• Earthquakes and Structures
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• 제24권6호
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• pp.429-437
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• 2023

This paper studied the prediction of structural damage indices to buildings after earthquake occurrence using Multiple Linear Regression (MLR) and Fuzzy Linear Regression (FLR) methods. Particularly, the structural damage degree, represented by the Maximum Inter Story Drift Ratio (MISDR), is an essential factor that ensures the safety of the building. Thus, the seismic response of a steel building was evaluated, utilizing 65 seismic accelerograms as input signals. Among the several response quantities, the focus is on the MISDR, which expresses the postseismic damage status. Using MLR and FLR methods and comparing the outputs with the corresponding evaluated by nonlinear dynamic analyses, it was concluded that the FLR method had the most accurate prediction results in contrast to the MLR method. A blind prediction applying a set of another 10 artificial accelerograms also examined the model's effectiveness. The results revealed that the use of the FLR method had the smallest average percentage error level for every set of applied accelerograms, and thus it is a suitable modeling tool in earthquake engineering.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.1249-1253
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• 2005

This paper presents a method to model the path loss characteristics in microwave urban line-of-sight (LOS) propagation. We propose new upper- and lower-bound models for the LOS path loss using fuzzy linear regression (FLR). The spread of upper- and lower-bound of FLR depends on max and min value of a sample path loss data while the conventional upper- and lower-bound models, the spread of the bound intervals are fixed and do not depend on the sample path loss data. Comparison of our models to conventional upper- and lower-bound models indicate that improvements in accuracy over the conventional models are achieved.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2D호
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• pp.233-239
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• 2006

지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.

• 한국정밀공학회지
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• 제8권3호
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• pp.27-43
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• 1991

연소 가공은 고품질 고정도를 필요로 하는 경우 매우 유효한 가공방법이지만 그 공정이 많은 Parameter에 의해 구성되기 때문에 동일한 조건에서도 정량적인 평가가 어려우므로 작업현장 에서는 과학적 원리와 공학적 지식 보다는 숙련자의 경험과 기능에 의존하고 있는 실정이다. 본 연구에서는 이와 같은 국면에 대처한 문제 해결을 위해 Computer가 인간사고에 근접 할 수 있도록 Fuzzy 이론과 Default 이론을 도입하고 전문가의 이론적 지식과 숙련자의 감각적 지식을 적극 수용 하여 연소용 Expert system (최적 가공 조건의 설정 System과 Trouble shooting system)을 개발하였다. 또한 연소 가공 Data의 불확실한 애매성을 효과적으로 이용 할 수 있도록 Fuzzy 가능성이론에 의해 가공 Datad을 회귀 분석하여 실가공 Data base에 축적시켜 재활용토록 설계하었으며 개발된 본 System 의 실행 결과 그 활용성이 높음을 입증하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제53권7호
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• pp.536-543
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• 2004

In this paper, we proposed a new method of modeling a neuro-fuzzy system using a hybrid clustering algorithm. The initial parameters and the number of clusters of the proposed system are optimally chosen simultaneously with respect to the process of regression, which is a unique characteristics of the proposed system. The proposed algorithm presented in this work improves the overall performance of the proposed a neuro-fuzzy system by choosing a proper number of clusters adaptively according the characteristics of given data. The process of clustering is performed by deciding on the number of classes, which yields the property of convergence of the system. In experiments, the superiority of the proposed neuro-fuzzy system is demonstrated, especially the process of optimizing parameters and clustering of learning speed.

• 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.

• 한국병원경영학회지
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• 제10권4호
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• pp.75-97
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• 2005

The research objective is to empirically investigate the compensation packages maximizing the utilities of internal customers by applying the market segmentation theory. Data was collected from four Korean hospitals in Seoul, Busan and Gyunggi-do. The research is designed to seek the compensation package maximizing the utility of doctors by mixture regression model, which has been applied as latent structure and other type of finite mixture models from various academic fields since early 1980s. The mixture regression model shows the optimal segments number and fuzzy classification for each observation by EM(expectation-maximization algorism). The finite mixture regression model is to unmix the sample, to identify the groups, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each group. The doctors were segmented into 5 groups by their preference for the compensation package. The results of this study imply that the utility of doctors increases with differentiated compensation package segmented by their preference.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.15-15
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• 2000

In the past couple of years, there has been increasing interest in the fusion of neural networks and fuzzy logic. Most of the existing fused models have been proposed to implement different types of fuzzy reasoning mechanisms and inevitably they suffer from the dimensionality problem when dealing with complex real-world problem. To overcome the problem, we propose the self-organizing networks with activation nodes based on fuzzy inference and polynomial function. The proposed model consists of two parts, one is fuzzy nodes which each node is operated as a small fuzzy system with fuzzy implication rules, and its fuzzy system operates with Gaussian or triangular MF in Premise part and constant or regression polynomials in consequence part. the other is polynomial nodes which several types of high-order polynomials such as linear, quadratic, and cubic form are used and are connected as various kinds of multi-variable inputs. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, time series data for gas furnace process has been applied.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제45권5호
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• pp.693-702
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• 2013

Recently, artificial intelligence tools are most used for structural engineering and mechanics. In order to predict reserve prices and prices of awards, this study proposed a novel regression prediction model by the intelligent Kalman filtering method. An artificial intelligent multiple regression model was established using categorized data and then a prediction model using intelligent Kalman filtering. The rather precise construction bid price model was selected for the purpose of increasing the probability to win bids in the simulation example.

• 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.