• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제12권1호
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• pp.1-5
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• 2012

Data reduction has been used widely in data mining for convenient analysis. Principal component analysis (PCA) and factor analysis (FA) methods are popular techniques. The PCA and FA reduce the number of variables to avoid the curse of dimensionality. The curse of dimensionality is to increase the computing time exponentially in proportion to the number of variables. So, many methods have been published for dimension reduction. Also, data augmentation is another approach to analyze data efficiently. Support vector machine (SVM) algorithm is a representative technique for dimension augmentation. The SVM maps original data to a feature space with high dimension to get the optimal decision plane. Both data reduction and augmentation have been used to solve diverse problems in data analysis. In this paper, we compare the strengths and weaknesses of dimension reduction and augmentation for classification and propose a classification method using data reduction for classification. We will carry out experiments for comparative studies to verify the performance of this research.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.812-814
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• 1999

In this paper, we are applied the Genetic Algorithm (GA) to design of fuzzy logic controller (FLC) for a DC Servo-Motor Speed Control. GA is used to design of the membership functions and scaling factor of FLC. To evaluate the performances of the proposed FLC, we make an experiment on FLC for the speed control of an actual DC servo-motor system with nonlinear characteristics. Experimental results show that proposed controller have better performance than those of PD controller.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권2호
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• pp.114-118
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• 2005

Recently, in order to guarantee the quality of the final product from the production line, several equipments able to examine the polymer ingredients' quality are being used. Rheotruder is one of the equipments manufactured to measure the viscosity of the ingredient that is an important factor for the quality of final product. However, Rheotruder has nonlinear characteristics such as time delay which make systematic analysis difficult. In this paper, in order to enhance the performance of Rheotruder, a new scheme is introduced. It incorporates TDNN (Time Delay Neural Network) bank and Elman network to get a right decision on whether the tested ingredient is good or not. Furthermore, the proposed scheme is verified through real test execution.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제4권2호
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• pp.172-175
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• 2004

Generally, the yield rate of semiconductors is the major factor that affects directly the price of semiconductors. For a high yield rate of semiconductors, the air inside clean room is needed to be purified and high efficient filters are used for this. The filter are made of super-fine fiber and certain pinholes can be easily produced on the filter's surface by inadvertent manufacturing. As these pinholes are not easily detected with the bare sight, these pinholes exert a negative impact to filtration performance of the filter. In this research, not only the automatic test equipment for detecting pinholes is proposed, but also inverse modeling scheme based on artificial neural network is applied for tuning of its important parameters.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.403-410
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• 2008

본 논문은 교통을 수동 조작하는점에 대한 사람들의 반응을 분석하기 위해서 퍼지측도와 퍼지적분의 응용에 관련된 것이다. 이같은 목적을 위해 수동 교통조작에 대한 설문조사가 이루어지고 데이터는 전문가와 비전문가를 사이에 두고 이루어져 있다. 사람들의 반응의 기본구조를 파악하기 위해 요소분석을 수행하였다. 전문가와 비전문가 그굽들사이의 설문조사의 반응에 대한 태도가 퍼지측도분석에 의한 계층적 구저로서 잘 설명되어진다.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.93-103
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• 1998

효율적이고 체계적인 퍼지제어를 위해 조작자의 제어동작을 모델링하거나 공정을 모델링하는 기법이 필요하고, 또한 퍼지 추론시에 조건부의 기여도(contribution factor)의 결정과 동작부의 제어량의 결정이 추론의 결과에 중요하다. 본 논문에서는 추론시 조건부의 기여도와 동작부의 세어량이 퍼지 엔트로피의 개념하에서 수행되는 적응 퍼지 추론시스템을 제시한다. 제시된 시스템은 전방향 신경회로망의 토대위에서 구현되며 주건부의 기여도가 퍼지 엔트로피에 의하여 구해지고, 동작부의 제어량은 확장된 퍼지 엔트로피에 의하여 구해진다. 이를 위한 학습 알고리즘으로는 역전파 알고리즘을 이용하여 조건부의 파라미터의 동정을 하고 동작부 파라미터의 동정에는 국부해에 보다 강인한 유전자 알고리즘을 이용하다. 이러한 모델링 기법을 임펄스 잡음과 가우시안 잡음이 첨가된 영상에 적용하여 본 결과, 영상복원시에 발생되는 여러 가지의 경우에 대한 적응성이 보다 양호하게 유지되었고, 전체영상의 20%의 데이터만으로도 객관적 화질에 있어서 기존의 추론 방법에 비해 향상을 보였다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2003년도 하계학술대회 논문집
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• pp.149-152
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• 2003

플랜트 모델이나 경험에 근거하여 설계된 퍼지제어기를 실제 플랜트에 적용할 경우, 모델링 오차와 플랜트에 대한 관련지식의 부족으로 만족할 만한 제어 결과를 나타내지 못할 경우가 있다. 이 경우 제어성능을 향상시키기 위해 제어기의 제어인자를 다시 조정하여야 하고, 이 조정과정은 시행착오 방법으로 수행되기 때문에 많은 시간과 비용을 필요로 한다. 본 논문에서는 정규화 된 오차와 오차 변화량를 사용하여 플랜트 응답에 따라 입력과 출력의 적절한 스케일 계수를 조정하는 퍼지제어기를 제안한다. 정규화 된 오차를 출력 소속함수의 중심과 폭에 곱해 출력 범위를 재조정하고, 플랜트 응답에 의해 입력의 스케일 계수를 결정한다. 이를 확인하기 위해 2차 플랜트에 적용하여 모의 실험을 수행하였다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제36권5호
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• pp.489-509
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• 2024

Slope stability analysis and prediction are of critical importance to geotechnical engineers, given the severe consequences associated with slope failure. This research endeavors to forecast the factor of safety (FOS) for slopes through the implementation of six distinct ML techniques, including back propagation neural networks (BPNN), feed-forward neural networks (FFNN), Takagi-Sugeno fuzzy system (TSF), gene expression programming (GEP), and least-square support vector machine (Ls-SVM). 344 slope cases were analyzed, incorporating a variety of geometric and shear strength parameters measured through the PLAXIS software alongside several loss functions to assess the models' performance. The findings demonstrated that all models produced satisfactory results, with BPNN and GEP models proving to be the most precise, achieving an R² of 0.86 each and MAE and MAPE rates of 0.00012 and 0.00002 and 0.005 and 0.004, respectively. A Pearson correlation and residuals statistical analysis were carried out to examine the importance of each factor in the prediction, revealing that all considered geomechanical features are significantly relevant to slope stability. However, the parameters of friction angle and slope height were found to be the most and least significant, respectively. In addition, to aid in the FOS computation for engineering challenges, a graphical user interface (GUI) for the ML-based techniques was created.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.116-126
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• 2006

본 연구는 도시성장에 관한 연구로써 부산시와 김해시 그리고 진해시의 도시성장과정을 분석하고 분석을 통하여 도시성장 패턴을 정립한다. 도시성장모델링을 통하여 각 지역의 조건에 따라 도시성장 형태와 패턴이 다르다는 것을 도출하고 이를 통하여 의사결정자들에게 공간계획시 활용할 수 있도록 한다. 연구방법으로는 퍼지-AHP와 셀룰라 오토마타를 도입하여 각 지역의 도시성장을 분석하였으며, 다양한 네이버후드와 전이규칙의 시뮬레이션을 통해 각 지역에 적합한 도시성장패턴을 도출하였다. 본 연구를 수행한 결과 부산지역 도시성장 패턴과 부산시 주변도시인 김해시와 진해시의 도시성장 패턴은 서로 다른 것으로 분석되어 각 지역적 조건에 따라 도시성장 패턴이 다른 것으로 도출되었다.

• 대한교통학회지
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• 제29권6호
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• pp.75-83
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• 2011

본 연구에서는 항공화물 서비스 경쟁력 평가 요소 및 중요도를 결정하고, 실제 항공화물 운송사에 대한 서비스 품질을 평가하고자 한다. 항공화물 서비스에 대한 평가 대상을 Skyteam의 주요 화물 서비스 상품인 Equation Heavy, Equation, Variation, Dimension로 정하였고, 이 서비스 상품에 대한 품질 평가를 실행하였다. 본 분석은 전문가 설문 조사, AHP 및 퍼지적분(Fuzzy Integral) 등의 방법론들을 적용하였고, 선행 연구와 전문가 인터뷰, 그리고 요인분석을 통해 주요 평가요소를 추출하여 서비스 품질 평가모형을 구축하였다. 주요 평가요소는 인프라, 신뢰성, 신속 대응성, 경제성, 안전성 요소 등을 설정하였다. 이 다섯 가지 요소를 바탕으로 하여 수게노(Sugeno)가 제안한 퍼지 적분 방법론에서 파생된 알고리즘을 적용하여 최종으로 화물 서비스 품질을 분석하였다.