• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.63-76
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• 2006

유료도로 건설계획시 적정 통행료의 산정은 사업의 경제성 분석에 매우 중요한 요소가 되며, 또한 어려운 일이다. 본 연구에서는 경남의 거제도와 부산의 가덕도를 연결하는 유료 거가대교를 대상으로 하여 SP(Stated Preference)자료를 이용하여 적정요금을 산정하고자 하였다. 이를 위해 거가대교의 잠재이용자인 국도 14호선을 이용하는 승용차 운전자들에 대해 거가대교가 개통된다는 가정하에서 다양한 절약시간 및 요금체계에 대해 설문조사를 하여 SP자료를 수집하였다. 이 SP자료를 이용하여 인간이 개략적인 추론을 통하여 결론에 도달하는 과정을 퍼지이론을 이용하여 모형화한 퍼지근사추론모형을 구축하였으며 이 모형을 이용하여 적정요금을 산정하고 조사대상 승용차 이용자들의 시간가치에 의해 검정하였다. 퍼지추론 모형 구축을 위해서는 통행절약시간과 요금이 입력변수로 선정되었으며 이용률이 출력변수로 선정되었다. 절약시간은 3개의 퍼지집합으로, 요금과 이용률은 각각 5개의 퍼지집합으로 구분되었다. 각 퍼지집합들은 triangular 형태와 trapezoidal 행태의 멤버쉽함수를 사용하였으며 총 12개의 퍼지규칙이 정립되었다. 구축된 퍼지근사추론 모형을 이용하여 각 요금수준에서의 이용률을 추정하고 수입을 최대로 하는 요금수준을 적정요금으로 산정하였다. 순위프로빗 모형에 의한 결과치와의 평균에 의해 추정된 절약 통행시간별 적정요금은 1시간30분 절약시는 요금수준 8,350원, 1시간 절약시는 6,250원, 30분절약시는 3,900원으로 산정되었다. 절약 통행시간 1시간에서의 적정요금 6.250은 승용차 운전자들의 시간가치의 50% 수준으로 과도한 요금은 아니므로 본 연구에서 적용한 기법이 타당성이 결여되지 않는 것으로 판단된다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권2D호
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• pp.241-250
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• 2006

보행은 가장 권장되어야 하는 중요한 교통수단임에도 불구하고, 아직까지 구체적인 연구가 미미한 실정이다. 특히, 자동차 위주의 교통계획으로 인하여, 도로시설의 용량분석 및 서비스수준 평가를 위해 제정된 "도로용량편람(HCM)"에서 조차 보행 및 보행공간에 대한 구체적인 분석방법이 제시되어 있지 않고 있다. 그러므로 본 연구는 현재의 보행 서비스수준의 분석 기준인 보행유율에 소음수준과 주변밝기 정도를 추가로 고려하는 보행자가 직접 느끼는 서비스수준을 산정하기 위하여 퍼지근사추론을 사용하였다. 입력변수는 보행유율, 소음수준, 밝기정도를 사용하였으며 주간과 야간으로 나누어 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 구축된 모형의 예측력 분석은 $R^2$와 MAE 그리고 MSE를 사용하였으며 그 값은 주간모형의 경우 각각 0.803, 0.729, 0.735이고 야간모형의 경우 0.893, 0.878, 0.860으로 모형의 설명력이 높음을 보여주고 있다. 본 연구과정에서 야간의 경우 보행유율이 높을수록 밝기정도보다는 소음수준이 보행만족도에 더 큰 영향을 미치는 것을 볼 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.198-202
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• 2006

본 논문에서는 Baldwin의 근사추론법과 Baldwin의 방법에서 주로 사용되는 진리함수사상을 소개하였다. 그리고 근사추론의 평가 기준을 소개하고 기존의 진리함수사상보다. 더 많은 평가기준을 만족시키는 진리함수사상을 정의하였다.

• 대한교통학회지
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• 제16권1호
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• pp.99-110
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• 1998

본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.34-41
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• 1992

A robust and reliable learning and reasoning mechanism is addressed based upon fuzzy set theory and fuzzy associative memories. The mechanism stores a priori an initial knowledge base via approximate learning and utilizes this information for decision-making systems via fuzzy inferencing. We called this fuzzy computer architecture a 'fuzzy hypercube' processing all the rules in one clock period in parallel. Fuzzy hypercubes can be applied to control of a class of complex and highly nonlinear systems which suffer from vagueness uncertainty. Moreover, evidential aspects of a fuzzy hypercube are treated to assess the degree of certainty or reliability together with parameter sensitivity.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.579-584
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• 1998

In this work, we present a method to deal with the interval valued decision making systems. First, we propose a new type of equality measure based on the Ordered Weighted Averaging (OWA) operator. The proposed equality measure has a structure to render the extreme values of the measure by choosing a suitable weighting vector of the OWA operator. From this property, we derive a bidirectional fuzzy inference network which can be applied for the decisionmaking systems requiring the inverval valued decisions.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1239-1241
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• 1999

In this paper, we propose real time transient stability assessment and energy margin estimation using fuzzy approximate reasoning. The proposed method used rotor angle, kinetic energy and acceleration power of generators at clearing time as fuzzy input. In order to calculate energy margin in transient energy function (TEF), we obtained controlling unstable equilibrium point (UEP) using mode of disturbance procedure (MOD). The proposed algorithm is tested on 4-machine, 6-bus, 7-line power system to prove of effectiveness.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제6권8호
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• pp.955-969
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• 1998

Engineering problems are inherently imprecision tolerant. Biologically inspired soft computing methods are emerging as ideal tools for constructing intelligent engineering systems which employ approximate reasoning and exhibit imprecision tolerance. They also offer built-in mechanisms for dealing with uncertainty. The fundamental issues associated with engineering applications of the emerging soft computing methods are discussed, with emphasis on neural networks. A formalism for neural network representation is presented and recent developments on adaptive modeling of neural networks, specifically nested adaptive neural networks for constitutive modeling are discussed.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.91-109
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• 2004

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.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권3호
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• pp.203-210
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• 2001

본 논문에서는 저장 데이터베이스의 정보 시스템을 정제하여 새로운 객체를 근사 추론하기 위한 규칙 생성에 관한 연구이다. 이 때 많은 수의 규칙 생성은 의사결정자로 하여금 직관적인 판단을 어렵게 하며 의사 결정 시 부가되는 시간적인 단점도 있다. 그러므로 본 논문에서는 확률적 러프 이론에 기반하여 규칙을 최대한 간결화 하는 데 주안점을 두었다. 제안하는 알고리즘은 러프 이론에 기반한 최적 리덕트를 생성하는 과정에 확률적 개념을 도입하여 리덕트 생성에서부터 어느 정도의 허용치를 부여함으로써 기존의 규칙 생성 알고리즘의 근사 결정 규칙을 보다 간결하게 표현할 수 있다. 이 과정에서 제안한 확률적 최소 리덕트 생성 알고리즘은 기존의 리덕트를 더욱 작게하여 추론에 필요한 조건 속성의 수를 최소화하였고 이는 확률적 근사 결정 규칙의 생성 과정에서 시간 복잡도에 따른 시간을 줄일 수 있다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 표준적으로 사용되는 IRIS 데이터와 Wisconsin Breast Cancer 데이터에 대해 실험하였으며 허용된 분류율 하에서 규칙의 수와 간결함의 정도를 기존 알고리즘과 비교하였다.