• 조명전기설비학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.54-59
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• 2003

본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 경쟁 전력시장에서의 전력의 시간별 현물가격을 예측하는 기법을 제시한다. 제안한 기법은 2002년 봄의 일주일에 대한 시간별 수요을 예측하여 본 기법의 타당성과 정확도를 검증하였다. 제안한 방법의 예측 오차는 주중의 경우 3.14%∼6.10%이며, 주말의 경우 7.04%∼8.22%로써 뉴럴 네트워크 기법을 이용한 방법과 비교하여 타당한 결과를 보였다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제9권4호통권33호
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• pp.579-588
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• 1997

사장교의 시공 특성상 여러 가지 원인에 의하여 오차가 발생하고, 복잡한 시공 과정을 거치는 동안 오차가 누적되어 점점 확대된다. 따라서, 설계와는 상당히 달리 부재에 불리한 응력분포와 교량의 과도한 처짐 등이 발생할 수 있다. 부재의 응력분포와 교량의 기하형상을 바람직한 방향으로 수정하기 위해 사장교의 시공 중에 케이블의 장력보정이 불가피하다. 기존의 장력보정 방법은 오차 단위의 차이를(케이블 장력과 주형의 처짐 등) 고려하기 위하여 최적화 과정 중에 가중치 계수를 사용하여야 한다. 하지만 이 가중치 계수를 결정하는 것이 쉽지 않고, 한 차례의 보정을 실시한 후에도 오차가 설계허용범위를 벗어날 때는 새로운 가중치 계수를 도입하여 여러 번 반복 수행해야하므로 상당한 시간이 요구된다. 본 연구에서는 이와 같은 점을 고려하여 선형퍼지회귀분석기법을 케이블 장력보정에 적용하였다. 이 방법은 설계자의 의도와 시방 규정을 선형최적화 문제의 구속 조건의 형태로 정식화 과정에 포함시킬 수 있고, 기존의 방법보다 빠르게 현장에서의 장력보정을 수행할 수 있다.

• 감성과학
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• 제5권3호
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• pp.11-20
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• 2002

There are Two new models developed for objective evaluation of fabric color patterns by applying a multiple regression analysis and an adaptive foray-rule-based system. The physical features of fabric color patterns are extracted through digital image processing and the emotional features are collected based on the psychological experiments of Soen[3, 4]. The principle physical features are hue, saturation, intensity and the texture of color patterns. The emotional features arc represented thirteen pairs of adverse adjectives. The multiple regression analyses and the adaptive fuzzy system are used as a tool to analyze the relations between physical and emotional features. As a result, both of the proposed models show competent performance for the approximation and the similar linguistic interpretation to the Soen's psychological experiments.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.963-971
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• 2022

상수도 관망은 국가 수도 시설의 주요한 구성 요소이지만 대부분이 지중에 매립되어 있어 배관의 노후화 정도 및 누수를 파악하기 어려우므로 유지관리 하기가 매우 어렵다. 본 연구에서는 관망에 설치된 다양한 센서 조합을 가정하여, 데이터 조합에 따른 관로 누수 판별 가능성을 검토하기 위하여 선형회귀분석, 뉴로퍼지 등의 인공지능 알고리즘을 통한 유량과 압력 예측을 실시하여 최적 알고리즘을 도출하였다. 공급압력 예측을 통한 누수판별의 경우 뉴로퍼지 알고리즘이 선형회귀분석에 비하여 우수하였다. 누수유량 예측에서는 뉴로퍼지를 이용한 유량예측이 우선 고려되어야 한다. 다만, 유량을 모사하기 힘든 경우에는 선형 알고리즘을 이용한 공급압력 예측이 이루어져야 할 것으로 사료 된다.

• 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.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 합동 추계학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.416-419
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• 2001

In this paper a new approach to estimate scaling factors of fuzzy controllers such as the fuzzy PID controller and the fuzzy PD controller is presented. The performance of the fuzzy controller is sensitive to the variety of scaling factors[1]. The desist procedure dwells on the use of evolutionary computing(a genetic algorithm) and estimation algorithm for dynamic systems (the inverted pendulum). The tuning of the scaling factors of the fuzzy controller is essential to the entire optimization process. And then we estimate scaling factors of the fuzzy controller by means of two types of estimation algorithms such as Neuro-Fuzzy model, and regression polynomial [7]. This method can be applied to the nonlinear system as the inverted pendulum. Numerical studies are presented and a detailed comparative analysis is also included.

• Fibers and Polymers
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• 제7권2호
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• pp.203-212
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• 2006

The purpose of this study was to examine the effects of the structural properties of plain knit fabrics on the subjective perception of textures, sensibilities, and preference among consumers. This study, then, aimed to provide useful information with respect to planning and designing knitted fabrics by predicting the subjective characteristics analyzed according to their structural properties. For this purpose, we employed statistical analysis tools, such as factor and regression analysis and an adaptive-network-based fuzzy inference system(ANFIS), thereby combining the merits of fuzzy and neural networks and presupposing a non-linear relationship. Through factor analysis, we also categorized the subjective textures into 'roughness', 'softness', 'bulkiness' and 'stretch-ability' with R2=70.32%: and categorized the sensibilities into 'Stable/Neat', 'Natural/Comfortable' and 'Feminine/Elegant' with R2=68.12%. We analyzed subjective textures, sensibilities, and preference with ANFIS, assuming non-linear relationships; consequently, we were able to generate three or four fuzzy rules using wool/rayon fiber content and loop length as input data. The textures of roughness and softness exhibited a linear relationship, but other subjective characteristics demonstrated a non-linear input-output relationship. Compared with linear regression analysis, the ANFIS exhibited had higher predictive power with respect to predicting subjective characteristics.

• 품질경영학회지
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• 제24권3호
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• pp.133-144
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• 1996

In order to evaluate the effectiveness of fuzzy reasoning to sensory tests, in this paper, a non-linear fuzzy system model that can estimate the general evaluator obtained from a numerical example of test of taste is constructed. And the applicability of fuzzy reasoning to sensory test is discussed on the basis of errors occurred from the estimates in combination of attributes of objects and from the results of multi-regression analysis. This paper proved that fuzzy reasoning using fuzzy If-then rules is applicable to sensory test.

• 전기전자학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.233-240
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• 2000

This paper presents fuzzy clustering and wavelet transform analysis based technique for the industrial hourly load forecasting fur the purpose of peak demand control. Firstly, one year of historical load data were sorted and clustered into several groups using fuzzy clustering and then wavelet transform is adopted using the Biorthogonal mother wavelet in order to forecast the peak load of one hour ahead. The 5-level decomposition of the daily industrial load curve is implemented to consider the weather sensitive component of loads effectively. The wavelet coefficients associated with certain frequency and time localization is adjusted using the conventional multiple regression method and the components are reconstructed to predict the final loads through a five-scale synthesis technique. The outcome of the study clearly indicates that the proposed composite model of fuzzy clustering and wavelet transform approach can be used as an attractive and effective means for the industrial hourly peak load forecasting.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제6권4호
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• pp.277-281
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• 2006

Cyber counseling, one of the most compatible type of consultation for the information society, enables people to reveal their mental agonies and private problems anonymously, since it does not require face-to-face interview between a counsellor and a client. However, there are few cyber counseling centers which provide high quality and trustworthy service, although the number of cyber counseling center has highly increased. Therefore, this paper is intended to enable an appropriate consultation for each client by analyzing client propensity using Bayesian variable selection. Bayesian variable selection is superior to stepwise regression analysis method in finding out a regression model. Stepwise regression analysis method, which has been generally used to analyze individual propensity in linear regression model, is not efficient since it is hard to select a proper model for its own defects. In this paper, based on the case database of current cyber counseling centers in the web, we will analyze clients' propensities using Bayesian variable selection to enable individually target counseling and to activate cyber counseling programs.