Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.20
no.3
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pp.273-282
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2002
Although the influence of GIS has been proved in a variety of applications, there also have been some research issues about that the coupling of GIS with other mathematical or engineering tools is necessary to meet various needs of specialized problem domains. Linear Programming, a mathematical technique used in optimal distribution of given quantity, can enhance its usability by integrating with GIS since LP basically does not include means to deal with spatial data. The limitation of the traditional LP technique is that it requires explicitly defined conditions, which is impractical or impossible in such decision making processes as in land use problems that use less crisp decision factors. This study develops a method to incorporate such fuzzy situations by integrating Fuzzy-LP that employs fuzzy logic and GIS. The GIS provides data to or displays data from the Fuzzy-LP processes in the integrated system. This methodology is illustrated to solve a land use distribution problem.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.11
no.2
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pp.79-87
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1986
This paper illustrates a new method to solve the fuzzy goal programming (FGP) problem. It is proved that the FGP proposed by Narasimhan can be solved on the basis of linear programming(LP) model. Narasimhan formulated the FGP problem as a set of $S^{K}$LP problems, each containing 3K constraints, where K is the number of fuzzy goals/constraints. Whereas Hanna formulated the FGP problem as a single LP problem with only 2K constraints and 2K + 1 additional variables. This paper presents that the FGP problem can be transformed with easy into a single LP model with 2K constraints and only one additional variables. And we propose extended FGP :(1) FGP with weights associated with individual goals, (2) FGP with preemptive prioities. The extended FGP has a framework that is identical to that of conventional goal programming (GP), such that the extended FGP can be applied with fuzzy concept to the all areas where GP can be applied.d.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.2
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pp.319-325
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2001
In this note, we propose a simple fuzzy linear regression model for fuzzy input-output data based on Tanaka's approach. Then an LP-based method to derived the satisfying solution of the decision making is developed.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.22
no.6
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pp.754-760
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2012
This paper describes peak shaving algorithms as long-term cycle scheduling in the power management system (PMS) for MW-scale battery energy storage systems (BESS). The purpose of PMS is basically to manage the input and output power from battery modules placed in the systems. Assuming that an one-day ahead load curve is provided, off-line peak shaving algorithms can be employed, but applying the results of the off-line algorithm may result in the difference in the real-time performance because there is uncertainty in the provided load curve. This paper adopts fuzzy based LP (linear programming) algorithms for describing the peak shaving algorithm in PMS and discusses a solution technique and real-time operation strategies using the solution.
This paper descbibes a fuzzy multiobjective linear programming, which is a relatively new approach in forestry in solving forest management problems. At first, the fuzzy set theory is explained briefly and the fuzzy linear programming(FLP) and the fuzzy multiobjective linear programming(FMLP) are introduced conceptionally. With the information obtained from the study area in Thailand, a standard linear programming problem is formulated, and optimal solutions (present net worth) are calculated for four groups of timber price by this LP model, respectively. This LP model is reformulated to a fuzzy multiobjective linear programming model to accommodate uncertain timber values and with this FMLP model a compromise solution is attained. Optimal solutions of four objective functions for four timber price groups and the compromise solution are compared and discussed.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2000.04a
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pp.569-572
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2000
DEA has been effectively applied to various areas which need the evaluation of relative efficiency. We propose a DEA model based on fuzzy LP combined with Genetic Algorithm in order to consider uncertain synergy effects due to M&A of existing organization. We apply the suggested approach to forecasting the efficiency of merged academic departments in a university in Korea. We expect that our approach can be utilized to effectively realign existing departments.
The objective of this study was to estimate potential of domestic long-term wood supply by using fuzzy linear programming (FLP). In order to construct a numerical formula model, maximization of total timber production was used for the objective function. Size limit of harvesting and sustained yield were used as the constraints. The results of comparison between LP and FLP were shown that LP is more suitable than FLP in terms of the amount of timber production and final forest stock. However, as long-term sustained yield was limitedly achieved by using LP, FLP was more desirable for prediction of potential wood supply. According to the results of this study, the potential of annual domestic wood supply was estimated about 10.5 million cubic meters. Gyeong buk, Jeon nam, Gangwon and Gyeong nam province were highly ranked in order of provincial potential of wood supply.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.26
no.1
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pp.36-47
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2000
DEA has been effectively applied to various areas which need the evaluation of relative efficiency. We propose a DEA model based on fuzzy LP in order to consider uncertain synergy effects due to M&A of existing organization. We apply the suggested approach to forecasting the efficiency of merged academic departments in a university in Korea. We expect that our approach can be utilized to effectively realign existing departments.
Kim, Seong-Min;Lee, Dong-Hoon;Jang, Jong-In;Won, Jung-Cheol;Kang, Tae-Ho;Yim, Yeong-Keun;Han, Chang-Wook
Proceedings of the KIEE Conference
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2009.07a
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pp.1098_1099
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2009
In this paper, we present the estimation of wind turbine power generation using Cascade Architectures of Fuzzy Neural Networks(CAFNN). The proposed model uses the wind speed average, the standard deviation and the past output power as input data. The CAFNN identification process uses a 10-min average wind speed with its standard deviation. The method for rule-based fuzzy modeling uses Gaussian membership function. It has three fuzzy variables with three modifiable parameters. The CAFNN's configuration has three Logic Processors(LP) that are constructed cascade architecture and an effective optimization method uses two-level genetic algorithm. First, The CAFNN is trained with one-day average input variables. Once the CAFNN has been trained, test data are used without any update. The main advantage of using CAFNN is having simple structure of system with many input variables. Therefore, The proposed CAFNN technique is useful to predict the wind turbine(WT) power effectively and hence that information will be helpful to decide the control strategy for the WT system operation and application.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.6
no.4
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pp.81-91
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1996
This paper proposes an optimal COA(Center Of Area) defuzzification method that improves the contr~lp erformance
of a fuzzy logic controller. The defuzzification method incorporates both the membership values and the
effective span of membership function6 in calculating a crisp value. An optimal effective span is determined automatically
by the genetic algorithm thrqugh the training of some typical examples. Simulation of the proposed COA
defuzzifier to the truck backer-upper control problem is presented and the control performance of the praposed
COA defuzzifier outperforms that of the conventional COA defuzzifier by more than 20% in terms of ayerage
tracing distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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