산사태 위험도 분석에서 범용적으로 활용되고 있는 통계적 취약성 분석 기법은 과거에 발생한 산사태의 위치 정보와 산사태 영향 인자들 사이의 상관관계를 통계적으로 분석하여 산사태 발생 가능성이 있는 지역을 예측하는 기법이다. 이러한 취약성 분석 기법에는 다양한 불확실성이 개입되는데 이러한 불확실성을 고려하기 위한 방법의 하나로 퍼지 기법이 활용되고 있다. 퍼지 기법은 퍼지 집합 이론이라는 수학적인 개념을 통해 불확실성을 표현하는 방법으로 특정 인자가 나타날 수 있는 정도를 소속 함수로 표현한다. 퍼지 기법은 영향 인자들의 소속 함수를 결정하는 방법과 각 영향 인자들의 소속 함수를 결합하는 연산 과정에 다양한 접근 방식이 존재하며, 기존의 연구들은 다양한 접근 방식을 활용하여 분석을 수행하여 왔다. 그러나 이렇게 다양한 접근 방식이 어떠한 결과의 차이를 초래하는지를 비교하는 연구는 수행된 사례가 적은 편이다. 따라서 본 연구에서는 진부 지역을 대상으로 빈도비를 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법과 코사인 진폭법을 활용하여 소속 함수를 산정하는 기법을 비교하여 보았다. 또한 다양한 퍼지 연산 기법을 활용하여 산사태 취약성을 산정하고 이들 결과를 비교해 보았으며 ROC 그래프 기법을 활용하여 결과의 정확도를 산정하고 분석 기법의 적절성을 분석하였다.
Background: Resilience engineering (RE) is a new paradigm that can control incidents and reduce their consequences. Integrated RE includes four new factors-self-organization, teamwork, redundancy, and fault-tolerance-in addition to conventional RE factors. This study aimed to evaluate the impacts of these four factors on RE and determine the most efficient factor in an uncertain environment. Methods: The required data were collected through a questionnaire in a petrochemical plant in June 2013. The questionnaire was completed by 115 respondents including 37 managers and 78 operators. Fuzzy data envelopment analysis was used in different ${\alpha}$-cuts in order to calculate the impact of each factor. Analysis of variance was employed to compare the efficiency score means of the four abovementioned factors. Results: The results showed that as ${\alpha}$ approached 0 and the system became fuzzier (${\alpha}=0.3$ and ${\alpha}=0.1$), teamwork played a significant role and had the highest impact on the resilient system. In contrast, as ${\alpha}$ approached 1 and the fuzzy system went toward a certain mode (${\alpha}=0.9$ and ${\alpha}=1$), redundancy had a vital role in the selected resilient system. Therefore, redundancy and teamwork were the most efficient factors. Conclusion: The approach developed in this study could be used for identifying the most important factors in such environments. The results of this study may help managers to have better understanding of weak and strong points in such industries.
This paper suggests an optimal identification method for complex and nonlinear system modeling that is based on Fuzzy-Neural Networks(FNN). The proposed Hybrid Identification Algorithm is based on Yamakawa's FNN and uses the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. In this paper, the FNN modeling implements parameter identification using HCM algorithm and hybrid structure combined with two types of optimization theories for nonlinear systems. We use a HCM(Hard C-Means) clustering algorithm to find initial apexes of membership function. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are adjusted using hybrid algorithm. The proposed hybrid identification algorithm is carried out using both a genetic algorithm and the improved complex method. Also, an aggregated objective function(performance index) with weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to the selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity(distribution of I/O data), we show that it is available and effective to design an optimal FNN model structure with mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace, the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
항행중인 선박은 GPS, AIS, ECDIS, ARPA Radar 등 다양한 해양 장비를 통해 선내 외 상황에 대한 여러 정보들을 전달받고, 항해사는 이러한 다양한 정보를 이용하여 자선박의 항행 안전 상황을 인식 및 예측한다. 하지만 그로 인해 항해사의 장비 주시에 대한 업무 부담이 이전보다 증가하였으며, 때로는 장비 간 정보의 불일치가 발생하여 항해사를 혼란시키기도 한다. 이전 연구에서 이러한 문제를 해결하기 위해 항해사를 보조할수 있는 지능형 항행안전 정보 시스템의 개념모델과 CF(Certainty Factor)전문가 시스템을 이용한 그 개념모델의 예를 보인 바 있다. 정보 융합 기술에는 다양한 추론 기술들이 요구되는데 CF전문가 시스템만으로는 항해사의 의사결정과 같이 애매하고 불명확한 요소를 반영할 수 없다. 이 연구에서는 불명확한 요소를 반영할 수 있는 퍼지 전문가 시스템을 이용한 항행 정보 융합 방법을 제안하고, 제안된 방법을 설계 및 구현한 후 특정 시나리오에 대한 실행 예를 보임으로써 항행 정보 융합 시스템에 퍼지 전문가 시스템을 활용하는 것의 타당성을 보인다.
상용화된 FEM 코드와 3차원 솔리드 모델러를 통합하여 3차원 균열에 대한 자동 응력확대계수 해석 시스템을 개발하였다. 하나 또는 몇 개의 3차원 균열을 포함하는 기하학적 모델을 정의한다. 시스템에 저장된 몇 개의 절점패턴을 선택하면 자동적으로 퍼지지식 처리기법을 이용한 기하학적 모델 전 영역에 절점들이 중첩되어진다. 절점들은 생성되어지고 데로우니삼각화 법에 의한 사면체 솔리드요소가 생성되어진다. 최종적으로 완전한 유한요소 모델이 생성되어져 응력해석을 수행하게 된다. 본 논문은 몇몇 함수들을 실현시키기 위한 방법론에 대해 묘사하고 있으며 시스템의 타당성을 제시하였다.
물동량 증가에 따라 수도권항만인 인천항과 평택 당진항에 대한 관심이 증가함에도 불구하고, 수도권항만에 기항하는 선사들을 대상으로 한 기항지 선택요인에 대한 연구는 미진한 실정이다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 대형항만 위주의 선사 기항지 선택요인 추출방법에서 벗어나, 수도권항만에 직접 기항하는 선사 및 이해관계자를 대상으로 실증분석을 실시하여 수도권항만 기항지 선택요인을 도출하고, 요인별 항만별 가중치를 도출하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 선택요인을 추출하기 위하여 요인분석(Factor Analysis)을 사용하였으며, 4가지 상위요인 및 19개의 하부변수를 획득하였다. 한편, 요인별 항만별 가중치 산출을 위하여 퍼지방법론을 적용하였으며, 분석결과 수도권항을 기항하는 선사들은 항만 하역료, 화물처리하역능력, 시설사용료, 접안능력, 항로 및 안벽수심 순으로 중요하게 고려하는 것으로 나타났다. 평가 요인 전체를 이용하여 인천항과 평택 당진항의 우선순위 산정한 결과 인천항(0.641)이 평택 당진항(0.563)보다 선호됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 패턴 분류를 위한 수정된 퍼지 최대최소 신경망 모델을 제안하고 그의 유용성을 고찰한다. 이를 위하여 하이퍼박스 내에서 각 특징들에 대하여 가중치 요소론 갖는 새로운 하이퍼큐브 소속함수를 정의한다. 이 가중치 요소는 분류과정에서 임의의 클래스에 대한 각 특징의 상대적인 기여도를 반영한다. 본 연구에서는 이를 위하여 새롭게 정의된 하이퍼박스 생성, 확장 및 축소의 3단계로 이루어지는 학습 방법론을 소개한다. 또한 제안된 모델을 기반으로 하여 학습된 분류기로부터 하이퍼박스 소속함수와 연결가중치를 사용하여 주어진 클래스에 대한 특징의 연관도를 산출하는 형태의 이른바 특징 분석 기법을 제안한다. 이를 위하여 세부적으로 각 특징에 대하여 연관도 척도와 퍼지 소속함수간의 유사도 척도를 정의한다. 또한 실제 패턴 분류문제에 적용한 실험결과를 통하여 제안된 이론의 타당성을 평가한다.
Water inrush from fault is one of the most severe hazards during tunnel excavation. However, the traditional evaluation methods are deficient in both quantitative evaluation and uncertainty handling. In this paper, a comprehensive methodology method combined intuitionistic fuzzy AHP with a Bayesian network for the risk assessment of water inrush from fault in the subsea tunnel was proposed. Through the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process to replace the traditional expert scoring method to determine the prior probability of the node in the Bayesian network. After the field data is normalized, it is classified according to the data range. Then, using obtained results into the Bayesian network, conduct a risk assessment with field data which have processed of water inrush disaster on the tunnel. Simultaneously, a sensitivity analysis technique was utilized to investigate each factor's contribution rate to determine the most critical factor affecting tunnel water inrush risk. Taking Qingdao Kiaochow Bay Tunnel as an example, by predictive analysis of fifteen fault zones, thirteen of them are consistent with the actual situation which shows that the IFAHP-Bayesian Network method is feasible and applicable. Through sensitivity analysis, it is shown that the Fissure development and Apparent resistivity are more critical comparing than other factor especially the Permeability coefficient and Fault dip. The method can provide planners and engineers with adequate decision-making support, which is vital to prevent and control tunnel water inrush.
철재화물의 항만하역 작업 시 재해비율은 26.3%이며, 이는 취급하는 화물 중 재해발생 비율이 가장 높은 화물인 것으로 나타났다. 이러한 측면에서 철재화물 하역 시 발생할 수 있는 사 고 요인을 분석하고, 요인 간의 중요도 우선순위를 도출하고자 한다. 요인도출을 위해 선행연구 및 경력전문가와 In-depth Interview를 실시하여 요인을 도출하고 Fuzzy-AHP를 이용해 안전요인의 우선순위를 도출하였다. 인적요인, 장비 및 설비, 안전교육, 기업환경 등 4개 상위 요인과 각각 4개의 세부요인을 통해 분석을 실시했다. 상위요인 분석결과에서는 인적요인, 안전교육, 장비 및 설비, 기업환경 순으로 가중치 순위가 나타났다. 세부요인의 요인별 우선순위는 작업자의 안전의식(0.728), 화종에 따른 적정 장비투입(0.345), 작업안전훈련(0.304)순으로 나타났다. 본 논문은 요인 간 상대적 중요도를 도출함으로 현장 작업자 및 기업의 안전의식 제고와 항만하역사고의 재해발생률을 감소하는데 기여가 있다. 향후 컨테이너화물 등 여타 재해비율이 높은 화물들을 대상으로 한 추가연구 및 집단을 구분한 연구가 필요하다.
본 연구는 지역항만 발전을 위한 항만운영기관의 역할과 관련하여 항만공사(PA)가 운영 중인 부산 인천 울산항을 중심으로 중요 역할을 도출하고 각 부분별 세 항만의 운영 효율 우선순위를 정하는 연구이다. 연구 방법론으로 요인분석 및 Fuzzy분석을 사용하였고, 선행연구를 통해 항만공사 및 지방해양항만청의 중요역할을 총 13가지의 하위평가요인으로 선정하였다. 또한, 요인분석을 통해 항만안전 및 정보관리를 포함한 총 4가지 상위평가요인으로 그룹핑 하였고, Fuzzy분석을 통해 각 항목의 중요도를 선정한 결과 항만마케팅이 가장 중요한 요인으로 선정되었다. 각 상위평가요인 및 측정변수에 따른 부산 인천 울산항만 운영기관 순위를 정한 결과, 부산항만운영기관이 1위를 차지하였고, 인천항만운영기관은 2위, 울산항만운영기관이 3위를 차지하였다. 결론적으로, 각 항목별 항만의 순위 점검을 통해 부족한 부분을 우선적으로 보완해 나간다면 향후 각 지역별 항만의 발전계획에 중요한 지표로 사용될 수 있을 것이라 판단된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.