 최소항의 다단계 그룹을포함하는 기법을 제안하고 있다. 이 연구에서 제시하는 방법은 최소항의 그룹을 간결한 시각적인 방법으로 표현 하였으므로, 관련된 최소항을 구체적으로 파악하는 수단으로 사용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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