• 대한산업공학회지
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• 제27권3호
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• pp.305-314
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• 2001

In this paper, we construct an automatic evaluation system of psychological feeling for corporate identity (CI) symbol mark based on a fuzzy neural network technique. The system is modelled by trainable fuzzy inference rules with several input variables (qualitative and quantitative design components of CI symbol mark) and a single output variable (consumer's feeling). The back propagation learning algorithm, which is a conventional learning method of multilayer feedforward neural networks, is used for parameter identification of the fuzzy inference system. The learning ability to train data and the generalization ability to test data are evaluated for the proposed evaluation system by computer simulations.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1098-1103
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• 2011

클라우드 컴퓨팅의 장점에도 불구하고 보안성에 대한 문제들이 많은 사용자들의 선택에 장애가 되고 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅의 보안성에 대한 ISO 7498-2 표준의 관련 속성들이 전체 보안 품질에 미치는 상대적 영향도를 평가하였다. 많은 요인들의 영향도를 객관적으로 평가하기 위하여 Fuzzy AHP(Analytic hierarchical process)를 적용하였다. 본 연구는 클라우드 컴퓨팅 서비스의 보안 관련 각 속성들의 상대적 중요성을 구체적으로 수치화 할 수 있었고, 클라우드 컴퓨팅 서비스의 효율적인 선택 및 개발에 필요한 관리 방법을 제시할 수 있었다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2004년도 추계학술발표회
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• pp.83-88
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• 2004

본 연구는 우리나라 수색구조 구역에 대한 해양사고 피해규모에 의한 위험수준을 평가하였다. 이러한 위험수준 평가를 위해 본 연구에서는 전문가 지식에 기반한 퍼지로직과 퍼지측도와 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 똔 연구의 퍼지로직은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였고, 최종 평가는 t-준노름 퍼지적분댑을 이용하였다. 그 결과 목포, 통영, 부산 수색 구조 구역의 위험수준이 가장 높은 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감 하기 위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.519-529
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• 2007

본 논문에서는 효율적인 침입 탐지를 위해 퍼지 규칙을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 퍼지 의사결정 트리의 생성을 통해 침입 탐지를 위한 퍼지 규칙을 생성하고 진화 알고리즘을 사용하여 최적화한다. 진화 알고리즘의 효율적인 수행을 위해 지도 군집화를 사용하여 퍼지 규칙을 위한 초기 소속함수를 생성한다. 제안한 방법의 진화 알고리즘은 적합도 평가시 퍼지 규칙(퍼지 의사결정 트리)의 성능과 복잡성을 고려하여 평가한다. 또한 데이타 분할을 이용한 평가와 퍼지 의사결정 트리의 생성과 평가 시간을 줄이는 방법으로 소속정도 캐싱과 zero-pruning을 사용한다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해 KDD'99 Cup의 침입 탐지 데이타로 실험하여 기존 방법보다 성능이 향상된 것을 확인하였다. 특히, KDD'99 Cup 우승자에 비해 정확도가 1.54% 향상되고 탐지 비용은 20.8% 절감되었다.

• 경영과학
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• 제14권1호
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• pp.11-29
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• 1997

This paper presents the better efficient evaluation of the Small and Medium Enterprises by use of fuzzy multi-criteria decision making methodology under intersectional dependence relations. The five Small and Medium Enterprises alternative will be evaluated by Fuzzy Analytic Hierarchy Process(FAHP) based on entropy weight in this study. A case study is presented to illustrate the use of entropy weight measurement with intersectional dependence problems. These problems are evaluated seven criteria : market criteria, thchnology criteria, management ability criteria, planning criteria, propulsion ability criteria, project propulsion basis criteria, propulsion result criteria.

• 산업경영시스템학회지
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• 제25권4호
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• pp.61-68
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• 2002

This paper provides a method of consciousness structure analysis for research and development project evaluation using fuzzy structure modeling(FSM). Fuzzy structure modeling, which is a modeling method for consciousness structure, has a large number of pairwise comparison by human subjective judgement and is difficult to check the consistency index of denoting the precision for human judgement. Thus, in this paper, we analyzed the structure of consciousness by fuzzy structural modeling method, introducing the concept of pairwise comparison matrix in Analytic Hierarchy Process.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.451-459
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• 2013

본 논문에서는 퍼지 관계를 이용하여 한국 음식과 해당 음식의 맛을 표현하는 관능 형용사를 분석하였다. 이를 위하여 음식의 맛뿐만 아니라 냄새 등도 표현할 수 있는 87개의 한국어 형용사를 선별하고, 20명의 실험자를 대상으로 51개의 한국음식들을 시식하게 하고 해당 음식 맛 표현에 적합한 형용사를 선택하게 하는 관능 평가를 실시하였다. 이렇게 얻어진 결과로 부터 퍼지 관계를 구성하고 음식과 형용사의 특성을 분석하였다. 또한 퍼지관계 합성을 통하여 음식과 음식 사이의, 또는 형용사와 형용사 사이의 퍼지허용(호환)관계를 구성하였으며, 이들 관계의 퍼지 완전 ${\alpha}$-커버(fuzzy complete ${\alpha}$-cover)로 부터 음식과 형용사의 분류체계를 탐색할 수 있었다. 본 논문의 퍼지 관계를 이용한 방법은 비단 음식과 맛 표현 뿐만 아니라 후각과 촉각과 같은 관능 형용사를 분석하는데 활용될 것을 기대된다.

• 수산해양기술연구
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• 제59권1호
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• pp.44-54
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• 2023

In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권1호
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• pp.45-52
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• 2002

본 논문에서는 네트워크환경에 따라 모호성을 갖는 집중형 분산처리시스템의 성능평가를 위해 퍼지이론을 적용한 퍼지 폐쇄형 BCMP 큐잉네트워크모델을 제안하였다. 이 모델은 퍼지요소들을 처리할 수 있는 퍼지평균값분석방법을 사용하여 작업소요시간, 시스템처리율, 시스템내 작업수 및 서버 활용율 등의 시스템 성능을 평가할 수 있는 측도를 유도하였다. 이들의 유효함을 검증하기 위하여 퍼지서비스요구시간을 갖는 집중형 분산 처리시스템에 클라이언트의 수의 변화에 따른 유도된 성능평가측도를 시뮬레이션하고, 그 결과를 고찰하였다. 제안된 모델은 모호성을 갖는 시스템의 성능을 평가할 때 기존의 방법보다 유연하고 실제적인 방법을 제공한다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 1996년도 추계학술발표회 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 o fuzzy neural 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 솜 t 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