• 센서학회지
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• 제12권2호
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• pp.79-87
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• 2003

본 논문에서는 비선형 특성을 갖는 센서 배열을 사용하는 시스템에서, 센서 배열에 soft computing을 이용하여 선형적인 특성을 얻고, 배열의 특성을 이용하여 외란의 영향을 감소시켜 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 대표적인 예로 배열에 사용된 광전도 센서인 CdS는 단일 CdS 셀 조차도 비선형적인 특성을 갖고 있기 때문에 비선형 특성을 소속 함수로 표현하는 퍼지 변수를 사용한다. 배열로 사용되는 센서에 각 단일 센서의 소속 함수와 특성을 이용하는 퍼지 논리를 적용하여 전체적으로 선형화된 센서 특성을 얻는다. 각 센서의 비선형적 요소를 표현하는 소속함수의 파라미터들에 유전 알고리즘을 사용하여 최적화 된 선형 특성을 얻어 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 보정을 위한 센서를 추가하지 않고 센서 배열의 특성을 이용하여 광전도 센서가 민감한 영향을 받는 외란을 보정하여 시스템의 외란 제거 성능을 향상시킬 수 있다. CdS 센서 배열의 자체 비선형성 뿐만 아니라 입력되는 물체의 그림자는 경계가 뚜렷하지 않고 흐릿하므로 퍼지 논리를 이용하는 방법이 거리측정과 외부 광원에 의한 외란에 대해 향상된 결과를 보인다. 제안된 방법을 적용한 센서 배열을 자기부상(Magnetic Levitation System)에서 볼의 거리 측정에 적용하여 성능을 검증한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.224-231
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• 2012

본 논문에서는 비선형 공정을 퍼지 모델링하기 위해 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지 추론 시스템을 소개한다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 일반적으로 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 퍼지 모델의 규칙을 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용한다.

• 대기
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• 제33권5호
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• pp.519-530
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• 2023

Deep convection can make adverse effects on safe and efficient aviation operations by causing various weather hazards such as convectively-induced turbulence, icing, lightning, and downburst. To prevent such damage, it is necessary to accurately predict spatiotemporal distribution of deep convective area near the airport and airspace. This study developed a new index, the Aviation Convective Index (ACI), for deep convection, using the operational global Unified Model of the Korea Meteorological Administration. The ACI was computed from combination of three different variables: 3-hour maximum of Convective Available Potential Energy, averaged Outgoing Longwave Radiation, and accumulative precipitation using the fuzzy logic algorithm. In this algorithm, the individual membership function was newly developed following the cumulative distribution function for each variable in Korean Peninsula. This index was validated and optimized by using the 1-yr period of radar mosaic data. According to the Receiver Operating Characteristics curve (AUC) and True Skill Score (TSS), the yearly optimized ACI (ACI_YrOpt) based on the optimal weighting coefficients for 1-yr period shows a better skill than the no optimized one (ACI_NoOpt) with the uniform weights. In all forecast time from 6-hour to 48-hour, the AUC and TSS value of ACI_YrOpt were higher than those of ACI_NoOpt, showing the improvement of averaged value of AUC and TSS by 1.67% and 4.20%, respectively.

• 한국산림과학회지
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• 제105권3호
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• pp.360-365
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• 2016

본 연구는 사유림 경영 활성화 방안 중 하나인 사유림 경영 규모화 사업의 참여에 영향을 주는 산주 특성을 분석하여 사유림 경영 규모화 사업의 조기 시행과 확대를 위한 기초자료를 제공하는데 목적이 있다. 연구방법은 산주 373명을 대상으로 사유림 경영 규모화 사업의 참여의사 및 개인 특성 등을 설문조사하였으며 이항 로짓 분석(Binary-Logit Analysis)을 적용하여 사유림 경영 규모화 사업 참여에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 로짓 분석을 위해 설정한 산주의 특성 즉, 독립변수는 성별, 연령, 학력, 직업, 소득, 거주지, 산지소유목적 그리고 산림조합 조합원 가입유무이다. 분석 결과, 사유림 경영 규모화 사업에 참여하겠다는 산주가 373명 중 267명(71.6%)이었으며 나머지 106명(28.4%)은 참여거부 의사를 나타냈다. 산주의 연령이 낮을수록, 직업은 자영업이 그리고 산지 소유 목적이 산림 경영일 경우 사유림 경영 규모화 사업 참여 확률이 높은 것으로 분석되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.159-173
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• 2004

본 연구에서는 기존의 돌발상황 검지모형의 단점인 crisp한 임계값 설정과 타 대상도로에 이식이 어려운 문제점을 보완하는 방법으로 퍼지추론모형과 유전자 알고리즘을 활용하였다. 퍼지추론모형을 이용하여 유고검지 알고리즘의 주요 구성요소들을 설계하였으며, 돌발상황 검지모형 스스로의 적응력(자가적응)과 현장 이식성(移植性)을 극대화하기 위하여 퍼지추론모형의 퍼지소속함수 최적화에 유전자 알고리즘을 적용함으로써 hybrid fuzzy-genetic 형태의 유고검지모형을 개발하였다. 개발된 돌발상황검지모형의 성능은 유전자 알고리즘의 특성상 적응이력과 비례하여 향상될 것이므로 본 연구의 결과만을 가지고 확정적 결론을 내릴 수는 없으나, 잠정적으로 검지율, 오보율, 검지시간 등의 척도에서 기존 성능우수 모형과 대등한 성능을 나타내었다. 본 연구의 초점이 기존 모형의 성능지표 자체의 향상보다는 다양한 도로유형에 공히 적용 가능한 동시에 자가 적응력을 갖도록 하는 실험적 시도에 있었던 만큼 연구는 소기의 성과를 거두었다고 판단되며, 향후 이 분야 연구가 지향해야 할 중요한 방향성 하나를 제시하였다고 판단된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.761-769
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• 2012

본 논문에서는 슈퍼픽셀과 FCM을 이용한 클러스터 초기값 설정방법과 이를 사용한 칼라영상분할을 연구한다. 클러스터링을 이용한 대표적인 칼라영상분할 방법으로 Fuzzy C-menas (FCM) 알고리즘을 많이 사용한다. FCM은 하나의 데이터가 각 클러스터에 서로 다른 소속도를 갖도록 한다. 그러나 FCM은 초기값 설정에 따라 국부적인 수렴문제가 발생한다. 따라서 초기값 설정문제는 매우 중요한데 본 연구에서는 슈퍼픽셀을 이용하여 클러스터의 초기값을 구하는 방법을 제안한다. 슈퍼픽셀은 원 영상에서 특성이 비슷한 화소들의 묶음으로 표현되는데 먼저 원 영상으로부터 슈퍼픽셀을 구하고 이를 $La^*b^*$ 칼라특징공간에 투영하여 클러스터 초기값을 구한다. 제안방법에서 슈퍼픽셀의 수는 원영상의 화소 수보다 일반적으로 매우 적어서 클러스터 초기값 설정을 위한 고속처리가 가능하다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해 다양한 칼라영상을 사용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였으며 실험결과 제안방법이 기존방법에 비해 영상분할 성능이 우수함을 알 수 있었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권7호
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• pp.378-388
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• 2000

In this paper, we propose Fuzzy Polynomial Neural Networks(FPNN) based on Polynomial Neural Networks(PNN) and Fuzzy Neural Networks(FNN) for model identification of complex and nonlinear systems. The proposed FPNN is generated from the mutually combined structure of both FNN and PNN. The one and the other are considered as the premise part and consequence part of FPNN structure respectively. As the consequence part of FPNN, PNN is based on Group Method of Data Handling(GMDH) method and its structure is similar to Neural Networks. But the structure of PNN is not fixed like in conventional Neural Networks and self-organizing networks that can be generated. FPNN is available effectively for multi-input variables and high-order polynomial according to the combination of FNN with PNN. Accordingly it is possible to consider the nonlinearity characteristics of process and to get better output performance with superb predictive ability. As the premise part of FPNN, FNN uses both the simplified fuzzy inference as fuzzy inference method and error back-propagation algorithm as learning rule. The parameters such as parameters of membership functions, learning rates and momentum coefficients are adjusted using genetic algorithms. And we use two kinds of FNN structure according to the division method of fuzzy space of input variables. One is basic FNN structure and uses fuzzy input space divided by each separated input variable, the other is modified FNN structure and uses fuzzy input space divided by mutually combined input variables. In order to evaluate the performance of proposed models, we use the nonlinear function and traffic route choice process. The results show that the proposed FPNN can produce the model with higher accuracy and more robustness than any other method presented previously. And also performance index related to the approximation and prediction capabilities of model is evaluated and discussed.

• 융합정보논문지
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• 제8권5호
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• pp.131-135
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• 2018

현대인의 사망원인 2위를 차지하고 있는 심장병은 자각 증세 없이 갑자기 돌연사를 당할 수 있는 무서운 질병으로 예방이 중요하다. 심장병 중 대동맥판막 협착증을 판단하기 위해서 physioNet에서 제공하는 심음 데이터 중 S1과 S2 사이의 수축 심음 데이터를 이용하여 병명을 진단하였다. 대동맥 판막은 좌심실에서 대동맥으로 피가 유출되는 부위의 판막이다. 심장병 중 대동맥판막 협착증은 대동맥판막이 좁아져 좌심실의 수축 시 판막이 열리지 않는 질환이다. 위 논문에서는 정상인과 대동맥판막 협착증 환자를 합쳐 특징이 180개로 이루어진 3126개의 샘플 심음 데이터를 실험데이터로 사용하였다. 정상과 대동맥판막 협착증 환자를 구분하기 위해 가중퍼지신경망(NEWFM, Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Function)이용하였다. 가중퍼지신경망의 특징선택 방법으로 가중치의 평균 방법을 이용하였으며, 분류 결과는 91.0871%의 정확도를 나타내었다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제26권1호
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• pp.63-80
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• 2009

Objectives: This study identified how personal characteristics, healthy behavior and social capital might influence on physical activity of adults. Methods: This study used data from the health survey of a city of Korea. We surveyed 1,000 adults sampled by stratified sampling methods from 67,889 households. Outcome variable was the stage of physical activity which was broken into 5 categories. Sociodemographic factors, healthy behavior, self-rated health status and social capital were used as control variables. Sociodemographic factors included age, sex, educational status, economic status measured by deprivation score, residential period within survey city. Social capital was measured by Integrated Questionnaire for the Measurement of Social Capital (SC-IQ). This study used chi-square test and ordered logistic regression models to examine the associations between independent variables and physical activity. Variables were added to the regression model in three groups using a hierarchical approach. Results: Physical activity was significantly more likely to become active if they have higher educational status, healthier behavior. Among the six dimensions of SC-IQ, only "groups and networks" that is structural dimensions of social capital and "trust and solidarity" that is cognitive dimensions of social capital were significantly related to physical activity of adults. We found that a person having higher density of membership and having larger size of networks showed the high possibility of active physical activity. A person having high solidarity was significantly associated with physical activity, but general trust was inversely related to physical activity. Output dimensions of social capital did not show significant relationship to physical activity. Conclusion: We found that social capital is useful concept to explain health behaviors like physical activity. However we must consider social, cultural and political context of the study to evaluate the effect of social capital to health status and health determinants and to capture the exact meaning of relationship between them. We suggest further researches to refine the concept of social capital and to explain the relationship of social capital to diverse health determinants.

• 대한기계학회논문집A
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• 제25권3호
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• pp.537-547
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• 2001

The paper proposes the fuzzy logic global approximate optimization strategies in optimal sizing of automotive A-pillar trim with rib structures for occupant head protection. Two different strategies referred to as evolutionary fuzzy modeling (EFM) and neuro-fuzzy modeling (NFM) are implemented in the context of global approximate optimization. EFM and NFM are based on soft computing paradigms utilizing fuzzy systems, neural networks and evolutionary computing techniques. Such approximation methods may have their promising characteristics in a case where the inherent nonlinearity in analysis model should be accommodated over the entire design space and the training data is not sufficiently provided. The objective of structural design is to determine the dimensions of rib in A-pillar, minimizing the equivalent head injury criterion HIC(d). The paper describes the head-form modeling and head impact simulation using LS-DYNA3D, and the approximation procedures including fuzzy rule generation, membership function selection and inference process for EFM and NFM, and subsequently presents their generalization capabilities in terms of number of fuzzy rules and training data.