본 연구에서는 첫째, 퍼지DEA모형을 해운항만분야에 이용한 국내외 기존연구들을 간략하게 검토하였으며, 둘째, Campos and Gonzalez(1989), 임성묵(2008)의 평균지수변환모형을 이론적으로 소개하였으며, 셋째, 국내 26개항만을 대상으로 2개의 투입요소(접안능력, 하역능력), 2개의 산출요소(화물처리량, 입출항척수)를 이용하여 평균지수변환모형에 의거하여 효율성을 분석하고 해석하였다. 실증분석결과를 요약해 보면 다음과 같다. 첫째, 일반 투입지향 CCR모형에서는 통영, 고현, 옥포, 속초항이 효율적이었으며, 여수항이 90% 후반의 효율성을 보였다. 둘째, 퍼지DEA 평균지수변환모형에서는 고현, 속초항이 가장 효율적이었으며, 옥포, 여수항은 람다값이 커질수록 효율성이 증가되었다. 또한 완도, 여수, 서귀포항은 람다값이 높아질 수록 효율성수치도 높아졌다. 셋째, 일반적인 투입지향 CCR 모형의 효율성 수치와 평균지수변환법에 의한 효율성수치의 평균순위는 거의 일치하였다. 본 논문이 갖는 정책적인 함의는 국내항만의 정책입안담당자들은 투입요소와 산출요소의 값을 정확히 알지 못하고 애매모호한 수준에서 알고 있을 때, 본 논문에서 사용한 퍼지 DEA 평균지수모형을 이용할 필요성이 있다는 점이다.
본 연구는 시간자료(Longitudinal data)의 분석을 위하여 Fuzzy k-means 군집분석 방법을 확장한 알고리즘을 제안한다. 이 논문에서 제안하는 군집분석방법은 각각의 개체에 대응하는 성장곡선에 Fuzzy k-means 군집분석의 알고리즘을 결합하는 것을 핵심아이디어로한다. 분석결과는 생성된 군집을 성장곡선모형으로 표현할 수 있고 또한 추정된 모형의 식을 활용하여 새로운 개체를 분류도 할수 있음을 보인다. 그리고 이 군집분석방법은 아직 자라지 않은 나이 어린 개체가 미래에 어느 군집에 속할 것인가 하는 분류와 함께 이 개체의 향후 성장상태를 예측을 하는 데에도 적용이 가능하다. 제안된 알고리즘을 원숭이(macaque)의 상악동(maxillary sinus)의 자료에 적용한 실례로 보인다.
본 논문은 신경계 행위 표현의 효율성과 동작의 정당성을 검증할 수 있는 모형화 도구로 FPN을 제안 하였다. 설계를 위해 기존의 통신망과 신경망 행위의 표현과 검증의 유사성 및 차이점을 분석하고, 신경계의 애매 모호성의 효율적인 표현을 위하여, PN에 Fuzzy 집합 이론을 적용하여 FPN 모형을 설계하였다. 설계된 FPN을 다층 퍼센트론 구조로 표현하여 그 효율성이 우수함을 보였다.
최근 정보기술의 발전으로 복잡하고 방대한 양의 주가 데이터에 대한 실시간 분석이 가능해지면서 인공지능 기법을 활용해 주식 시장의 등락을 예측하고, 이를 기반으로 매매 거래를 수행하는 트레이딩 시스템에 대한 세간의 관심이 높아지고 있다. 본 연구는 이러한 트레이딩 시스템의 시장 예측 알고리즘으로 활용될 수 있는 새로운 주식 시장 등락 예측 모형을 제시한다. 본 연구의 제안 모형은 ${\pi}$-퍼지 논리를 이용해 모든 입력변수의 차원을 low, medium, high로 퍼지변환한 입력값을 대상으로 Support Vector Machine(SVM)을 적용하여 익일 시장의 등락을 예측하도록 설계되었다. 그런데 이 경우 입력변수의 수가 3배로 늘어나기 때문에, 적절한 입력변수의 선택이 요구된다. 이에 본 연구에서는 유전자 알고리즘을 활용하여 입력변수 선택 집합을 최적화하도록 하였으며, 동시에 ${\pi}$-퍼지 논리 및 SVM에 적용되는 조절 파라미터들의 값도 함께 최적화 하도록 하였다. 모형의 성능을 검증하기 위해, 본 연구에서는 지난 2004년부터 2013년까지의 10년치 국내 주식시장 데이터를 기반으로 한 KOSPI 200 지수의 등락 예측에 제안모형을 적용해 보았다. 이 때, 비교모형으로 로지스틱 회귀모형, 다중판별분석, 의사결정나무, 인공신경망, SVM, 퍼지SVM 등도 함께 적용시켜 성과를 정밀하게 검증해 보고자 하였다. 그 결과, 제안모형이 예측 정확도는 물론 투자수익률(Return on Investment) 측면에서도 다른 모든 비교모형들에 비해 월등히 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
최근 지구 온난화로 인한 이상기후의 영향으로 게릴라성 집중호우의 피해가 증가하고 있으므로 대하천뿐만 아니라 중 소하천에서도 홍수 예 경보의 중요성이 높아지고 있다. 기존의 홍수 예 경보 체계의 경우 유출량을 계산하는 전처리과정과 주 계산과정을 거치는 동안 많은 오차들이 발생하고, 누적되어 그 결과물(예측된 유출량) 속에 오차들이 내포되어 있다. 또한 유출모형의 적용에 필요한 매개변수들을 추정하기 위해서도 많은 실측자료가 필요하고, 많은 불확실성이 내재되어 있다. 본 연구에서는 기존의 홍수 예 경보 시스템의 문제점과 불확실성을 최대한 감소시키기 위해 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference) 기법을 사용하였다. ANFIS는 신경회로망 기법을 사용한 data driven 모형으로 기존의 물리적 모형의 구축과정에서 필수적이었던 방대한 양의 물리적 자료를 배제하고 유역의 강우자료와 수위자료만으로 모형을 구축하고 수위 예측을 실시할 수 있다. 입력자료로는 시계열 강우자료와 수위자료를 사용하였고, 모형을 통하여 t+1, t+2, t+3 시간 후의 수위를 예측하였다. 탄천유역의 2003년부터 2005년까지의 강우사상을 이용하여 모형의 적용성과 타당성을 검토하였고, 2006년 실제 강우에 모형을 적용한 결과 실제 수위를 큰 오차 없이 모의할 수 있었다.
지금까지의 링크통행시간에 대한 연구는 개별 차량의 평균을 통한 평균링크통행시간 산정 및 추정의 제한적인 연구가 대부분이었다. 그러나, 링크통행시간은 교통조건, 신호운영조건, 도로조건 등 다양한 영향인자로 인해 통행시간 분포가 구분되는 특성을 나타낸다. 링크통행시간 분포특성에 대한 선행연구결과 통행시간이 양분되어 분포하는 것으로 나타났으며 따라서, 링크통행시간의 경우 평균통행시간에 의한 결과보다 신호지체가 발생하지 않는 통행시간과 신호지체가 발생하는 통행시간으로 구분하는 것이 교통상황을 인식하는데 바람직할 것이다. 본 연구에서는 통행시간 분포특성 및 원인을 분석하였으며, 프로그램을 이용한 시뮬레이션을 통해 보다 다양한 조건을 부여하여 링크통행시간분포비율에 영향을 주는 변수들에 대한 검토하고 통행시간 분포비율을 추정할 수 있는 모형을 구축하였다. 먼저 링크통행시간 분포비율을 추정하는 회귀모형과 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 추정 모형을 구축하기 위한 변수를 분석한 결과 잔류녹색시간과 대기행렬 대수가 높은 상관성을 가지는 것으로 분석되었으며, 따라서 이를 이용하여 추정모형을 구축하였다. 구축결과를 비교 검토한 결과 퍼지근사추론 모형이 회귀모형에 비해 추정의 신뢰성 및 적용성에서 더욱 우수한 것으로 나타났다.
중층트롤어구의 수심 제어는 시스템의 복잡성과 비선형성 등으로 인하여 아직까지 자동화되지 않았다. 본 연구에서는 회류수조에서 작동되는 모형 트롤어구의 예망시스템을 제작하였으며, 이 시스템의 수심을 자동으로 제어하기 위해서 퍼지논리를 이용한 제어시스템을 구성하여 성능을 실험하였다. 제어시스템의 수심제어 규칙은 숙련된 항해사나 선장이 실제 조업에서 어구의 수심을 제어하기 위해 사용하는 지식을 제어규칙화 한 것과 모형실험에 적합하도록 수정한 규칙 두 가지를 사용하였다. 제어계의 성능은 예망속도를 일정히 유지하면서 목표수심을 스텝상으로 변경시켰을 때의 추종성능 실험과 목표수심을 일정히 유지하면서 예망속도를 변경시켰을 때의 보상성능을 실험을 통하여 분석하였다. 1. 본 연구에서 제안된 두 가지 제어기는 모두 일정한 유속(0.35m/s)에서 스텝상의 목표수심 변경에대해서 빠른 추종성능을 나타내었다. 특히 수정된 제어규칙에서는 모형 어구의 수십을 보다 안정되게 제어하였다. 2. 예망속도(유속)를 변화시켜 어구저항을 증감시킨 실험에서도 두 제어기는 비교적 양호한 보상 성능을 나타내었는데, 실제 조업에서 사용하는 규칙은 작은 외란에도 빨리 반응하였으며, 수정된 제어규칙은 수심편차가 어느 정도 커져야 제어동작을 하였다. 3. 본 연구에서 제작된 모형트롤시스템은 실물트롤 시스템의 운동 특성과 거의 일치하였고, 또한 설계된 제어기는 양호한 제어성능을 나타내어 모형실험을 통한 시스템의 해석과 실물 트롤시스템에 적용가능성이 높은 제어계의 설계가 가능하였다
본 논문은 Gabor 웨이브렛 변환을 이용하여 무표정을 포함한 표정영상에서 얼굴의 주요 요소들의 경계선을 추출한 후, FCM 군집화 알고리즘을 적용하여 무표정 영상에서 저차원의 대표적인 특징점을 추출한다. 무표정 영상의 특징점들은 표정영상의 특징점들을 추출하기 위한 템플릿으로 사용되어지며, 표정영상의 특징점 추출은 무표정 영상의 특징점과 동적 연결모형을 이용하여 개략적인 정합과 정밀한 정합 과정의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 Gabor 웨이브렛과 FCM 군집화 알고리즘을 기반으로 동적 연결모형을 이용하여 표정영상에서 특징점들을 자동으로 추출할 수 있음을 제시한다. 본 연구결과는 자동 특징추출을 이용한 차원모형기반 얼굴 표정인식[1]에서 얼굴표정의 특징점을 자동으로 추출하는 데 적용되었다.
본 연구는 지점검지체계와 구간검지체계와의 자료합성을 통하여 도심 간선도로 및 지방도로 구간별 효과척도를 산정할 뿐만 아니라 유고검지 및 통행패턴 예측, 네트워크 기종점에 대한 최적/최단 경로를 탐색하는데 기초가 되는 구간 통행시간 추정을 수행한다. 개개 수집원의 자료합성을 위해 퍼지이론과 인공신경 망의 합성모형인 FALEM(Fuzzy Adaptive Learning Estimator for travel time from Multi-information sources)을 개발, 개발된 모형 FALEM에 의해 개개구간의 통행시간을 산출하고 동일시간, 동일구간에서 조사된 실측데이터와의 오차율 비교를 통해 추정된 통행시간을 검증하였다. 테스트 환경은 개발모형에 의해 추정된 구간 통행시간의 적용성을 고려하여 실시간 운영하에서 수행되었다.
This paper employs fuzzy variables instead of deterministic variables for job times in a project network. A fuzzy variable has its value restricted by a possibility distribution. This paper utilizes the triangular possibility distribution which has three estimated times. That is normal, resonable, and crash job times. This paper develops a fuzzy k-longest path algorithm, by utilizing the k-longest path algorithm. This algorithm will be useful to control the project the project network by considering the project completion possibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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