• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1041-1043
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• 1993

Fuzzy logic based Control Theory has gained much interest in the industrial world, thanks to its ability to formalize and solve in a very natural way many problems that are very difficult to quantify at an analytical level. This paper shows a solution for treating membership function inside hardware circuits. The proposed hardware structure optimizes the memoried size by using particular form of the vectorial representation. The process of memorizing fuzzy sets, i.e. their membership function, has always been one of the more problematic issues for the hardware implementation, due to the quite large memory space that is needed. To simplify such an implementation, it is commonly [1,2,8,9,10,11] used to limit the membership functions either to those having triangular or trapezoidal shape, or pre-definite shape. These kinds of functions are able to cover a large spectrum of applications with a limited usage of memory, since they can be memorized by specifying very few parameters ( ight, base, critical points, etc.). This however results in a loss of computational power due to computation on the medium points. A solution to this problem is obtained by discretizing the universe of discourse U, i.e. by fixing a finite number of points and memorizing the value of the membership functions on such points [3,10,14,15]. Such a solution provides a satisfying computational speed, a very high precision of definitions and gives the users the opportunity to choose membership functions of any shape. However, a significant memory waste can as well be registered. It is indeed possible that for each of the given fuzzy sets many elements of the universe of discourse have a membership value equal to zero. It has also been noticed that almost in all cases common points among fuzzy sets, i.e. points with non null membership values are very few. More specifically, in many applications, for each element u of U, there exists at most three fuzzy sets for which the membership value is ot null [3,5,6,7,12,13]. Our proposal is based on such hypotheses. Moreover, we use a technique that even though it does not restrict the shapes of membership functions, it reduces strongly the computational time for the membership values and optimizes the function memorization. In figure 1 it is represented a term set whose characteristics are common for fuzzy controllers and to which we will refer in the following. The above term set has a universe of discourse with 128 elements (so to have a good resolution), 8 fuzzy sets that describe the term set, 32 levels of discretization for the membership values. Clearly, the number of bits necessary for the given specifications are 5 for 32 truth levels, 3 for 8 membership functions and 7 for 128 levels of resolution. The memory depth is given by the dimension of the universe of the discourse (128 in our case) and it will be represented by the memory rows. The length of a world of memory is defined by: Length = nem (dm(m)＋dm(fm) Where: fm is the maximum number of non null values in every element of the universe of the discourse, dm(m) is the dimension of the values of the membership function m, dm(fm) is the dimension of the word to represent the index of the highest membership function. In our case then Length=24. The memory dimension is therefore 128*24 bits. If we had chosen to memorize all values of the membership functions we would have needed to memorize on each memory row the membership value of each element. Fuzzy sets word dimension is 8*5 bits. Therefore, the dimension of the memory would have been 128*40 bits. Coherently with our hypothesis, in fig. 1 each element of universe of the discourse has a non null membership value on at most three fuzzy sets. Focusing on the elements 32,64,96 of the universe of discourse, they will be memorized as follows: The computation of the rule weights is done by comparing those bits that represent the index of the membership function, with the word of the program memor . The output bus of the Program Memory (μCOD), is given as input a comparator (Combinatory Net). If the index is equal to the bus value then one of the non null weight derives from the rule and it is produced as output, otherwise the output is zero (fig. 2). It is clear, that the memory dimension of the antecedent is in this way reduced since only non null values are memorized. Moreover, the time performance of the system is equivalent to the performance of a system using vectorial memorization of all weights. The dimensioning of the word is influenced by some parameters of the input variable. The most important parameter is the maximum number membership functions (nfm) having a non null value in each element of the universe of discourse. From our study in the field of fuzzy system, we see that typically nfm 3 and there are at most 16 membership function. At any rate, such a value can be increased up to the physical dimensional limit of the antecedent memory. A less important role n the optimization process of the word dimension is played by the number of membership functions defined for each linguistic term. The table below shows the request word dimension as a function of such parameters and compares our proposed method with the method of vectorial memorization[10]. Summing up, the characteristics of our method are: Users are not restricted to membership functions with specific shapes. The number of the fuzzy sets and the resolution of the vertical axis have a very small influence in increasing memory space. Weight computations are done by combinatorial network and therefore the time performance of the system is equivalent to the one of the vectorial method. The number of non null membership values on any element of the universe of discourse is limited. Such a constraint is usually non very restrictive since many controllers obtain a good precision with only three non null weights. The method here briefly described has been adopted by our group in the design of an optimized version of the coprocessor described in [10].

• 트랜스-
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• 제12권
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• pp.51-79
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• 2022

본 연구에서는 색채 계획을 통해 콘텐츠를 제작할 때 참고할 만한 색을 도출하는 방법을 모색하기 위하여 진행되었다. 대상이 된 이미지는 한국 내의 자연풍광을 다룬 사진들로 머신러닝을 활용해 낮과 밤이 어떤 색으로 표현되는지 알아보고, KSCA를 통해 색 빈도를 도출하여 두 결과를 비교, 분석하였다. 낮과 밤 사진의 색을 머신러닝으로 구분한 결과, 51~100%로 구분했을 때, 낮의 색의 영역이 밤의 색보다 2.45배가량 더 많았다. 낮 class의 색은 white를 중심으로, 밤 class의 색은 black을 중심으로 명도에 따라 분포하였다. 낮 class 70%이상의 색이 647, 밤 class 70% 이상의 색이 252, 나머지(31-69%)가 101개로서 중간 영역의 색의 수는 적고 낮과 밤으로 비교적 뚜렷하게 구분되었다. 낮과 밤 class의 색 분포 결과를 통해 명도로 구분되는 두 class의 경계 색채값이 무엇인지 확인할 수 있었다. KSCA를 활용해 디지털 사진의 빈도를 분석한 결과는 전체적으로 밝은 낮 사진에서는 황색, 어두운 밤 사진에서는 청색 위주의 색이 표현되었음을 보여주었다. 낮 사진 빈도에서는 상위 40%에 해당하는 색이 거의 무채색에 가까울 정도로 채도가 낮았다. 또 white & black에 가까운 색이 가장 높은 빈도를 보여 명도차가 크다는 것을 알 수 있었다. 밤 사진의 빈도를 보면 상위 50% 가량 되는 색이 명도 2(먼셀 기호)에 해당하는 어두운 색이다. 그에 비해 빈도 중위권(50~80%)의 명도는 상대적으로 조금 높고(명도 3-4), 하위 20%에서는 여러 색들의 명도차가 크다. 난색들은 빈도 하위 8% 이내에서 간헐적으로 볼 수 있었다. 배색띠를 보았을 때, 전체적으로 남색을 위주로 조화로운 배색을 이루고 있었다. 본 연구의 색의 분포와 빈도의 결과값은 한국 내의 자연 풍경에 관한 디지털 디자인의 색채 계획에 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 색 분포를 나눈 결과는 해당색이 특정 디자인의 주조색이나 배경색으로 사용될 경우에 두 class 중 어느 쪽에 더 가까운 색인지에 대해 참고사항이 될 수 있을 것이며, 분석 이미지들을 몇 가지 class로 나눈다면, 각 class의 색 분포의 특성에 따라 분석 이미지에 사용되지 않은 색도 어느 class에 얼마큼 더 가까운 이미지인지 도출할 수 있을 것이다.

• 벤처혁신연구
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• 제5권3호
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• pp.57-70
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• 2022

현대의 산업자본주의는 근로의 제공과 임금의 수령이라는 관계가 사회를 규율하는 중요한 원리로 자리 잡고 있다. 근로계약에 따라 자신의 노동력에 대한 처분권을 사용자에게 맡기고 제공받는 임금은 직접적인 보상이 되고 있으며, 적절한 휴식의 보장으로 인간다운 삶의 보장과 재생산을 할 수 있어야 한다. 자유계약에 의한 근로관계의 구축은 근로자 보호에 문제점을 나타내고 있으며, 이에 따라 근로자에 대한 최소한의 권리로 근로시간의 최대치를 정하고 최소휴식의 기준을 설정·부여하고 있다. 근로시간의 단축은 근로자의 삶의 질이라는 측면에서 매우 중요하지만 효율적인 기업활동에 있어서도 중요한 문제이다. 우리나라는 2020년 기준 연간 근로시간이 1,908시간으로 장시간 근로를 하고 있으며, UN산하 자문기구인 지속가능발전해법네트워크(SDSN)가 조사한 행복지수에서 OECD 37개국 중에서 하위 3번째로 나타나고 있다. 이에 따라 근로시간 단축의 필요성은 인정되어, 2018년부터 1주의 최대 근로시간이 52시간으로 제한하고 있다. 이러한 상황에서 기업의 부가가치 창출력을 유지하고, 근로자의 다양한 니즈에 부응하기 위한 방안으로 법적으로 다양한 근로시간의 예외를 두고 있으며, 우리나라 근로기준법은 3개월 이내의 탄력적 근로시간제와 3개월을 초과하는 탄력적 근로시간제, 선택적 근로시간제와 근로시간의 연장을 허용하는 연장근로의 제한을 두어 이를 허용하고 있다. 하지만 2021년 개정된 탄력적 근로시간제를 적용하는 것과 최근 논의되고 있는 정산 단위기간의 확대에 대한 논의에서 탄력적 근로시간제의 문제점이 있어 이에 대한 개선이 필요하다. 따라서 본 논문은 탄력적 근로시간제의 문제점과 이에 때한 개선방안을 살펴보고자 한다. 탄력적 근로시간제는 미리정한 기준에 따라 특정일 또는 특정주에 법정근로시간을 초과하더라도 근로기준법에서 정하고 있는 근로시간에 위배되는 것이 아님과 동시에 초과한 연장근로에 대한 가산임금을 지급하지 않아도 되는 제도로 주로 계절별 시기별 업무량 편차가 심한 제조업, 판매서비스업, 연속사업이나 장기간 조업을 위한 전기·가스·수도, 운수업 등에 있어 교대근무형태로 유용하게 활용되고 있으며, 운용에 따라 보다 짧은 근무일 설정을 통한 휴일 확대 등 근로시간 단축의 방편으로 활용되기도 한다. 하지만 정산 단위기간을 확대할 경우 근로자가 수령할 수 있는 가산임금을 수령하지 못하게 되어 근로자에게 불리하다. 따라서 첫째, 현재 논의되고 있는 정산 단위기간 확대를 하려면 현행 기준에서 확대되는 기간에 대하여 추가임금 지급을 하도록 하여야 한다. 둘째, 탄력적 근로시간제의 개별근로자에 대한 적용을 개선하여 근로자대표와의 서면합의에 있어 개별근로자와 충분한 협의를 하도록 하는 조치가 필요하고, 셋째, 정산 단위기간 동안 연장 근로의 허용시간을 명확히 하여야 하며, 넷째, 1일 최대근로시간이 정해지지 않고 있어 근로시간의 한도를 최대 근로시간으로 제한하거나 연속휴식에 대한 적용이 필요하며, 추가적으로 근로자대표의 서면합의가 탄력적 근로시간제의 적용에 있어 중요한 문제이므로 근로자대표의 대표성을 확보하여야 할 것이다.

• Asia Marketing Journal
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• 제14권1호
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• pp.83-98
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• 2012

신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.