• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.821-832
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• 1998

본 논문에서는 상수도시설을 효율적으로 운영하는 데 필요한 1일 급수량 수요를 예측하는 방식에 대하여 인공지능(Artificial Inteligence)이라 불리는 퍼지 뉴론(fuzzy neuron)을 이용하여 연구하였다. 퍼지뉴론이란 퍼지정보(fuzzy information)를 입력으로 받아들이고 처리하는 퍼지 신경망을 일컫는 말이다. 본 연구에서는 소속함수와 퍼지규칙을 신경망으로 학습하는 기능인 적응식 학습방법을 통하여 1일 급수량을 예측하였으며 연구대상 지역으로는 광주광역시를 선정하였다. 또한 1일 급수량 예측에 있어서 필요한 변수 선택을 위해 입력자료를 상관분석, 자기상관, 부분자기상관, 교차상관 분석 등을 하였으며 동정된 입력변수는 급수량, 평균기온, 급수인구이다. 먼저 급수량, 평균기온, 급수인구로 모델을 구성하였고, 한편으론 기상청의 기후예보자료를 신뢰할 수 없는 경우에는 급수량을 예측할 수 있도록 급수량 자료만으로 모델을 구성하여 그 유효성을 검증하였다. 제안된 모형식은 사고 등의 인위적인 조작(단수 등)이 가해지는 시기를 포함하고도 실측치와 모형의 예측치와의 오차율이 최대 18.46%, 평균2.36% 이내로 나타나, 모형의 결과는 상수도 시설의 운용 및 급·배수관망의 실시간 제어에 많은 도움을 주리라 생각된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.103-115
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• 2001

본 논문은 퍼지지식베이스에서 러프 집합과 요인공간이론을 적용하여 최소 결정규칙 생성과 근사추론 연산을 수행하는 두 개의 알고리듬을 제안한다. 최소 결정규칙의 생성은 속성요인에 관련한 상관분석과 베이지안 정리를 응용한 데이터의 분류기법과 리덕트에 의해 수행된다. 이 결정규칙으로 이루어진 최소지식 베이스의 탐색공간에서 소속함수와 t-norm의 합성 연산을 정의한 근사추론 방식에 의해 특정 객체를 검색한다. 본 연구의 러프와 퍼지연산 모듈을 수행하는 제안 알고리듬 기법을 객체및 속성수를 증가시키는 시뮬레이션을 통해 다른 검색이론 및 합성연산 방식과 비교하였다. 그 결과 다른 제 방법보다 본 연구에서 제안하는 기법이 특정 객체를 추출하기 위한 검색연산 시간에 있어 보다 빠르게 검색됨을 입증하였다.

• 감성과학
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• 제7권3호
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• pp.15-25
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• 2004

본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.284-288
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• 1995

최근 애매성이 수반되는 정보를 Zadeh는 멤버쉽함수(membership function)를 이용하여 새로운 정보처리 방식으로서 퍼지이론을 제안하였고, 그후 의료계에서도 퍼지이론을 도입한 진단법들이 제안되었다. 회전기계의 이상진단법으로는 주파수득점법(Point counting method), 퍼지역연산법(Inverse method of fuzzy theory)등이 보고되고 있으며, 저자들도 퍼지이론을 이용하여 구름베어링의 결함진단, 회전기계의 간이 이상진단법등을 보고하였다. 이들은 주로 진동주파수의 스펙트럼 데이터 만을 이용하고 있고, 다른 많은 데이터를 복합적으로 이용할 수 없다. 이 때문에 주로 소규모 문제의 간이진단에서는 효과적이나 진단대상이 복잡하고 대규모로 되면 보다 정확한 원인 추정이 곤란하게 된다. 또한 수치데이터만을 취급할 수 있으므로 진동전문가가 진단에 이용하는 각종의 수치화 될 수 없는 데이터(언어적인 정보)가 취급될 수 없다. 따라서 이들의 진단법은 개략적인 진단은 가능하나 상세한 원인까지는 진단할 수 없는 단점이 있다. 회전기계의 이상판단시 참고가 되는 각종 정보로는 주로 진동진폭의 크기, 진폭과 위상의 변화, 진폭의 변화, 진동파형, 진동벡터의 시간변화 등이 있고, 이들은 수치적으로 표현할 수 있는 계량데이터와 판단의 경계가 불명확한 언어정보(범위데이터)로 나눌 수 있다. 후자는 애매성(fuzziness)을 많이 포함하고 있으며, 엄밀히 측정되는 수치데이터에서도 퍼지성을 가지고 있다. 이러한 언어적인 정보의 애매성을 퍼지추론에서는 [수치적 진리치](numeric truth)와 [언어적 진리치](linguistic truth)의 개념으로 표현하게 되었다. 수치적 진리치는 확실함의 척도를 [0,1] 사이의 수치를 이용하여 표현하고 있으며, 이 수치는 소견의 확실도로서 가능성을 표현한 것이다. 예를 들면, 진동진폭 스펙트럼상에 2X 성분이 상당히 크게 나타나 정렬불량의 가능성이 0.7 정도라고 판정하는 것 등은 이러한 수치적진리치를 이용하는 방법이다. 그러나 상기의 수치적 표현만으로는 확실도를 한개의 수치로서 대표하게 하는 것은 진단의 정밀도에 문제가 있을 것으로 생각된다. 따라서 언어적진리치가 도입되어 [상당히 확실], [확실], [약간 확실] 등의 언어적인 표현을 이용하여 애매성을 표현하게 되었다. 본 논문에서는 간이진단 결과로부터 추출된 애매한 진단결과중에서 가장 가능성이 높은 이상원인을 복수로 선정하고, 여러 종류의 수치화할 수 없는 언어적(linguistic)인 정보ㄷㄹ을 if-then 형식의 퍼지추론으로 종합하는 회전기계의 이상진단을 위한 정밀진단 알고리즘을 제안하고 그 유용성을 검토한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.730-736
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• 2011

본 연구는 순차적인 시계열 자료들에서 가장 최근의 추세가 반영될 수 있는 패턴분류 모델을 설계하였다. 의사결정을 지원하는 데이터마이닝 패턴분류 모델을 설계할 때 통계 기법과 인공지능 기법을 융합한 모델들이 기존의 모델보다 우수함을 입증하였다. 특히 퍼지이론과 융합된 패턴분류 모델들의 적중률이 상대적으로 더 향상되었다. 예를 들어, 통계적 이론을 기반으로 한 SVM모델과 퍼지소속함수와의 결합, 혹은 신경망과 FCM을 결합한 모델들의 성능이 우수하였다. 실험에서 사용한 패턴분류 모델들은 BPN, PNN, FNN, FCM, SVM, FSVM, Decision Tree, Time Series Analysis, Regression Analysis 등이다. 그리고 데이터베이스는 시계열 속성을 지닌 금융시장의 경제지표 DB(한국, KOSPI200 데이터베이스)와 병원 응급실의 부정맥환자에 대한 심전도 DB(미국 MIT-BIH 데이터베이스)들을 사용하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권5호
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• pp.341-346
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• 2013

본 연구에서는 수정된 구조의 FMM 신경망으로부터 패턴 인식을 위한 규칙 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 학습데이터에서 특징값에 대한 빈도 요소를 반영하는 하이퍼박스 정의를 기반으로 하는데, 이로부터 특징과 패턴클래스 간의 상호 연관도 요소를 정의 하였다. 이는 기존의 모델에서 사용되는 하이퍼박스 중첩테스트 및 축소(contraction) 기법을 사용하지 않아도 하이퍼박스의 중첩에 의한 분류의 모호성을 해결할 수 있게 한다. 본 연구에서는 패턴 클래스의 각 차원별로 퍼지 분할을 기반으로 하는 수정된 하이퍼박스 멤버쉽 함수와 이를 사용하는 학습방법을 제시한다. 제안된 기법으로부터 특정패턴의 분류를 위한 자극성(excitatory) 특징 및 억제성(inhibitory) 특징을 구분하고 이들 정보는 규칙 생성과정에 적용된다. 수화 인식에 관한 실험에 제안된 방법론을 적용함으로써 제안된 이론의 타당성을 실험적으로 고찰하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.487-496
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• 2000

본 논문에서는, HCM 클러스러팅 방법과 유전자 알고리즘을 이용하여 다중 FNN 모델을 동정하고 최적화 한다. 제안된 다중 FNN은 Yamakawa의 FNN을 기본으로 하며, 퍼지 추론 방법으로 간략 추론을, 학습으로는 오류 역전파 알고리즘을 사용한다. 다중 FNN 모델의 구조와 파라미터를 동정하기 위해 HCM 클러스터링과 유전자 알고리즘을 사용한다. 여기서, 시스템 모델링을 위해 데이터 전처리 기능을 수행하는 HCM클러스터링 방법은 I/O 프로세서 공정 데이터를 이용하여 입출력 공간분할에 의한 다중 FNN 구조를 결정하기 위해 사용된다. 또한 유전자 알고리즘을 사용하여 멤버쉽함수의 정점, 학습율, 모멘텀 계수와 같은 다중 FNN 모델의 파라미터들을 동조한다. 모델의 근사화와 일반화 능력 사이에 합히적 균형을 얻기 위해 하중계수를 가진 합성 성능지수를 사용한다. 이 합성 성능지수는 근사화 및 예측 능력사이의 상호 균형과 의존성을 고려한 하중계수를 가진 합성 목적함수를 의미한다. 데이터 개수, 비선형성의 정도에 의존하는 이 합성 목적함수의 하중계수의 선택, 조절을 통하여 최적의 다중 FNN 모델을 설계하는 것이 유용하고 효과적임을 보인다. 제안된 모델의 성능 평가를 위하여 가스로 공정의 시계열 데이터와 비선형 함수의 수치 데이터를 사용한다.

• 한국조경학회지
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• 제37권3호
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• pp.1-10
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• 2009

학교숲은 도시숲의 유형중 하나이다. 도시학교는 적당한 거리에 적당한 면적을 유지하고 있어 학교숲의 조성은 도시에 많은 숲이 조성되는 효과를 준다. 또한, 학교는 학생들이 오랜 시간 머무르는 장소로 학생들의 환경교육의 장으로써의 역할을 수행할 수 있다. 그러나 현재 조성된 학교숲은 학생들의 요구나 참여가 배제된 채 결과 중심의 사업이 되고 있어 학생들의 환경교육에 큰 영향을 미치고 있지 못한 실정이다. 또한 설문조사를 바탕으로 분석하는 기존연구의 경우, 리커트척도를 활용하여 주관적 판단인 정성적 자료를 정량화 하였다는데 의의가 있으나, 인간의 주관적 판단은 모호한 경우가 많아 일반적으로 정량화하는데 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 경상북도에 위치한 초등학교 학생들을 대상으로 학교숲에 대한 객관적인 만족도 평가를 위해 퍼지이론을 활용하여, 학교숲 만족도에 미치는 항목들을 알아보고자 하였다. 연구 결과, '학교 특색'과 '정서 함양' 항목의 산술평균값의 순위와 퍼지이론을 도입한 무게중심값의 순위가 변화됨을 알 수 있었다. 이는 퍼지이론이 인간의 사고와 같은 정성적 자료를 합리적으로 객관화 할 수 있다는 증거가 된다. 또한 학교숲 전체 만족도에 영향을 주는 요인은 '학교 특색' 항목의 회귀계수값이 0.159로 가장 높았으며, 다음으로 '수량 많음(0.142)', '자연 소중(0.136)', '정서 함양(0.120)'순으로 나타났다. 이 연구는 설문의 객관적 분석방법과 학교숲 조성을 위한 기초자료로 활용이 가능하리라 판단된다.

• 대한교통학회지
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• 제21권1호
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• pp.103-113
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• 2003

본 연구는 교통 경로 탐색 가운데, 우회 경로 탐색과 선호 경로 탐색을 하였으며, 계층 분석법을 적용한 퍼지비가법 제어기 사용을 제안한다. 이것은 기존의 경로 탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안한 것으로, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석, 평가하였다. 그리고 중요도를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제효용성을 진단하고자 경로 모델의 예를 사용하였다. 모델 평가는 평가 요소에 대한 속성 소속 함수화 및 평가치 규정, 계층 분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지 척도에 의한 중요도의 비 가법적 표현, Choquet 퍼지 적분 등으로 수행하였다. 결국, 우회 경로 탐색 결과, 시시각각 변하는 교통환경에 적응할 수 있는 실 시간적인 교통 경로 제어가 가능하였으며, 선호 경로 탐색 결과, 본 연구의 알고리즘이 운전자 개인의 교통 경로 선택 성향을 잘 반영함을 보여 주었다. 논문은 5 가지의 중요한 의미가 있다. (1) 제안된 접근 방법은 운전자의 경로 선택 결정 과정과 유사하다. (2) 제안된 접근 방법은 다 속성의 경로 평가 기준을 제어 할 수 있다. (3) 제안된 접근 방법은 운전자의 주관적 판단을 비가법적으로 객관화 할 수 있다. (4) 제안된 접근 방법은 우회 경로 탐색에서 동적인 경로 탐색을 보여주고 있다 (5) 제안된 접근 방법은 선호 경로 탐색에서 개개 운전자 속성을 고려할 수 있다.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.519-530
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• 2023

Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACI_YrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACI_NoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACI_YrOpt were higher than those of ACI_NoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.