This paper introduces the method to develop two main types of the fuzzy OEE (Overall Equipment Effectiveness) models via triangular membership function for measuring uncertainty. The fuzzy OEE includes model type 1 and model type 2. The model type 1 is used when the theoretical machine speed only reflects the time loss whereas model type 2 is used when the actual machine speed reflects both time and speed loss. Model type 2 has shown to perform a lower availability rate and a higher performance rate compared to model type 1. In addition, the fuzzy UPH (Unit Per Hour) which is derived from using the fuzzy OEE is presented to satisfy demand uncertainty. The fuzzy UPH can easily measure the fuzzy tact time and cycle time by reciprocating itself. Finally, this study demonstrates the fuzzy OEE models using IVIFS (Interval-Valued Intuitionistic Fuzzy Set) based on the characterization via membership function, non-membership function and hesitant function. For the purpose of analyzing the fuzzy system OEE, the OEE for each machine of plant structure is considered triangular interval-valued intuitionistic fuzzy number. Regardless of plant structure, the validity degree of fuzzy membership function of system OEE decreases when the number of machine with worst value of the validity degree increases. Corresponding examples are presented in this paper for practitioner to understand the applicability and practicability of the proposed fuzzy OEE methods.
Online traffic flow modeling is attracting more attention due to intelligent transport systems and technologies. The flow-density relation plays an important role in traffic flow modeling and provides a basic way to illustrate traffic flow behavior under different traffic flow and traffic density conditions. Until now the research effort has focused mainly on the shape of the relation. The time series of the relation has not been identified clearly, even though the time series of the relation reflects the upstream/downstream traffic conditions and should be considered in the traffic flow modeling. In this paper the flow-density relation is analyzed dynamically and interpreted as a states diagram. The dynamic flow-density relation is quantified by applying fuzzy logic. The quantified dynamic flow-density relation builds the basis for online application of a macroscopic traffic flow model. The new approach to online modeling of traffic flow applying the dynamic flow-density relation alleviates parameter calibration problems stemming from the static flow-density relation.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.19
no.3
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pp.25-32
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2011
In order to study the effect of K-WAIS and FTD on flight aptitude, which we utilize to sort out good pilot candidates among applicants, we adopted Fuzzy regression model and expressed the result of flight aptitude tests in Fuzzy number by using maximum/minimum values and mean values. The 7 aspects of K-WAIS were broken down into three similar groups: mathematical ability, visualization ability and organization ability. While mathematical ability and organization ability showed a positive relevance with the FTD test with respect to flight aptitude, visualization ability of K-WAIS showed a negative(-) relevance with flight aptitude, which presented an opposite result to the previous research. Thus, we are to increase the number of samples and do the research thereof in the near future.
This paper presents a weighted fuzzy backward reasoning algorithm for rule-based systems based on weighted fuzzy Petri nets. The fuzzy production rules in the knowledge base of a rule-based system are modeled by weighted fuzzy Petri nets, where the truth values of the propositions appearing in the fuzzy production rules and the certainty factors of the rules are represented by fuzzy numbers. Furthermore, the weights of the propositions appearing in the rules are also represented by fuzzy numbers. The proposed weighted fuzzy backward reasoning generates the backward reasoning path from the goal node to the initial nodes and then evaluates the certainty factor of the goal node. The algorithm we proposed can allow the rule-based systems to perform weighted fuzzy backward reasoning in more flexible and human-like manner.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.119-136
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2012
The goal of this study is to apply the IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) concept of vulnerability to climate change and verify the use of a combination of vulnerability index and fuzzy logic to flood vulnerability analysis and mapping in Seoul using GIS. In order to achieve this goal, this study identified indicators influencing floods based on literature review. We include indicators of exposure to climate(daily max rainfall, days of 80mm over), sensitivity(slope, geological, average DEM, impermeability layer, topography and drainage), and adaptive capacity(retarding basin and green-infra). Also, this research used fuzzy model for aggregating indicators, and utilized frequency ratio to decide fuzzy membership values. Results show that the number of days of precipitation above 80mm, the distance from river and impervious surface have comparatively strong influence on flood damage. Furthermore, when precipitation is over 269mm, areas with scare flood mitigation capacities, industrial land use, elevation of 16~20m, within 50m distance from rivers are quite vulnerable to floods. Yeongdeungpo-gu, Yongsan-gu, Mapo-gu include comparatively large vulnerable areas. This study improved previous flood vulnerability assessment methodology by adopting fuzzy model. Also, vulnerability map provides meaningful information for decision makers regarding priority areas for implementing flood mitigation policies.
This study applied the fuzzy logic control for the construction of the reservoir operation model which can consider uncertainty of the predicted inflow in determining reservoir release during flood period. The control rule is usually constructed based on the opinion of experts which is a general technique. To improve the drawback of general technique, this study constructed the Fuzzy-Tabu search model automatically established by the fuzzy rule using Tabu search which is a global optimization technique. As the results, the peak release is decreased and the flood control efficiency is improved. The total release is also decreased and this represents the benefit in water use. Consequently, it is confirmed that the effect of flood control can be increased through the constructed model. It also shows that the available water resources after the flood is more increased. So, the proposed Fuzzy-Tabu search model could be better than the actual reservoir operation methodology in the aspect of water use.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2005.04a
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pp.201-208
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2005
Neuro-Fuzzy modeling approach is proposed to predict the dynamic behavior of a single-degree-of-freedom structure that is equipped with hybrid base isolation system. Hybrid base isolation system consists of friction pendulum systems (FPS) and a magnetorheological (MR) damper. Fuzzy model of the M damper is trained by ANFIS using various displacement, velocity, and voltage combinations that are obtained from a series of performance tests. Modelling of the FPS is carried out with a nonlinear analytical equation that is derived in this study and neuro-fuzzy training. Fuzzy logic controller is employed to control the command voltage that is sent to MR damper. The dynamic responses or experimental structure subjected to various earthquake excitations are compared with numerically simulated results using neuro-fuzzy modeling method. Numerical simulation using neuro-fuzzy models of the MR damper and FPS predict response of the hybrid base isolation system very well.
Kim, Yeong-Kyu;Jun, Sang-Mook;Lee, Bo-Ram;Chung, Eun-Sung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.49-53
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2012
본 연구는 불확실성을 고려하여 홍수 취약성 평가를 정량화하기 위한 새로운 방법을 제시하였다. 현실 세계로부터 얻는 많은 정보들은 불확실성을 가지고 있으므로 본 연구는 우리나라의 공간적 홍수 취약성을 산정하기 위해 Fuzzy TOPSIS기법을 사용하였다. 또한 Fuzzy TOPSIS의 결과를 TOPSIS 및 가중합계법을 적용한 결과와 비교하였다. 그 결과 일부 지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. Spearman 순위 상관분석을 실시한 결과 TOPSIS와 가중합계법의 순위는 높은 일치성을 보였으나 Fuzzy TOPSIS의 순위와는 상당히 일치하지 않은 결과를 나타냈다. 즉, Fuzzy 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 크게 발생할 수 있으므로 본 연구에서 제시한 모형도 하나의 취약성 평가의 방법이 될 수 있다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2011.05a
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pp.262-262
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2011
최근 들어 지구환경 변화에 따른 이상기후의 영향으로 태풍 및 집중호우로 인한 하천범람 등 홍수재해에 의한 인명과 재산의 피해가 급증하고 있다. 특히 한반도 지역에서는 집중호우와 태풍과 같은 이상강우로 인한 홍수피해의 발생이 매년 나타나고 있으며 홍수피해의 빈도와 강도는 증가하고 있는 실정이다. 이러한 상황에서 극심한 기상이변으로 인하여 발생되는 이상홍수의 예측에 관한 사항은 치수 이수는 물론 친수관점에서 볼 때 하천관리의 측면에서 매우 중요한 관심사로 부각되고 있다. 특히 홍수예측은 주민의 대피 및 통제, 시설물의 보호 등을 위해 충분한 선행시간을 확보할 수 있는 실시간적 관점에서의 홍수예측 및 관리가 중요하다. 기존의 수문학적 강우-유출 모형은 비선형성이 강하고 유역의 지형학적 인자와 기후학적 인자의 영향을 포함하기 때문에 정확한 예측이 어렵고 유출량을 계산하기 위한 유역추적, 저수지추적 및 하도추적의 각 추적과정에서 크고 작은 오차들이 발생하고 그것들이 누적되어 유출 모형의 해석 결과에는 많은 오차들이 포함되어 있다는 문제점이 있다. 또한 주로 유역 면적이 크고 홍수의 도달시간이 긴 대하천의 홍수예측에는 기존의 강우-유출 모형이 적당한 방법임에도 불구하고 유역면적이 작은 중소하천에 적용됨으로써 많은 불확실성을 포함하고 있으며 충분한 선행시간을 확보하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 중소하천에서의 기존의 홍수예경보가 가지고 있는 문제점을 해결하기 위해 실시간 수위측정 자료 및 강우자료를 이용한 간단한 입력자료 만으로도 홍수예측이 가능한 뉴로-퍼지(Neuro-Fuzzy) 모형을 구축하여 충분한 선행시간을 확보함으로써 중소하천에서 의 실시간 홍수예측이 가능한 시스템을 구성하여 실시간으로 구동되는 효율적인 홍수예경보 시스템을 개발하고자 하였다. 임진강 유역을 대상으로 기존의 강우-유출 모형이 요구하는 유역의 물리적, 지형 자료 및 매개변수와 같은 광범위한 양의 자료를 배제하고, 유역의 강우 자료와 수위자료만으로 유역의 중요지점에 대한 홍수위 및 홍수량을 예측할 수 있는 뉴로-퍼지 모형을 구축하고 대상 유역에 적용하여 실측치와 비교 검증하였다.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.11a
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pp.236-242
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2006
세계적으로 각 분야에서 SERVQUAL 모형과 SERVPERF 모형 등을 이용한 서비스품질에 대한 측정과 관련된 연구들이 많이 수행되어 오고 있지만 서비스품질을 계량화시키기 위한 연구는 활성화되고 있지 못하는 상황이다. 따라서, 본 연구의 목적은 불확실하고 주관적인 환경에서 서비스품질을 객관성있게 측정하고 계량화시키기 위해서 L.A. Zadeh가 제안한 퍼지이론의 Triangular Fuzzy Number(TFN) 와 T.L. Saaty가 제안한 Analytic Hierarchy Process (AHP)를 이용하여 서비스품질을 측정하기 위한 방법을 제안하는 것이고, 본 연구를 통해서 조직의 제한적 자원으로 고객만족 극대화를 실현하기 위한 경쟁우위적 전략의 일환으로써 서비스품질을 제고시키는데 효율적이며 효과적인 의사결정안이 도출될 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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