• 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.

• 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.

• 한국대기환경학회:학술대회논문집
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• 한국대기환경학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.203-204
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• 1999

대기질의 통계예측모형은 주로 오존 농도 예측에 사용된다. 통계예측 방법은 중회귀 모형, 신경망 모형, Fuzzy 논리 모형 등이 있다. 중회귀 모형은 종래 통계분석 방법으로 예전부터 많이 사용되고 있는 방법인 반면에 신경망 모형과 Fuzzy 논리 모형은 최근에 개발되어 적용가능성을 검토 중인 방법이다. 국내외 연구결과에 의하면 각 방법에 의한 고농도 오존 예측성은 크게 다르지 않았다. 국내에서는 중회귀 모형과 신경망 모형이 적용되었는데, 상관계수는 0.6-0.7저도로 보고되었다.(중략)

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.7-13
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• 1999

본 연구에서는 주어진 입출력 데이터에 신뢰도를 나타내는 소속함수 값이 붙여진 경우에 대하여 유효한 퍼지 신경망을 제안한다. 먼저, 퍼지수 연결강도와 퍼지수 임계치를 가진 퍼지 신경망의 구조를 나타낸다. 코스트 함수는 퍼지 신경망으로부터의 출력치와 소속함수 값을 가진 목표 출력치를 이용하여 정의되고, 퍼지 신경망의 학습 알고리즘은 정의된 코스트 함수로부터 도출된다. 마지막으로 도출된 학습 알고리즘을 이용하여 사출성형 품질의 목측 평가치 해석에 적용하고 그 유효성을 나타낸다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.61-67
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• 2007

전력수요예측은 전력계통의 운용을 위해 필수적이다. 따라서 다양한 방법이 제시되어 왔으며, 특히 특수일의 수요예측은 평일과 구분되며, 부하 패턴을 축출하기에 충분한 자료 확보가 어려워 예측 오차가 크게 나타난다. 본 논문에서는 특수일의 부하예측 정확도를 개선하기 위해 퍼지 최소자승 선형회귀 모델을 분석한다. 4종류의 퍼지 최소자승 선형회귀 모델에 대해 분석과 사례연구를 통하여 가장 정확한 모델을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제8권1호
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• pp.63-74
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• 2002

본 논문에서는 용해로 이상감시를 위한 실시간 유리 용해로 운전 전문가시스템을 구축한 결과를 소개한다. 유리용해 공정에서는 운전자의 경험지식에 의해 내부의 상황을 판단하게 되고, 이는 용해로 수명과 제품의 품질에 중요한 영향을 준다 이를 전문가 시스템으로 구현하기 위하여, 먼저 기존 운전자의 지식을 취합, 분석한다. 그 후, 취합된 각 지식들의 특성에 부합하도록 이진 규칙(Crisp Rule)과 퍼지 규칙(Fuzzy Rule)으로 구분한다. 이 때, 선형 회귀분석을 통하여 퍼지 규칙의 입력을 결정함으로써 보다 정확한 운전 지식의 표현이 가능하도록 하였다. 설계된 알고리즘은 젠심(Gensym)사의 실시간 전문가 시스템 개발 툴인 G2를 사용하여 구현하였다. 제시된 퍼지 전문가 시스템은 삼성코닝(주) 수원사업장의 실제 생산 용해 공정에 직접 적용하여 그 효율성이 검증되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.267-272
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• 2010

본 연구에서는 기업문화의 유형과 기업문화의 구성요소간의 관계, 영향도를 분석하고, 기업문화의 유형 평가모델에 의하여 유형을 평가하는 방법을 제시하고자 한다. 중소기업의 구성원을 대상으로 설문을 통해 구한 314개의 데이터를 사용하여 기업문화의 유형과 기업문화의 구성요소간의 관계는 상관분석을 통해, 기업문화의 유형별로 어떤 기업문화 구성요소가 영향을 주는 정도에 대해서는 회귀분석을 통해서 분석하였다. 마지막으로 기업문화 유형의 평가모델 분석은 퍼지시스템을 이용하였다. 본 연구에서의 기업문화 유형의 평가모델은 가능적인 면과 필연적인 면이 섞여 있는 형태이며, 평가모델을 이용하여 모델링에 의한 기업문화유형에 대한 추정퍼지관계행렬을 동정하여 퍼지시스템을 구하는 동정문제로서 모델의 검토를 통해서 그 유용성을 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 1996년도 추계 학술 발표회 발표논문집
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• pp.211-216
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• 1996

This paper propose a fuzzy regression method using fuzzy neural networks when a membership value is attached to each input-output pair. First, an architecture of fuzzy nerual networks with fuzzy weights and fuzzy biases is shown. Next 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 applied to the quality evaluation problem of injection molding.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2007년도 제29회 추계학술대회논문집
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• pp.345-349
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• 2007

본 연구에서는 계측 데이터의 성능 추이를 분석하여 엔진의 기계적 결함 여부를 탐지하기 위한 퍼지 경향감시 방법을 제안하였다. 경향감시 방법은 연료유량, 배기가스 온도, 로터회전수, 진동수와 같은 중요 엔진 파라미터를 모니터링하여 시간에 따른 변화를 분석하여 엔진 상태를 진단하는 것이다. 선형회귀분석을 통해 엔진 상태 변화를 수식화하고 퍼지 로직을 통해 진단 결과를 분석하여 예측되는 손상 원인을 제시한다.

• 한국추진공학회지
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• 제12권6호
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• pp.1-6
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• 2008

본 연구에서는 계측 데이터의 성능 추이를 분석하여 가스터빈 엔진의 결함 여부를 탐지하기 위한 퍼지 경향감시 방법을 제안하였다. 제안된 경향감시 방법은 연료유량, 배기가스 온도, 로터회전수, 진동수와 같은 중요 엔진 파라미터를 모니터링 하여 시간에 따른 변화를 분석하여 엔진 상태를 진단하는 것이다. 이를 위해 먼저 선형회귀분석을 통해 엔진 상태 변화를 수식화하고 퍼지 로직을 통해 진단 결과를 분석하여 예측되는 손상 원인을 제시한다.