• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2669-2671
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• 2001

In this paper, we propose design a Multi-Fuzzy Inference model structure. In order to determine structure of the proposed Multi-Fuzzy Inference model, HCM clustering method is used. The parameters of membership function of the Multi-Fuzzy are identified by genetic algorithms. A aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. We use simplified inference and linear inference as inference method of the proposed Multi-Fuzzy model and the standard least square method for estimating consequence parameters of the Multi-Fuzzy. Finally, we use some of numerical data to evaluate the proposed Multi-Fuzzy model and discuss about the usefulness.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제6권2호
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• pp.75-101
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• 2005

본 논문은 1997년과 2000년 이차에 걸쳐서 출간된 $\ll$한국 민간단체 총람\gg$ 자료를 소개하고, 이 자료의 분석을 통해 한국 시민단체의 성장에 대한 양적 연구를 수행한다. 시민단체 성장에 대한 주요 지표가 될 수 있는 회원수 정보와 설립연도 정보의 질을 데이터에 나타난 결측율을 중심으로 검토한다. 회원수 정보를 통해서 1996년에서 1999년 사이의 회원수 변화를 활동 분야에 따라 알아보고 그 결과를 시민단체의 성장이라는 측면에서 논의한다. 분석 결과 우리나라 시민단체 성장의 주축이라고 여겨지고 있는 시민사회 분야에서, 특히 전국적 규모의 단체들을 중심으로 많은 회원 감소가 있었던 것으로 보인다. 설립되는 단체 수의 지속적인 증가 추세와 맞물려, 이 결과는 계속적으로 그 숫자가 증가하고 있는 시민단체들 사이에 제한된 자원을 둘러싼 경쟁이 있음을 반영한다고 본다. 이러한 경향을 생태학적 조직이론에 근거해서 논의하고, 1945년부터 1996년까지 시민단체의 수적 성장 패턴을 설립연도 정보를 이용하여 간접적으로 확인한다. 이 의사 성장 곡선(pseudo-growth curve)을 생태학적 조직 이론에 근거해서 로지스틱 성장 곡선 모형으로서 제시하고, 비선형적 회귀분석을 통해 활동 범위와 분야별로 단체들의 수적 증가 추이를 비교해 본다.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.42-51
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• 2004

본 논문은 열과 연기농도를 입력변수로 갖는 퍼지로직을 적용한 화재감지시스템을 제시한 연구이다. 본 논문에서 제시한 화재감지시스템은 열과 연기농도를 입력신호로 받아들이고 이를 통하여 화재가능성이 추론되는 퍼지추론시스템을 포함하고 있다. 이 추론시스템의 조건부(antecedent part)는 fuzzy 단일 값(singleton)으로 열과 연기농도가 입력되도록 하였고, 결론부(conclusion part)는 화재가능성으로 적용하였다. 또한 퍼지추론을 위하여 적용된 membership함수는 삼각형 membership함수이다 추론하는 방법은 Mamdani가 제안한 minimum 연산을 사용하였다. 그리고 이러한 계산을 위하여 Matlab 프로그램을 사용하였고 이 프로그램을 이용하여 GUI(graphic user interface)기반의 화재감지프로그램을 개발하였다. 이와 같은 퍼지로직이 적용된 화재감지시스템의 신뢰성을 검증하기 위하여 불꽃화재와 훈소화재에 대한 실험을 통하여 추론되는 화재가능성을 분석하였다. 그 결과 본 연구의 퍼지로직을 적용한 화재감지시스템은 연소상황에 따라 비교적 정확하게 화재가능성을 추론하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.360-369
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• 2010

본 연구는 온라인 커뮤니티에서 개인의 프라이버시 염려와 자아불일치 및 커뮤니티의 공동체 의식과의 관계를 고찰해 보고자 한 것이었다. 먼저, 개인의 프라이버시 염려가 자아불일치에 미치는 영향을 살펴보고, 인터넷 사용기간의 조절효과를 분석해 보기로 하였다. 기존 연구를 기반으로 하여 본 연구에서 사용된 개인의 프라이버시 염려 요인은 정보에 대한 수집, 통제, 인식을 고려하였으며, 커뮤니티에 대한 공동체 의식 요인은 소속감과 몰입감을 고려하였다. 온라인 커뮤니티 이용자를 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 조절효과를 검정하기 위해 계층적 회귀분석을 이용하였다. 연구 결과, 프라이버시 염려 중 정보에 대한 수집, 통제, 인식의 요인 중 인식의 요인만이 자아불일치에 부(-)의 영향을 주는 것으로 조사되었다. 이때 인터넷 사용기간은 정보의 인식 및 통제가 자아불일치에 주는 영향력을 조절하는 요인인 것으로 조사되었다. 다음으로, 온라인과 오프라인에서의 자아불일치가 커뮤니티에 대한 소속감과 몰입감에 미치는 영향을 분석한 결과, 자아불일치가 소속감에는 부(-)의 영향을 주지만, 몰입감에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다.

• 농촌계획
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• 제19권3호
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• pp.51-59
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• 2013

The objective of this study was to make a map of farmland vulnerability to flood inundation based on morphologic characteristics from the flood-damaged areas. Vulnerability mapping based on the records of flood damages has been conducted in four successive steps; data preparation and preprocessing, identification of morphologic criteria, calculation of inundation vulnerability index using a fuzzy membership function, and evaluation of inundation vulnerability. At the first step, three primary digital data at 30-m resolution were produced as follows: digital elevation model, hill slopes map, and distance from water body map. Secondly zonal statistics were conducted from such three raster data to identify geomorphic features in common. Thirdly inundation vulnerability index was defined as the value of 0 to 1 by applying a fuzzy linear membership function to the accumulation of raster data reclassified as 1 for cells satisfying each geomorphic condition. Lastly inundation vulnerability was suggested to be divided into five stages by 0.25 interval i.e. extremely vulnerable, highly vulnerable, normally vulnerable, less vulnerable, and resilient. For a case study of the Jinju, farmlands of $138.6km^2$, about 18% of the whole area of Jinju, were classified as vulnerable to inundation, and about $6.6km^2$ of farmlands with elevation of below 19 m at sea water level, slope of below 3.5 degrees, and within 115 m distance from water body were exposed to extremely vulnerable to inundation. Comparatively Geumsan-myeon and Sabong-myeon were revealed as the most vulnerable to farmland inundation in the Jinju.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권3호
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• pp.69-76
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• 2008

본 논문에서는 Mountain clustering 알고리즘을 이용한 Fuzzy Radial Basis Function Neural Network(FRBFNN)의 규칙 수를 자동생성 방법을 제시한다. FRBFNN은 기존 RBFNN에서 가우시안이나 타원형 형태의 특정 RBF를 사용하는 구조와 달리 클러스터의 중심값과의 거리에 기반을 둔 멤버쉽함수를 사용하여 전반부의 공간 분할 및 활성화 레벨을 결정한다. 또한 분할된 로컬영역에서의 입출력 특성을 나타내는 퍼지규칙의 후반부로서 고차 다항식을 고려하였다. 본 논문에서는 데이터의 밀집도에 기반을 두어 클러스터링을 수행하는 Mountain clustering 알고리즘을 사용하여 적합한 퍼지 규칙(클러스터)의 수와 클러스터의 중심값을 자동적으로 생성하는 방법을 제안한다. Mountain clustering으로부터 구해진 클러스터의 중심은 멤버쉽 값을 결정하는데 사용되며, Weighted Least Square Estimator (WLSE) 알고리즘을 사용하여 후반부 다항식의 계수를 추정한다. 제안된 알고리즘은 비선형 함수 모델링에 적용하여 성능의 우수성과 알고리즘의 타당성을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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• pp.189-192
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• 1996

This paper presents a systematic approach to identify a linguistic fuzzy model for a multi-input and single-output complex system. Such a model is composed of fuzzy rules, and its output is inferred by the simplified reasoning. The structure and membership function parameters for a fuzzy model are automatically and simultaneously identified by GA (Genetic Algorithm). After GA search, optimal parameters for the fuzzy model are finely tuned by a gradient method. A numerical example is provided to evaluate the feasibility of the proposed approach. Comparison shows that the suggested approach can produce the linguistic fuzzy model with higher accuracy and a smaller number of rules than the ones achieved previously in other methods.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.370-370
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• 2000

In this paper, we design a Multi-Fuzzy model by means of HCM clustering and genetic algorithms for a nonlinear system. In order to determine structure of the proposed Multi-Fuzzy model, HCM clustering method is used. The parameters of membership function of the Multi-Fuzzy ate identified by genetic algorithms. A aggregate performance index with a weighting factor is used to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. We use simplified inference and linear inference as inference method of the proposed Multi-Fuzzy mode] and the standard least square method for estimating consequence parameters of the Multi-Fuzzy. Finally, we use some of numerical data to evaluate the proposed Multi-Fuzzy model and discuss about the usefulness.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1997년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.267-270
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• 1997

In this paper, we proposed an optimazation method using Genetic Algorithm for nonlinear system modeling. Fuzzy Neural Network(FNNs) was used as basic model of nonlinear system. FNNs was fused of Fuzzy Inference which has linguistic property and Neural Network which has learning ability and high tolerence level. This paper, We used FNNs which was proposed by Yamakawa. The FNNs was composed Simple Inference and Error Back Propagation Algorithm. To obtain optimal model, parameter of membership function, learning rate and momentum coefficient of FNNs are tuned using genetic algorithm. And we used simplex algorithm additionaly to overcome limit of genetic algorithm. For the purpose of evaluation of proposed method, we applied proposed method to traffic choice process and waste water treatment process, and then obtained more precise model than other previous optimization methods and objective model.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.3007-3009
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• 2000

In this paper, we design a Multi-Fuzzy model by means of clustering method and genetic algorithms for a nonlinear system. In order to determine structure of the proposed Multi-Fuzzy model. HCM clustering method is used. The parameters of membership function of the Multi-Fuzzy are identified by genetic algorithms. We use simplified inference and linear inference as inference method of the proposed Multi-Fuzzy model and the standard least square method for estimating consequence parameters of the Multi-Fuzzy. Finally, we use some of numerical data to evaluate the proposed Multi-Fuzzy model and discuss about the usefulness.