In recent years, an increasing number of experimental studies have shown that the practical application of mature active control systems requires consideration of robustness criteria in the design process, including the reduction of tracking errors, operational resistance to external disturbances, and measurement noise, as well as robustness and stability. Good uncertainty prediction is thus proposed to solve problems caused by poor parameter selection and to remove the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOF) in nonlinear systems. To overcome the stability problem, this study develops an advanced adaptive predictive fuzzy controller, which not only solves the programming problem of determining system stability but also uses the law of linear matrix inequality (LMI) to modify the fuzzy problem. The following parameters are used to manipulate the fuzzy controller of the robotic system to improve its control performance. The simulations for system uncertainty in the controller design emphasized the use of acceleration feedback for practical reasons. The simulation results also show that the proposed H∞ controller has excellent performance and reliability, and the effectiveness of the LMI-based method is also recognized. Therefore, this dynamic control method is suitable for seismic protection of civil buildings. The objectives of this document are access to adequate, safe, and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization, implementation of sustainable disaster-resilient construction, sustainable planning, and sustainable management of human settlements. Simulation results of linear and non-linear structures demonstrate the ability of this method to identify structures and their changes due to damage. Therefore, with the continuous development of artificial intelligence and fuzzy theory, it seems that this goal will be achieved in the near future.
This paper presents a fuzzy-GA method to resolve dispersed generator placement for distribution systems. The problem formulation considers an objective to reduce power loss costs of distribution systems and the constraints with the number or size of dispersed generators and the deviation of the bus voltage. The main idea of solving fuzzy nonlinear goal programming is to transform the original objective function and constraints into the equivalent multi-objectives functions with fuzzy sets to evaluate their imprecise nature and solve the problem using the proposed genetic algorithm, without any transformation for this nonlinear problem to a linear model or other methods. The method proposed is applied to the sample systems to demonstrate its effectiveness.
본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 입력변수와 5개의 출력변수를 자료를 토대로 퍼지 DEA를 이용하여 측정 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 해양사고 발생자료 뿐만 아니라 환경스트레스치에 의한 잠재적 해양사고 발생가능 자료도 고려하여 운영효율성을 분석하였다. 한편, 현실자료에는 수많은 애매성이 존재하기 때문에 본 연구에서는 DEA법에 퍼지이론을 이용한 퍼지 DEA 법을 이용하였다. 이 퍼지 DEA법은 ${\alpha}-cut$ 을 기반으로 한 크리습 선형계획문제로 변환된 것으로 입/출력 변수를 삼각형 퍼지수로 하여 해를 산출하는 방법을 제안하였고, 제안된 퍼지 DEA를 이용하여 퍼지 RCC/RSC의 순위를 결정하였다. ${\alpha}-cut$를 0.5 로 하여 효율성을 산출한 결과 YS, BS, MP, TS, JJ, PH, US, IC, SC, DH, GS, TA, WD RCC/RSC 순으로 효율성 이 높게 나타났다. 따라서 효율성이 비교적 낮게 평가된TA, WD RCC/RSC는 효율성이 높은 준거집단을 참조하여 벤치마킹을 해야할 필요가 있다.
본 연구는 우리나라 RCC/RSC의 효율성을 2개의 입력변수와 5개의 출력변수로 한 토대로 퍼지 DEA를 이용하여 측정 평가하였다. 특히, 본 연구에서는 해양사고 발생자료 뿐만 아니라 환경스트레스치에 의한 잠재적 해양사고 발생가능 자료도 고려하여 운영효율성을 분석하였다. 한편, 현실자료에는 수많은 애매성이 존재하기 때문에 본 연구에서는 DEA법에 퍼지이론을 이용한 퍼지 DEA법을 이용하였다. 이 퍼지DEA법은 ${\alpha}$-cut을 기반으로 한 크리습 선형계획문제로 변환된 것으로 입/출력 변수를 삼각형 퍼지수로 하여 해를 산출하는 방법을 제안하였고, 제안된 퍼지 DEA를 이용하여 퍼지 RCC/RSC의 순위를 결정하였다. ${\alpha}$-cut을 0.5로 하여 효율성을 산출한 결과 YS, BS, MP, TY, JJ, PH, US, IC, SC, DH, GS, TA, WD RCC/RSC 순으로 효율성이 높게 나타났다. 따라서 효율성이 비교적 낮게 평가된 TA, WD RCC/RSC는 효율성이 높은 준거집단을 참조하여 벤치마킹을 해야 할 필요가 있다.
In this paper we deal with the miniaml cost network flow problem with uncertain arc capacity constraints. When the arc capacities are fuzzy with linear L-R type membership function, using parametric programming procedure, we reduced it to the deterministic minimal cost network flow problem which can be solved by various typical network flow algorithms. A modified Algorithm using the Out-of-kilter algorithm is developed.
본 연구에서는 이상홍수 발생 시 저수지의 안전성을 확보함과 동시에 두 개의 저수지를 효율적으로 연계운영하여 하류의 홍수피해를 줄이기 위한 모형을 개발하였다. 이상홍수 발생 시 저수지 최적연계운영을 위해 선형계획법을 사용하였고, 저수지 운영에서 유입량, 저수지 수위, 유입량의 증감 등의 요소에 포함된 불확실성을 해결하기 위해 퍼지제어기법을 도입하였다. 선형계획법을 이용하여 이상홍수 유입에 따른 저수지 최적연계운영규칙을 찾아내고, 퍼지제어기법을 사용하여 신속하고 정교한 운영이 요구되는 이상홍수 유입상황에 사용할 수 있는 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 낙동강 상류에 위치한 안동댐과 임하댐을 대상으로 각 댐의 저수지에 100년 빈도의 홍수와 PMF가 유입될 때 안동시의 계획홍수량을 초과하지 않도록 저수지최적연계운영을 실시하였고, 최적연계운영규칙과 퍼지제어기법을 사용하여 댐 하류지점의 유량과 각 댐별 저류량, 유입량, 유입량의 증감에 따라 방류량을 결정하는 모형을 개발하였다. 개발된 모형은 안동댐과 임하댐의 각 저수지 및 안동시의 유황에 따라 결정되는 224개의 퍼지규칙으로 정리되었으며, GUI를 통해 현재 유황을 입력하면 각 댐의 방류량을 간단히 결정할 수 있다.
The determination of the associated weights in the theory of ordered weighted averaging (OWA) operators is one of the important issue. Recently, Wang and Parkan [Information Sciences 175 (2005) 20-29] proposed a minimax disparity approach for obtaining OWA operator weights and the approach is based on the solution of a linear program (LP) model for a given degree of orness. Recently, Liu [International Journal of Approximate Reasoning, accepted] showed that the minimum variance OWA problem of Fuller and Majlender [Fuzzy Sets and Systems 136 (2003) 203-215] and the minimax disparity OWA problem of Wang and Parkan always produce the same weight vector using the dual theory of linear programming. In this paper, we give an improved proof of the minimax disparity problem of Wang and Parkan while Liu's method is rather complicated. Our method gives the exact optimum solution of OWA operator weights for all levels of orness, $0\leq\alpha\leq1$, whose values are piecewise linear and continuous functions of $\alpha$.
본 논문에서는 새로운 방식의 싱글톤 형태 퍼지 제어기의 안정도 해석 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안되는 방식은 기존의 논문에서 찾을 수 있는 해석적 방식이 아니라 최적화 알고리즘을 이용한 수치적 접근 방식이다. 본 알고리즘은 크게 이차계획법과 선형 행렬 부등식으로 이루어져 있다. 끝으로 컴퓨터 모의 실험을 통해 타당성을 확인한다.
This paper introduces an evolutionary nonlinear regression based compensation technique for the short-range prediction of wind speed using AWS(Automatic Weather Station) data. Development of an efficient MOS(Model Output Statistics) is necessary to correct systematic errors of the model, but a linear regression based MOS is hard to manage an irregular nature of weather prediction. In order to solve the problem, a nonlinear and symbolic regression method using GP(Genetic Programming) is suggested for a development of MOS wind forecast guidance. Also FCM(Fuzzy C-Means) clustering is adopted to mitigate bias of wind speed data. The purpose of this study is to evaluate the accuracy of the estimation by a GP based nonlinear MOS for 3 days prediction of wind speed in South Korean regions. This method is then compared to the UM model and has shown superior results. Data for 2007-2009, 2011 is used for training, and 2012 is used for testing.
000년부터 2030년까지의 한국 원전연료주기의 최적전략을 도출하기 위하여 선형계획법을 사용하였다. 최적화를 위한 결정 인자로서는 원전연료 주기비용, 요소비용의 불확실성, 우라늄 소요량을 사용하였다. 위의 인자들을 동시에 고려하기 위하여 각각에 대한 만족도 중 최소값을 최대화하는 퍼지 의사결정기법을 이용하였다. 사용 후 원전 연료에 대한 가능한 선택대안으로는 직접처분, DUPIC, 재처리를 가정하였다. 한국의 원전연료주기 전략은 2010년경부터 재처리를 시작하여 그 처리용량을 2025년경에는 800톤까지 점차로 늘려 나가고, DUPIC 처리를 2025년경부터 시작하는 것이 최적인 것으로 나타났다. 요소비용의 불확실성과 우라늄 소요량을 고려함으로써 단순히 비용만을 고려한 경우보다 총비용은5.4%증가하나, 요소비용 불확실성은 7.1%, 우라늄 소요량은 6. d1% 감소하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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