This study was carried out to offer the systematical and scientific method of regional environment conservation by deciding the rank using fuzzy theory, and try to find the methodology to accurately accomplished the regional environment assessment for sound land conservation. The results were as follows. 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. We used the center of gravity and eigenvalue leading to the rank. In the sequential analysis of rank-based test of assessment indicators by triangular fuzzy number, the result proclaimed that ranking of the indicators was, in the biotic field, in the order of 'dominance', 'sociality', 'coverage' and in the abiotic one, 'soil pH', 'T-N', 'soil property', and in the qualitative one, 'impact rating class', 'hemeroby degree', 'land use pattern', and in the functional one, 'protection of water resource', 'offer of recreation', 'protection of soil erosion'. Therefore, there was a difference between subjective rank from human and the rank from triangular fuzzy number. In other words, the scientific rank decision would be not so much being subjective and biased as dealing with human thoughts mathematically by triangular fuzzy number.
최근 채권의 상환 및 이자의 확실성 정도를 측정하고 연관된 상대적인 위험의 정도를 나타내는 채권등급 평가의 중요성이 대두되고 있다. 초기의 대다수 선행 연구들에서는 기업의 채권 등급예측을 위하여 통계적 기법이 많이 사용되었으나, 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 사례기반 추론 등 인공지능 기법들이 통계모형의 대안으로 제시되어지고 있다. 사례기반 추론에서는 과거의 사례들이 지식으로 표현되고 해결 방법으로 사용된다. 유용한 사례기반 시스템을 구축하기 위해서 시스템의 지식베이스를 구축할 사례들을 인간의 정보처리 과정과 유사한 방법으로 표현하는 것이 중요하다. 본 논문은 실제 세계의 애매모호한 사례들을 다루는데 적절한 퍼지집합개념을 사례기반 추론과 결합하는 통합 방법론을 제시하고자 한다. 퍼지집합이론은 인간이 의사결정시 사용하는 유사한 자연스러운 언어를 수학적으로 변환할 수 있게 해주는 인공지능 기법이다.
퍼지이론은 생명정보공학에서 지식을 표현하는데 활용되고 제어시스템 모델을 이해하는데 활용되어 왔다. 본 논문에서는 생명정보학의 응용 프로그램에서 중요한 데이터 분류에 초점을 맞추었다. 최적의 임계값 유도를 위한 GPCR 분류에서 기존의 순차기반 임계값 제어기법은 임계값 결정범위와 최적의 임계값 유도 시간의 문제점을 보였고, 이진기반 임계값 제어기법은 임계값 결정 초기에 시스템의 안정성에 대한 단점이 있었다. 이를 보완하기 위해 우리는 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값제어기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값 제어기법을 구현하여 기존의 순차기반 임계값 제어기법과 이진기반 임계값 제어기법과의 인식률에 대한 구동시간의 변화, 임계값의 변화에 따른 시스템의 구동시간을 측정하였다. 퍼지기반 임계값제어 기법은 GPCR 데이터 분류에서 인식률과 구동시간에 대한 정보를 통해 분류 임계값을 조정하여 높은 인식률과 낮은 구동시간을 지속적으로 유도하여 안정적이고 효과적인 분류 시스템을 만들 수 있었다.
1960년대 퍼지 이론이 소개된 이후 데이터 마이닝을 포함한 기계 학습 분야의 군집화 작업에서 퍼지 이론이 폭넓게 사용되었다. 퍼지 C-평균 알고리즘은 가장 많이 사용되는 퍼지 군집화 알고리즘이다. 이 알고리즘은 하나의 데이터 개체가 서로 다른 소속 정도를 가지고 각 군집에 할당될 수 있도록 한다. 퍼지 C-평균 알고리즘도 K-평균 알고리즘과 같은 일반적인 군집화 알고리즘과 마찬가지로 초기 군집수와 군집 중심의 위치에 의해 최종 군집 결과의 성능 차이가 나타난다. 군집화를 위한 이러한 초기 설정은 주관적이며 이 때문에 적절치 못한 결과를 얻게 될 수도 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결할 수 있는 방법으로 주어진 학습 데이터의 속성을 기반으로 한 초기 군집수와 군집 중심을 결정하는 개선된 밀도 기반의 퍼지 C-평균 알고리즘을 제안하였다. 제안 방법은 격자를 사용하여 초기 군집 중심의 위치와 군집수를 결정하였다. 기존에 많이 이용되었던 객관적인 기계 학습 데이터를 이용하여 제안 알고리즘의 성능비교를 수행하였다.
선박의 충돌회피 문제에서 충돌위험도 모델은 보통 시뮬레이터 상에서 파라미터를 변화시켜 가며 수행한 전문가 인터뷰 결과를 이용하여 세우는 것이 일반적이며 이 때 파라미터로는 흔히 DCPA와 TCPA가 사용된다. 그런데 이 방법은 비용이 많이 들뿐더러 인터뷰 대상자와 운항 환경 등이 달라짐에 따라 다른 결과를 내게 된다는 단점이 있다. 본 연구에서는 운항자와의 인터뷰를 거치는 대신 시뮬레이션을 통해 확인된 자선의 조종성능을 반영한 퍼지 추론 시스템을 구성하기로 한다. 피항을 시작해야 하는 충돌 위험도값에 대응하는 시간과 거리로는, 타선이 법규를 위반했을 때 자선이 피항을 시작해야만 하는 최소 여유 시간과 일반적으로 해상교통법 등에서 지시하는 최소 여유 거리를 각각 사용했다. 이렇게 구성된 퍼지 추론 시스템은 퍼지 소속 함수의 개수를 늘임으로써 비선형성이 강해진 충돌위험도 추론 시스템으로 재구성할 수 있다.
본 논문에서는 퍼지추론과 신경망 학습을 이용하여 무선망의 핸드오프호 손실율 가능성 분포의 상한계 값을 추정하고, 이를 기반으로 한 호 수락제어를 제안한다. 퍼지규칙의 소속함수는 신경망 오류역전파 알고리즘으로 튜닝하고, 핸드오프호 손실율의 상한계 값은 퍼지집합의 가중치 평균에 기초하여 추정한다. 이 방법은 호 손실율 값을 실제보다 과도하게 큰 값으로 추정하는 것을 방지하고, 추정된 값이 실제값보다 작을 때는 실시간적으로 자기보상을 실시하여 호 수락 제어시 호 손실율을 줄인다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 방법에 의한 핸드오프 호 손실율의 상한계 값의 추정성능을 보이고, 이를 이용한 호 수락제어 방법이 핸드오프 호 손실율을 사용자가 원하는 핸드오프 호 손실율 이하로 유지할 수 있음을 보인다.
The purpose of this study is to discovered assessment items for improving athletic efficiency and management of golf courses. Through this, the study intended to provide basic data for creating competitive golf courses and management. Important assessment items were selected by inducing preliminary assessment items and conducting a preliminary survey and a main survey for specialists through a theoretical study. For the survey results studied, reliability and average value for importance were calculated using SPSS/PC Window Release 12.0. As assessment of importance by assessment area, in athletic efficiency assessment, course management level was the highest, followed by fairness of games and operation of games. In management assessment, importance of service level, information management, facility management, management of game assistants, etc. were high. As assessment of importance by assessment item, it was found that 'variety of golf shot' and 'the length of a course' were important in course layout. Also 'start interval among teams' and 'disturbance of play' were assessed as important items in game operation, while 'fair reservation' and 'rounding rotation time' were important in fairness of games. In addition, in information management, 'kind service of golf course staffs' and 'prompt reservation and notification' were found to be important assessment items. In facility management, all assessment indexes were over 4.0, which means all of them are important for quality of golf course and competitiveness. In membership service, 'appropriate price of goods for sale' and 'service for members' were relatively important assessment items. Further, in management of game assistants, 'qualifications and skillfulness of game assistants' was assessed as a very important index. Although the current study only selected important items to assess excellent golf courses, it is necessary to apply the study results to the actual sites and verify them for golf course both at domestic and abroad.
This study reinterpreted the value of traditional communities in rural areas and explored ways to revitalize sustainable communities. To do this, we surveyed the members' perceptions about the activities of the community organization as assessed through a questionnaire. The questionnaire items focused on the participation, satisfaction and contribution of the members of the community organization, with additional questions investigating the idea of the community vitalizations plan. A self-report questionnaire survey was administered to 321 members of the community, and the results were analyzed through technical data, t-test and ANOVA analysis by using the SPSS program. In the results, the perceptions of the members of the traditional village community differed significantly according to socio - demographic factors and member recognition characteristics. Especially, males were more voluntarily and positively compared to females, and the lower the age of satisfaction, the lower was the perceived individual satisfaction with community activities. In the case of perceived contributions to individuals and the community, the participants perceived positively in the emotional support for the individual's participation in the organization. On the other hand, the results confirmed that the contribution to the local community is important in realistic aspects such as regional vitalizations. It is confirmed by the decrease in the number of members in response to the difficulty of the organization. (Ed- 'the lack of the size of the membership' simply repeats 'the decrease in the number of members'; thus it's unnecessary).
In this research, we propose a hybrid group decision support mechanism (H-GDSM) based on Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) and FCM (Fuzzy Cognitive Map). The AHP elicits a corresponding priority vector interpreting the preferred information among the decision makers. Corresponding vector was composed of the pairwise comparison values of a set of objects. Since pairwise comparison values are the judgments obtained from an appropriate semantic scale. However, AHP couldn't represent the causal relationship among information, which were used by decision makers. In contrast to AHP, FCM could represent the causal relationship among variables or information. Therefore, FCMs were successfully developed and used in several ill-structured domains, such as strategic decision-making, policy making, and simulations. Nonetheless, many researchers used subjective and voluntary inputs to simulate the FCM. As a result of subjective inputs, it couldn't avoid the rebukes of businessman. To overcome these limitations, we incorporated the Fuzzy membership functions, AHP and FCM into a H-GDSM. In contrast to current AHP methods and FCMs, the H-GDSM method developed herein could concurrently tackle the pairwise comparison involving causal relationships under a group decision-making environment. The strengths and contributions of our mechanism were 1) handling of qualitative knowledge and causal relationships, 2) extraction of objective input value to simulate the FCM, 3) multi-phase group decision support based on H-GDSM. To validate our proposed mechanism we developed a simple prototype system to support negotiation-based decisions in electronic commerce (EC).
본 논문에서는 위성영상의 분류에 대한 성능 개선을 위하여 ISODATA 클러스터링, 퍼지 C-Means 알고리즘, 베이시안 최대우도 분류기법을 통합한 하이브리드 분류기법을 제안하였다. 본 연구에서는 분석자에 의하여 분류항목별 학습 데이터를 선정한 후 이를 ISODATA 클러스터링을 이용하여 각각의 분류항목별로 분광특징에 따라 학습 데이터를 세분화하여 새로운 학습 데이터를 선정하였다. 새롭게 선정된 학습 데이터를 이용하여 퍼지 C-Means 알고리즘을 이용하여 분류를 수행하고 그 결과를 베이시안 최대우도 분류기의 사전확률로 적용하여 분류를 수행하였다. 그 결과 분석자가 선정한 분류항목별 훈련데이터의 분광적인 특징에 관계없이 분류를 수행할 수 있었으며 위성영상의 분류의 성능을 개선할 수 있었다. 제안된 기법은 Landsat TM 위성영상을 이용하여 그 적용성을 시험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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