퍼지모델링은 일반적으로 주어진 데이터를 이용하고 퍼지규칙은 입력변수를 선정하고 각 입력변수에 대한 입력공간을 분할함으로써 입력변수 및 공간분할에 의해 확립된다. 퍼지규칙의 전반부는 입력변수, 공간분할 수 및 소속 함수를 선정하고 본 논문에서 후반부는 선형추론 및 변형된 이차식에 의해 다항식함수의 형태로 나타낸다. 전반부 파라미터의 동정은 입출력 데이터의 최소값과 최대값을 이용하는 최소-최대 방법 및 입출력 데이터를 군집으로 형성하는 C-Means 클러스터링 알고리즘을 사용하여 입력공간을 분할한다. 각 규칙의 후반부 파라미터들, 즉 다항식의 계수들의 동정은 표준최소자승법에 의해 수행된다. 본 논문에서 전반부 소속 함수는 사다리꼴형 멤버쉽 함수를 사용하여 입력공간을 분할하고 비선형공정에서 널리 이용되는 가스로데이터를 사용하여 성능을 평가한다.
현재 추천 시스템은 실제 사용자가 선호하는 항목을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 항목을 추천하는지 알 수 없다는 문제와 사용자들이 매우 적어 적합한 항목을 추천할 수 없는 데이터 희소성 문제, 새로운 사용자들이 유입됨에 따라 사용자들이 만족하는 항목을 추천하기 위해 시스템의 성능이 저하되는 Cold-Start 문제 등이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 불확실한 상황이나 문제들을 반영할 수 있는 퍼지-계층적 분석(Fuzzy-Analytic Hierarchy Process)과 주어진 항목들을 비슷한 항목들끼리 모으는 데이터 군집화 알고리즘을 활용하여 사용자들에게 만족할 수 있는 영화를 추천하기 위한 시스템을 구현하였다. 61명을 대상으로 영화 선호도에 대한 설문 조사를 실시한 데이터를 본 시스템에 적용한 결과 Fuzzy-AHP 기법을 통해서 데이터 희소성 문제를 해소할 수 있었으며, 또한 데이터 군집화 알고리즘을 통해 새로운 사용자들이 유입되어도 사용자에게 적합한 항목이 추천되었음을 확인할 수 있었다. 향후 노이즈 데이터나 아웃라이어(Outlier) 데이터를 걸러낼 수 있는 밀도 기반 클러스터링에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.
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.
Pourahmad, Saeedeh;Pourhashemi, Soudabeh;Mohammadianpanah, Mohammad
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제17권2호
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pp.823-827
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2016
Determination of the colorectal cancer stage is possible only after surgery based on pathology results. However, sometimes this may prove impossible. The aim of the present study was to determine colorectal cancer stage using three clustering methods based on preoperative clinical findings. All patients referred to the Colorectal Research Center of Shiraz University of Medical Sciences for colorectal cancer surgery during 2006 to 2014 were enrolled in the study. Accordingly, 117 cases participated. Three clustering algorithms were utilized including k-means, hierarchical and fuzzy c-means clustering methods. External validity measures such as sensitivity, specificity and accuracy were used for evaluation of the methods. The results revealed maximum accuracy and sensitivity values for the hierarchical and a maximum specificity value for the fuzzy c-means clustering methods. Furthermore, according to the internal validity measures for the present data set, the optimal number of clusters was two (silhouette coefficient) and the fuzzy c-means algorithm was more appropriate than the k-means clustering approach by increasing the number of clusters.
본 논문에서는 퍼지 클러스터링 알고리즘에 의해 구해진 퍼지 분할에 대한 최적 클러스터 수를 결정하는 방법을 제안한다. 제안된 척도는 퍼지 클러스터들간의 중첩성과 분리성을 이용한다. 중첩성은 클러스터간 인접도를 이용하여 계산하며, 분리성은 데이터에 대한 상관성 정도로 나타낸다. 따라서 중첩성이 낮고 분리성이 높을수록 좋은 클러스터 결과라고 할 수 있다. 표준 데이터 집합을 대상으로 기존의 척도들과 비교 실험함으로써 제안된 척도의 신뢰성을 검증하였다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 사용하여 생성된 퍼지규칙과 비중복면적 분산 측정법에 의해 추출된 최소의 특징입력을 이용하여, 1일 후의 KOSPI 예측을 하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM은 KOSPI의 최근 32일 동안의 CPPn,m(Current Price Position of day n for n-1 to n-m days)을 이용하여 1일 후의 KOSPI 상승과 하락을 예측한다. 특징입력으로써 CPPn,m과 최근 32일간의 CPPn,m을 웨이블릿 변환한 38개의 계수들 중 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 추출된 5개의 계수가 사용되었다. 제안된 방법으로 1991년부터 1998년까지의 실험군을 사용한 결과 평균 67.62%의 예측율을 나타내었다.
Seismic resiliency of new buildings has improved over the years due to better seismic codes and design practices. However, there is still large number of vulnerable and seismically deficient buildings. It is not economically feasible to retrofit and upgrade all vulnerable buildings, thus there is a need for rapid screening tool. Many factors contribute to the damageability of buildings; this makes seismic evaluation a complex multi-criteria decision making problem. Many of these factors are noncommensurable and involve subjectivity in evaluation that highlights the use of fuzzy-based method. In this paper, a risk-based framework earlier proposed by Tesfamariam and Saatcioglu (2008a) is extended using Fuzzy-TOPSIS method and applied to develop an evaluation and ranking scheme for steel buildings. The ranking is based on damageability that can help decision makers interpret the results and take appropriate decision actions. Finally, the application of conceptual model is demonstrated through a case study of 1994 Northridge earthquake data on seismic damage of steel buildings.
This paper presents the fuzzy optimization model based scheduling methodology for the efficient production control of a FFS(FIexible Flow Shop) under the uncertain production environment. To develop the methodology, a fuzzy optimization technique is introduced in which the uncertain production capacity caused by the random events like the machine breakdowns or the absence of workers is modeled by fuzzy number. Since the problem is NP hard, the goal of this study is to obtain the near optimal but practical schedule in an efficient way. Thus, Lagrangian relaxation method is used to decompose the problem into a set of subproblems which are easier to solve than the original one. Also, to construct the feasible schedule, a heuristic algorithm was proposed. To evaluate the performance of the proposed method, computational experiments, based on the real factory data, are performed. Then, the results are compared with those of the other methods, the deterministic one and the existing one used in the factory, in the various performance indices. The comparison results demonstrate that the proposed method is more effective than the other methods.
This study was carried out to construct accurate and scientific system of assessment indicators in selection of National Trust conservation areas, which was new concept of domestic environment movement and offer the raw data of new analytic method by introducing the fuzzy theory and weight for overcoming the uncertainty of ranking decision. To transform the Likert's scale granted to assessment indicators into the type of triangular fuzzy number(a, b, c), there was conversion to each minimum(a), median(b), and maximum(c) in applying membership function, and in using the center of gravity and eigenvalue, there was to decide the ranking. The rankings of converted values applied a mean importance and weight were confirmed that they were generally changed. Therefore, the ranking decision was better to accomplish objective and rational ranking decision by applying weight that was calculated in grouping of indicator than to judge the singular concept and to be useful in assessment of diverse National Trust site. In the future, because AHP, which was general method of calculating weight, was lacked, there was to understand the critical point to fix a pertinent weight, and to carry out the study applying engineering concept like fuzzy integral using $\lambda-measure$.
본 연구의 목적은 프로농구 경기의 승부 결과를 회귀모형을 이용하여 분석하는 것이다. 이를 위해 본 연구에서는 전통적인 회귀분석 방법과 문자적인 변수를 사용하는 퍼지회귀모형을 사용하였다. 승부의 결과를 두 팀 간의 점수차로 표현하여 분석한 일반회귀분석 방법에서는 두 팀의 점수차에 영향을 미치는 변수를 찾아 승부의 결과에 대한 회귀모형을 제시하였다. 그리고 두 팀의 승부 결과를 "대승, 승리, 신승, 석패, 패배 그리고 대패"와 같이 문자적으로 표현한 퍼지회귀모형에서는 각 팀의 경기력과 조직력을 퍼지수로 표현하여 각 팀의 경기력과 조직력이 승부의 결과에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구는 한국프로농구연맹(KBL, Korea Basketball League)에서 제공하는 2013~2014시즌의 자료와 프로농구의 결과를 분석하는 칼럼들을 이용하여 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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