• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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• pp.199-199
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• 2000

Most of linear time-varying(LTV) systems except special cases have no general solution for the dynamic equations. Thus, it is difficult to design time-varying controllers in analytic ways, and other control design approaches such as robust control have been applied to control design for uncertain LTI systems which are the approximation of LTV systems have been generally used instead. A robust control method such as quantitative feedback theory(QFT) has an advantage of guaranteeing the stability and the performance specification against plant parameter uncertainties in frozen time sense. However, if these methods are applied to the approximated linear time-invariant(LTI) plants which have large uncertainty, the designed control will be constructed in complicated forms and usually not suitable for fast dynamic performance. In this paper, as a method to enhance the fast dynamic performance, the approximated uncertainty of time-varying parameters are reduced by the proposed QFT parameter-scheduling control design based on radial basis function (RBF) networks for LTV systems with bounded time-varying parameters.

• 환경영향평가
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• 제15권1호
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• pp.35-43
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• 2006

The eutrophication in lakes is caused by the inflow of excessive nitrogen and phosphorus, which are not only pollutants to reduce the value of water resource but also nutrients for algae growth that debases water quality. Several methods have been used to judge the eutrophication grades of lakes, but the judgment results can be different with one another even under same coditions because each method is different in judgment items and their standards. A method for overcoming the problem with the judgment of eutrophication grades is, therefore, developed in this study with the application of fuzzy theory. This method allows decision makers to represent the uncertainties (differences) of results by the existing judgment methods and also incorporate associated uncertainties directly into the judgment process, so the judgment results can be made that are more realistic and consistent than those made without taking uncertainty in account.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1998년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.449-451
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• 1998

In this paper, we consider the problem of the robust stability of uncertain linear systems with multiple time-varying delays. The considered uncertainties are both the unstructured uncertainty which is only known its norm bound and the structured uncertainty satisfying the matching conditions, respectively. We present conditions that guarantee the robust stability of systems based on Lyapunov stability theorem and $H_{\infty}$ theory in the time domain. Finally, we show the usefulness of our results by numerical examples.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.65-75
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• 1993

Fuzzy data is a phenomenon often occurring in real life. There is the inherent vagueness of classification terms referring to a continuous scale, the uncertainty of linguistic terms such as "I almost agree" or the vagueness of terms and concepts due to the statistical variability in communication [20] and many more. Previously, such fuzzy data was approximated by non-fuzzy (crisp) data, which obviously did not lead to a correct and precise representation of the real world. Fuzzy set theory has been developed to represent and manipulate fuzzy data [18]. Explicitly managing the degree of fuzziness in databases allows the system to distinguish between what is known, what is not known and what is partially known. Systems in the literature whose specific objective is to handle imprecision in databases present various approaches. This paper is concerned with the different ways uncertainty and imprecision are handled in database design. It outlines the major areas of fuzzification in (relational) database systems.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제3권1호
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• pp.23-30
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• 2013

본 논문에서는 실제 값과 같은 데이터의 불확실성과 유사성을 측정 할 수 있는 퍼지 엔트로피와 유사성 측정이 소개되고 있다. 퍼지 엔트로피와 유사성 측정의 디자인이 설명하고 입증했다. 획득 수단은 연산 프로세스에 적용되고 논의되었다. 이러한 의사 결정과 퍼지 게임 이론과 같은 데이터 정량화 결과의 연장도 논의되었다.

• 한국광학회지
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• 제21권2호
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• pp.46-52
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• 2010

본 논문에서는 양방향 반사율 분포함수의 이론과 제작된 측정시스템 및 측정불확도의 평가방법을 소개한다. (380~1500) nm의 분광 양방향 반사율 분포함수를 $(-75{\sim}75)^{\circ}$의 각도 범위에서 측정할 수 있는 측정시스템을 제작하였고, 상관관계가 있는 불확도 성분과 상관관계가 없는 불확도 성분으로 나누어 측정불확도를 평가하였다. 평가 결과, 제작된 양방향 반사율 분포함수 측정시스템의 상대확장불확도는 3% (k=2) 이하로 평가되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1001-1004
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• 1993

The Multisensor Fusion Problem (MFP) deals with the methodologies involved in effectively combining together homogeneous or non-homegeneous information obtained from multiple redundant or disparate sensors in order to perform a task more accurately, efficiently, and reliably. The inherent uncertainties in the sensory information are represented using Fuzzy Numbers, -numbers, and the Uncertainty-Reductive Fusion Technique (URFT) is introduced to combine the multiple sensory information into one consensus -number. The MFP is formulated from the Information Theory perspective where sensors are viewed as information sources with a fixed output alphabet and systems are modeled as a network of information processing and processing and propagating channels. The performance of the URFT is compared with other fusion techniques in solving the 3-Sensor Problem.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.859-861
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• 1996

This paper presents the novel fault diagnostic expert system based on dissolved gas analysis(DGA) techniques in power transformer. The uncertainty of key gas analysis, norm threshold, and gas ratio boundaries are managed by using a fuzzy set concept. The uncertainty of rules are handled by fuzzy measures. Trend analysis through the monthly increment of key gas and DGA analysis are combined by the Dempster-Shafer theory, and the state of transformer and confidence factor are yielded by using this combined analysis. To verify the effectiveness of the proposed diagnosis technique, the expert system has been tested by using KEPCO's transformer gas records.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.381-393
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• 2016

본 연구는 근거이론 연구방법을 통해 섬유근통증후군 환자의 질병경험과 적응과정을 파악하고 이해하여 실체이론을 도출하고자 하였다. 본 연구의 참여자는 1개의 종합병원 류마티스 내과 외래에서 섬유근통증후군를 치료 중인 13명(여성 12명과 남성 1명)이다. 자료 수집은 2014년 1월부터 5월까지 개별 심층면담을 통해 이루어졌다. 이론적 표본추출법은 이론적 포화의 시점을 적용하였다. 필사된 면담의 내용은 Corbin과 Strauss (2008)의 근거이론방법으로 분석하였다. 연구결과 개방코딩을 통해 총 98개 개념과 26개 하위범주, 10개 범주가 도출되었다. 섬유근통증후군 환자의 질병 적응과정은 '불확실성과 한계상황인식'과 '자기통제 가능성 평가와 기대수준 결정', '적응전략 개발과 시도', '자기조절'의 4단계로 나타났다. 섬유근통증후군환자의 질병적응 유형은 확장형과 안정형, 표출형, 위축형의 4가지 유형으로 파악되었다. 또한 핵심범주인 '자기조절법 터득하기'로부터 '보호적 자기조절' 이론이 도출되었다. 본 연구결과 섬유근통증후군 환자들은 질병으로 인해 불확실한 상황에서 안정상태를 찾기 위해 자기조절을 반복적으로 활용하여 적응해가고 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구결과를 근거로 대상자들의 질병 적응 유형에 따른 적합한 간호중재 및 가족을 포함하는 교육 프로그램의 개발이 필요할 것으로 사료된다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.65-72
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• 2001

일반적으로 관성시스템의 제어 문제는 결국, 시스템 자체에서 발생하는 진동을 최대한 억제하면서 빠른 시간에 출력이 기준입력을 추종하는데 있다. 이 경우 문제로 되는 것은 시스템의 모델링 과정에서 발생하는 플랜트의 불확실성과 parameter 변동이다. 여기서는 일반적인 강인한 제어기 설계 이론의 하나인 H$_{*}$ 이론이 가지는 단점인 제어기의 보수성을 극복하면서, 동시에 출력의 과도응답특성을 개선하기 위한 방법으로 H$_2$이론을 병용하고 이를 LMI 이론으로 해석하였다. 이 과정에서 3 관성시스템에 LMI 이론을 적용하기 위한 일반화플랜트의 모형을 제시하고 이것의 유효성을, 모델의 불화실성과 parameter변동을 동시에 고려한 simulation을 통하여 확인하였다.