• International Journal of Highway Engineering
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• v.13 no.1
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• pp.69-77
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• 2011

This study is to suggest a methodology to overcome the uncertainty and lack of reliability of data. The fuzzy reasoning model and the neural network model were developed in order to overcome the potential lack of reliability which may occur during the process of data collection. According to the result of comparison with the Poisson regression model, the suggested models showed better performance in the accuracy of the accident frequency prediction. It means that the more accurate accident frequency prediction model can be developed by the process of the uncertainty of raw data and the adjustment of errors in data by learning. Among the suggested models, the performance of the neural network model was better than that of the fuzzy reasoning model. The suggested models can evaluate the safety of signalized intersections in operation and/or planning, and ultimately contribute the reduction of accidents.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.382-382
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• 2011

최근의 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 유출량의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 방재의 측면에서도 역시 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 강우-유출 관계는 유역의 수많은 시 공간적 변수들에 의해 영향을 받기 때문에 매우 복잡하여 예측하기 힘든 요소이며, 과거에는 추계학적 예측모형이나 확정론적 예측모형 혹은 경험적 모형 등을 사용하여 유출량을 예측하였으나 최근에는 인공신경망과 퍼지모형 그리고 유전자 알고리즘과 같은 인공지능기반의 모형들이 많이 사용되고 있다. 하지만 유출량을 예측하고자 할 때 학습자료 및 검정자료로써 사용되는 유출량은 수위-유량 관계곡선식으로부터 구하는 경우가 대부분으로 이는 이렇게 유도된 유출량의 경우 오차가 크기 때문에 그 신뢰성에 문제가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 수위를 직접 예측함으로써 이러한 오차의 문제점을 극복 하고자 한다. Neuro-Fuzzy 모형은 과거자료의 입 출력 패턴에서 정보를 추출하여 지식으로 보유하고, 이를 근거로 새로운 상황에 대한 해답을 제시하도록 하는 인공지능분야의 학습기법으로 인간이 과거의 경험과 훈련으로 지식을 축적하듯이 시스템의 입 출력에 의하여 소속함수를 최적화함으로서 모형의 구조를 스스로 조직화한다. 따라서 수학적 알고리즘의 적용이 어려운 강우와 유출관계를 하천유역이라는 시스템에서 발생된 신호체계의 입 출력패턴으로 간주하고 인간의 사고과정을 근거로 추론과정을 거쳐 수문계의 예측에 적용할 수 있을 것이다. 유전자 알고리즘은 적자생존의 생물학 원리에 바탕을 둔 최적화 기법중의 하나로 자연계의 생명체 중 환경에 잘 적응한 개체가 좀 더 많은 자손을 남길 수 있다는 자연선택 과정과 유전자의 변화를 통해서 좋은 방향으로 발전해 나간다는 자연 진화의 과정인 자연계의 유전자 메커니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘이다. 즉, 자연계의 유전과 진화 메커니즘을 공학적으로 모델화함으로써 잠재적인 해의 후보들을 모아 군집을 형성한 뒤 서로간의 교배 혹은 변이를 통해서 최적 해를 찾는 계산 모델이다. 이러한 유전자 알고리즘은 전역 샘플링을 중심으로 한 수법으로 해 공간상에서 유전자의 개수만큼 복수의 탐색점을 설정할 뿐만 아니라 교배와 돌연변이 등으로 좁아지는 탐색점 바깥의 영역으로 탐색을 확장할 수 있기 때문에 지역해에 빠질 위험성이 크게 줄어든다. 따라서 예측과 패턴인식에 강한 뉴로퍼지 모형의 해 탐색방법을 유전자 알고리즘을 사용한다면 보다 정확한 해를 찾는 것이 가능할 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 선행우량 및 상류의 수위자료로부터 하류의 단시간 수위예측에 관해 연구하였으며, 이를 위해 유전자 알고리즘을 이용항여 소속함수를 최적화 시키는 형태의 Neuro-Fuzzy모형에 대하여 연구하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2004.05b
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• pp.1280-1284
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• 2004

본 논문에서는 월 댐유입량을 예측하는데 있어서 뉴로-퍼지 시스템의 적용성을 검토하였다. 뉴로-퍼지 알고리즘으로 퍼지이론과 신경망이론의 결합형태인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하여 모형을 구성하였다. ANFIS의 공간분야에 의한 제어규칙의 선정에 있어 퍼지변수가 증가함에 따라 제어규칙이 기하급수적으로 증가하는 단점을 해결하기 위해 퍼지 클러스터링(Fuzzy flustering)방법 중 하나인 차감 클러스터링(Subtractive Clustering)을 사용하였다. 또한 본 연구에서는 기후인자들을 인력으로 하여 모형을 구성하였으며 각각 학습기간과 검정기간으로 나누어 학습기간에는 모형의 매개변수 최적화를, 검정기간에는 최적화된 모형의 매개변수를 검정하는 순으로 연구를 수행하였다. 예측 길과, ANFIS는 댐유입량 예측시 입력자료의 종류가 많아질수록 예측능력 더욱 정확한 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.31 no.1
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• pp.85-110
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• 2015

The purpose of this paper is to show the clustering trend and the empirical comparison and to choose the clustering ports for 3 Korean ports(Busan, Incheon and Gwangyang Ports) by using the Fuzzy(Average Index Transformation) DEA and Cross-efficiency models for 38 Asian ports during 11 years(2001-2011) with 4 input variables(birth length, depth, total area, and number of crane) and 1 output variable(container TEU). The main empirical results of this paper are as follows. First, clustering results by using Fuzzy(AIT)DEA show that 3 Korean ports[Busan(56.29%), Incheon(57.96%), and Gwangyang(66.80%) each]can increase the efficiency. Second, according to Cross-efficiency model, Busan(Hongkong, Kobe, Manila, Singapore, and Kaosiung etc.), Incheon(Aquaba, Dammam, Karachi, Mohammad Byin Oasim and Davao), and Gwangyang(Damman, Yokohama, Nogoya, Keelong, Kaosiung, and Bangkok) should be clustered with those ports in parentheses. Third, when both Fuzzy(AIT)DEA and Cross-efficiency models are mixed, the empirical result shows that 3 Korean ports[Busan(71.38%), Incheon(103.89%), and Gwangyang(168.55%) each]can increase the efficiency. The efficiency ranking comparison among the three models by using Wilcoxon Signed-rank Test was matched with the average level of 66%-67%. The policy implication of this paper is that Korean port policy planner should introduce the Fuzzy(AIT)DEA, and Cross-efficiency models with the mixed two models when clustering is needed among the Asian ports for enhancing the efficiency of inputs and outputs. Also, the results of SWOT analysis among the clustering ports should be considered.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.44 no.7
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• pp.523-536
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• 2011

The objective of this study is to develop the data driven model for the flood forecasting that are improved the problems of the existing hydrological model for flood forecasting in medium and small streams. Neuro-Fuzzy flood forecasting model which linked the Takagi-Sugeno fuzzy inference theory with neural network, that can forecast flood only by using the rainfall and flood level and discharge data without using lots of physical data that are necessary in existing hydrological rainfall-runoff model is established. The accuracy of flood forecasting using this model is determined by temporal distribution and number of used rainfall and water level as input data. So first of all, the various combinations of input data were constructed by using rainfall and water level to select optimal input data combination for applying Neuro-Fuzzy flood forecasting model. The forecasting results of each combination are compared and optimal input data combination for real-time flood forecasting is determined.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.642-642
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• 2012

최근에 들어 지구온난화에 따른 기후변화의 영향으로 국지성 집중호우와 돌발성 호우가 한반도 뿐 아니라 전 세계적으로도 많이 나타나고 있고, 그로 인한 이상홍수의 발생이 우리나라의 인명 및 재산피해를 날로 증가시키고 있는 추세이다. 그러나 현재 국내의 홍수방어시스템은 정확도 및 선행시간 확보 등의 측면에서 국민들의 요구수준까지는 그 역할을 수행하지 못하고 있는 실정이다. 또한 최근 4대강 살리기 사업을 통해 수행된 보 설치 및 하도 준설로 인해 하천환경의 변화가 크게 발생하여, 보다 정확하고 신속한 홍수위 예측기법이 요구되고 있는 실정이다. 이에 따라 현재 4대강 홍수통제소에서는 정확한 홍수위예측을 위해 4대강 본류 및 주요 지류에 대해 수리모형을 구축하고 있고, 기존의 저류함수모형에 의한 강우-유출 해석기법을 적용하여 주요 지류에 대한 유입량을 산정하기 위한 모형을 구축중에 있다. 국내 홍수방어 시스템에 현재까지 사용되어 오고 있는 저류함수모형 및 수위-유량 관계식을 이용한 방법은 물리적 기반의 홍수예측모형으로 유역의 지형학적 인자와 그에 따른 여러 변수를 포함하기 때문에 하천환경의 변화로 인해 각각의 추적과정에서 오차들이 발생하여 해석결과에 영향을 미치는 단점이 있다. 이에 반해 데이터 기반 모형은 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측하는 모형이다. 본 연구에서는 낙동강 유역에 대해 보다 정확한 홍수위 예측을 위해 현재 낙동강홍수통제소에서 구축중인 낙동강 본류의 수리모형의 주요 지류의 유입량 산정을 위해 기존의 물리적 기반 모형이 아닌 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 이용한 data 기반 모형을 적용해 기존 물리적 기반 모형과 비교 분석 하고자 하였다. 낙동강의 주요지류인 감천, 금호강, 남강, 내성천, 밀양강, 반변천, 위천, 황강을 적용유역으로 선정하여 유역별로 티센망을 구축하였고, 각 지류별로 수위관측소를 선정하여 최근 10년동안 낙동강유역의 홍수예 경보가 발령되었거나 많은 비가 온 사상을 선정해 모형을 검증하였다. 모형은 실시간 수위측정 자료와 강우자료 및 해당유역 댐의 방류량 자료를 이용해 유역별 최적 입력자료 조합을 선정하여 간단하게 구축할 수 있었다. 또한 10분 단위 및 30분 단위의 입출력 자료로 모형을 구축하여 비교하였다. 이번 연구에서 수행한 낙동강유역에서의 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 이용한 홍수예측기법을 통해 몇가지 data만으로 유역의 주요지점에 대한 홍수위와 홍수량을 예측할 수 있음을 확인할 수 있었다. 모의 결과는 실측치와 비교해 정확도 면에서 우수함을 보여 주었으나 예측시간이 길어질수록 실측치의 경향을 벗어나는 결과를 보였다. 그러나 실시간 홍수예 경보에 있어서는 만족할만한 선행시간을 확보할 수 있었다. 구축된 Data 기반 모형이 물리적 기반 모형과 더불어 낙동강 홍수예 경보를 위한 모형으로 사용될 수 있다면 보다 효율적인 예 경보 체계 구축에 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.33 no.6
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• pp.689-699
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• 2000

This paper presents the integrated storage function model (ISFM) to improve the accuracy of the storage function model (SFM) which is widely employed for flood runoff analysis and its forecasting in Korea. In order to achieve this objective, the optimization method is applied for estimation of parameters of the model which dominate the accuracy of the analysis, which is usually taken by empirical formulae, and they are treated as time dependent variables. The fuzzy control technique is used to detennine the time variant parameters. In addition, the ISFM can be applied to the combined routing of the watershed and the channel with a residual watershed.ershed.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2012.05a
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• pp.11-14
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• 2012

The category for waterproofing is one of construction process most affected by falling-off in price competitiveness, construction quality, and material performance. Therefore, in order to select of waterproofing construction firms, it is necessary to consider Incorporating both price competitiveness and construction quality. In this article, I would like to analyze 10 Factors for Selecting using fuzzy-AHP model, including the survey of the waterproofing experts. This fuzzy-AHP model can be shown to calculate the fuzzy trigonometrical function to reflect weights for preference of 10 factors for the waterproofing construction firms. It was found from the result that waterproofing construction firms was searched order of priority for select by fuzzy-AHP model.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.3
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• pp.155-165
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• 2015

Bankruptcy prediction has been one of the important research topics in finance since 1960s. In Korea, it has gotten attention from researchers since IMF crisis in 1998. This study aims at proposing a novel model for better bankruptcy prediction by converging three techniques - support vector machine(SVM), fuzzy theory, and genetic algorithm(GA). Our convergence model is basically based on SVM, a classification algorithm enables to predict accurately and to avoid overfitting. It also incorporates fuzzy theory to extend the dimensions of the input variables, and GA to optimize the controlling parameters and feature subset selection. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to H Bank's non-external auditing companies' data. We also experimented six comparative models to validate the superiority of the proposed model. As a result, our model was found to show the best prediction accuracy among the models. Our study is expected to contribute to the relevant literature and practitioners on bankruptcy prediction.

• Water for future
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• v.29 no.4
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• pp.149-160
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• 1996

The parameters of the storage function model (SFM) are taken as constants, while they have different values every rainfall events and time of the runoff. Therefore, the results of the SFM show remarkably large errors in general. In this study, the modified sorage function model (MSFM), in which the time variant parameters are introduced, is proposed to improve the SFM which is a conceptual rainfall-runoff model. The fuzzy reasoning is applied as a real-time control method of the time-variant parameters of the proposed model. The applicability of the MSFM was examined in the Bochung river, a tributary of Geum river in Korea. The pattern of predicted outflow hydrograph and peak outflow by the MSFM with fuzzy control are much similar to the measured values in comparison with the results produced by the SFM.