• 디지털융복합연구
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• 제16권10호
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• pp.169-178
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• 2018

경인항은 국가관리 무역항임에도 불구하고 인지도, 항만 배후 인프라가 부족하며, 주변항에 비해 경쟁력을 갖추고 있지 못하다. 이에 본 연구에서는 경인항의 활성화를 위한 전략적 개선방안을 제시하기 위해 경인항을 이용 중인 화주사의 인식을 반영한 Fuzzy-IPA분석을 실시하였다. 이를 통해 향후 경인항 운영활성화를 위한 실증적인 개선방안을 제시하고자 했다. 분석결과 최우선 투자영역에 비용적인 측면의 요인인 하역보관 비용, 항만시설 사용료, 인센티브 및 지원 등 3개 요인이 도출되었다. 유지강화 영역에는 화물 안전성, 인프라 설비, 내륙운송비 3개의 요인이 도출되었으며, 현상유지 영역과 점진적 개선영역에서는 화물처리에 관련된 요인과 서비스 요인이 도출되었다. 본 연구는 경인항을 이용하는 화주사를 대상으로 계량화 방법을 사용하여 인식을 분석하였으며, 이를 바탕으로 실증적 활성화 방안을 제시하였다. 향후 연구에서는 선박의 기항빈도, 항로 다변화 방안 등을 추가하여 분석에 반영할 필요가 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권2호
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• pp.44-61
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• 2022

최근 화물자동차 통행량이 증가함에 따라 도로가 더욱 혼잡해지고 사고 위험도도 높아지고 있는 추세이다. 화물자동차로 인한 교통사고 치사율은 승용차와 승합차에 비해 약 2~3배로 높은 상황으로 화물자동차 교통안전에 대한 대책 마련이 시급한 상황이다. 기존 연구들이 대부분 교통사고에 영향을 미치는 요인 분석에 집중하였다면, 본 연구에서는 운전자 설문조사 및 인터뷰, 관련 연구 등을 토대로 화물자동차의 교통안전을 위한 대책을 제시하였다. Fuzzy-AHP 방법론을 활용하여 안전대책 항목을 대분류 4개, 소분류 12개로 설정하고, 항목 간의 우선순위를 평가하였다. 분석결과, 화물자동차 운전자의 근무환경 개선이 가장 중요한 것으로 도출되었으며, 도로 교통환경 개선이 그 뒤를 이었다. 세부적으로는 화물자동차 운임제도 개선, 운전자의 충분한 휴식 보장, 도로변 불법 주정차 단속 강화 등이 시급한 것으로 나타났다. 본 연구는 향후 지속적 증가한 화물자동차 통행에 대비한 안전정책 마련을 위해 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 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.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.638-643
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• 2012

This paper presents an intelligent reduction method for external noise. The main idea comes from PSO-FCM (Particle Swam Optimization Fused fuzzy C-Means) clustering. The data of the target is transformed from the antenna coordinates to the vessel one and to the system coordinates. In the conversion, the overall noises hinder observer to get the exact position and velocity of the maneuvering target. While the filter is used for tracking system, unexpected acceleration becomes the main factor which makes the uncertainty. In this paper, the tracking efficiency is improved with the PSO-FCM and the compensation methodology. The acceleration is approximated from the external noise splitted by the proposed clustering method. After extracting the approximated acceleration, the rest in the noise is filtered by the filter and the compensation is added to after that. Proposed tracking method is applicable to the linear model and nonlinear one together. Also, it can do to the on-line system. Finally, some examples are provided to examine the reliability of the proposed method.

• 전기학회논문지
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• 제60권12호
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• pp.2346-2351
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• 2011

This paper presents the intelligent external noise analysis method for nonlinear maneuvering target. After recognizing maneuvering pattern of the target by the proposed method, we track the state of the target. The external noise can be divided into mere noise and acceleration using only the measurement. divided noise passes through the filtering step and acceleration is punched into dynamic model to compensate expected states. The acceleration is the most deterministic factor to the maneuvering. By dividing, approximating, and compensating the acceleration, we can reduce the tracking error effectively. We use the fuzzy c-means (FCM) clustering as the method to divide external noise. FCM can separate the acceleration from the noise without criteria. It makes the criteria with the data made by measurement at every sampling time. So it can show the adaptive tracking result. The proposed method proceeds the tracking target simultaneously with the learning process. Thus it can apply to the online system. The proposed method shows the remarkable tracking result on the linear and nonlinear maneuvering. Finally, some examples are provided to show the feasibility of the proposed algorithm.

• Earthquakes and Structures
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• 제14권2호
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• pp.143-153
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• 2018

Correlation among different factors must be considered for selection of influencing factors in safety monitoring of high dam including positive correlation of variables. Therefore, a new factor selection method was constructed based on Copula entropy and mutual information theory, which was deduced and optimized. Considering the small sample size in high dam monitoring and distribution of daily monitoring samples, a computing method that avoids causality of structure as much as possible is needed. The two-dimensional normal information diffusion and fuzzy reasoning of pattern recognition field are based on the weight theory, which avoids complicated causes of the studying structure. Hence, it is used to dam safety monitoring field and simplified, which increases sample information appropriately. Next, a complete system integrating high dam monitoring and uncertainty prediction method was established by combining Copula entropy theory and information diffusion theory. Finally, the proposed method was applied in seepage monitoring of Nuozhadu clay core-wall rockfill dam. Its selection of influencing factors and processing of sample data were compared with different models. Results demonstrated that the proposed method increases the prediction accuracy to some extent.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.63-70
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• 1995

퍼지논리제어기는 산업응용에 광범위하게 연구되고 있으며, 계속적으로 사용되고 있다. 그러나 퍼지집합의 조정을 통해 최적규칙을 구축하기 위하여, 시행착오에 의한 매우 능숙한 기술이 요구된다. 이 논문에서는 첫째로, 퍼지논리제어기와 기존의 PID 제어기로 구성된 하이브리드 퍼지제어기를 제안한다. 즉, 시스템의 제어 입력은 퍼지변수로서, 과도상태에서의 FLC출력과 정상상태에서의 PID 출력의 컨벡스(convex) 결합이다. 둘째로, 간략추론법과 개선된 컴플렉스방법을 이용한 강력한 자동동조알고리즘이 퍼지논리제어기의 성능을 자동적으로 개선하기 위하여 사용된다. 이방법은 오차변화율및 제어출력의 제한조건에 의하여, 언어제어규칙, 퍼지계수(scaling factor), PID계수, 하이브리드 퍼지논리제어기의 하중계수의 최적값을 자동적으로 추정한다. 시뮬레이션은 시간지연 플랜트및 하수처리시스템의 활성오니공정과 같은 비선형 플랜트에서 실행되고, 시스템의 성능은 평가지수 ITAE로 평가된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.47-50
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• 2000

In this paper, an optimal identification method using Multi-FNN(Fuzzy-Neural Network) is proposed for model ins of nonlinear complex system. In order to control of nonlinear process with complexity and uncertainty of data, proposed model use a HCM clustering algorithm which carry out the input-output data preprocessing function and Genetic Algorithm which carry out optimization of model. The proposed Multi-FNN is based on Yamakawa's FNN and it uses simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rules. HCM clustering method which carry out the data preprocessing function for system modeling, is utilized to determine the structure of Multi-FNN by means of the divisions of input-output space. Also, the parameters of Multi-FNN model such as apexes of membership function, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. Also, a performance index with a weighting factor is presented to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model, To evaluate the performance of the proposed model, we use the time series data for gas furnace and the numerical data of nonlinear function.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.38-44
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• 1998

본 논문에서는 변전설비 운용의 자동화를 실현하기 위하여 변전설비에서 발생하는 다양한 사고를 판정할 수 있고, 변전설비 사고가 송전설비로 확산되는 경우에 대비하기 위하여 송전설비의 진단기능을 부가시킨 지역급전분소의 운전자 지원을 위한 지능적 통합 고장진단 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 전문가 시스템은 변전설비와 송전설비에서 발생하는 다양한 사고를 진단할 수 있으며, 데이터 이중화 장치를 통하여 감시제어 시스템의 데이터 베이스를 공유하게 함으로서 최소한의 부담으로 기존의 감시제어 시스템에 설치할 수 있도록 하였다. 또한 지식에 포함된 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 수행하였고, 모듈라 프로그래밍 기법과 메타-인퍼런스 기법을 사용하고 있으며, 저가의 개인용 컴퓨터로 구현하였다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제4권2호
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• pp.25-32
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• 2005

This paper proposes a method for the intelligent load distribution of two cooperating robots(TCRs) using fuzzy logic. The proposed scheme requires the knowledge of the robots' dynamics, which in turn depend upon the characteristics of large flat panel displays(LFPDs) carried by the TCRs. However, the dynamic properties of the LFPD are not known exactly, so that the dynamics of the robots, and hence the required Joint torque, must be calculated for nominal set of the LFPD characteristics. The force of the TCRs is an important factor in carrying the LFPD. It is divided into external force and internal force. In general, the effects of the internal force of the TCRs are not considered in performing the load distribution in terms of optimal time, but they are essential in optimal trajectory planning; if they are not taken into consideration, the optimal scheme is no longer fitting. To alleviate this deficiency, we present an algorithm for finding the internal-force (actors for the TCRs in terms of optimal time. The effectiveness of the proposed system is demonstrated by computer simulations using two three-joint planner robot manipulators.