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.
최근 산지하천 유역에서 발생하는 홍수와 이를 동반한 토석류에 의해 많은 인적, 물적 피해가 빈번히 발생하고 있다. 이러한 피해를 최소화하기 위해서는 유역의 정확한 홍수유출량 해석이 동반되어야 하지만 산치하천 유역은 유출특성 분석에 기본이 되는 수위관측소의 수가 적고, 관측소가 존재하더라도 결측치가 많거나 자료보유 연한이 짧아 자료의 활용성이 떨어진다. 따라서 선행 연구에서는 미비한 자료만으로도 회귀분석이 가능하며 높은 신뢰도를 갖는 Fuzzy 회귀분석 기법을 도입하여 수위자료 없이도 산지하천 유역의 유역면적과 하도경사를 바탕으로 홍수유출량을 평가할 수 있는 기술을 개발하였다. 본 연구에서는 여기에 빈도별 강우량을 새롭게 추가하여 홍수량 산정식을 개선 및 보완하였다. 새롭게 도출된 홍수량 산정식의 정확도는 기존 대상유역 내 특정지점 설계홍수량을 기준으로 기존 개발된 홍수량 산정식과 비교하여 검토하였고 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 이를 바탕으로 일반 사용자도 손쉽게 홍수량을 산정할 수 있도록 MATLAB을 이용하여 홍수량 산정 프로그램을 개발하였다.
본 논문은 퍼지집합이론을 이용한 다기준 의사결정(MCDM) 과정에 관한 연구이며, 농업용 저수지의 수자원계획 평가에 관한 가장 합리적이고 효율적인 방법을 찾기 위해 FAHP를 이용하여 각각의 대안들에 대한 우선순위를 정하였다. 농업용 저수지의 추가저수량 확보를 위해 의사결정자 및 수혜자가 동시에 만족하는 조건을 조사하여 6개의 주 기준을 설정하고 이에 따른 10개의 대안을 설정하여 우선순위를 결정하고자 하였으며, 우선순위를 결정에서의 불확실성과 모호성을 규명하기 위해 퍼지수와 언어변수를 정의하였다. 또한 적절한 의사결정모형의 제시를 위해 의사결정 방법에 따른 분석결과를 비교 검토하였으며 FAHP 기법 적용의 타당성을 논의하였다.
본 논문은 공간주파수 특징들과 다중 해상도 특징들을 가진 웨이블렛 영역에서 추출된 각 대역의 시각 특징 추출과 이들의 퍼지 적분 조합에 대하여 제안하였다. 칼라 양자화 이후에 똑같은 칼라의 빈도를 취함으로써 기존의 칼라 히스토그램 인터섹션 방법의 단점인 양자화 에러를 줄일 수 있게 칼라 특징을 표현한다. 또한 유사도는 서로 독립적인 특성을 갖는 호모그램, 칼라, 에너지 특징을 퍼지 측도와 퍼지 적분을 사용하여 조합한다. 1,000개의 칼라 영상에 대하여 실험을 하였고, 제안된 방법이 기존 방법들보다 객관적이고 주관적인 성능에서 우수함을 보였다.
To promote the remodeling project it is important to get apartment residents' consent. It is significant variable to determine project to progress smoothly from planning stage which committee of association establishment sets up to establishment stage of association. On average, it takes about 1~1.6 year in planning phase which means before construction phase of remodeling. Therefore, it is very important issue to get apartment residents' consent in planning phase. In this research, we focused on residents' opinion and proposed solution of conflict with gathering residents' opinion to proceed remodeling project. By setting particular remodeling situation, related residents represented as agents made effort to efficient coordination to reduce total duration of decision making. Therefore, we proposed multi-agent based on fuzzy inference to simulate behavior of decision making on remodeling project effectively. From this method, optimal alternative is selected by considering each agents' attributes which represented by fuzzy set. This research will develope to further research for realizing concrete multi-agent based on fuzzy inference considering all stakeholders in remodeling project.
This study aims to identify the landslide susceptible zones of Boeun area and provide reliable landslide susceptibility maps by applying different modeling methods. Aerial photographs and field survey on the Boeun area identified landslide inventory map that consists of 388 landslide locations. A total ofseven landslide causative factors (elevation, slope angle, slope aspect, geology, soil, forest and land-use) were extracted from the database and then converted into raster. Landslide causative factors were provided to investigate about the spatial relationship between each factor and landslide occurrence by using fuzzy set and logistic regression model. Fuzzy membership value and logistic regression coefficient were employed to determine each factor's rating for landslide susceptibility mapping. Then, the landslide susceptibility maps were compared and validated by cross validation technique. In the cross validation process, 50% of observed landslides were selected randomly by Excel and two success rate curves (SRC) were generated for each landslide susceptibility map. The result demonstrates the 84.34% and 83.29% accuracy ratio for logistic regression model and fuzzy set model respectively. It means that both models were very reliable and reasonable methods for landslide susceptibility analysis.
본 논문에서는 학습자 스스로가 학습 능력을 조절하고 학습 능력과 시험 능력을 객관적으로 판단할 수 있는 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법을 제안하였다. 제안된 자기 주도적 학습 능력 및 시험 능력 평가 방법은 삼각형 타입의 소속 함수와 퍼지 논리를 이용하여 학습 능력과 시험 능력의 소속도를 계산하고 각각에 대해 퍼지 등급도를 부여하였다. 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도에 대해서 퍼지 관계의 연산 및 합성에 의해 최종 소속도를 계산하고 퍼지 등급도를 결정하여 학습자가 학습 능력의 소속도와 시험 능력의 소속도 및 최종 퍼지 등급도를 분석하여 스스로 학습을 조정할 수 있도록 하였다. 그리고 제안된 연구 내용을 인터넷 정보 검색사 필기 과목에 적용하여 구현하였다.
우리나라는 국토의 60% 이상이 산지로 이루어져 있다. 최근 산지하천 유역에서 발생한 홍수와 토석류 등에 의해 많은 인적 물적 피해가 발생하고 있다. 현재 산지하천 유역은 유량자료에 비해 강우관측 자료는 비교적 많이 축적되어있으며, 최근에는 레이더를 이용한 강우관측도 지속적으로 이루어져 강우특성을 분석하는 것은 용이하다. 이에 비해서 산지하천 유역의 하천 유량에 대한 자료는 부족하거나 자료가 있더라도 결측치가 많고 보유연한이 분석에 필요한 만큼 충분하지 못하다. 또한 산지하천 유역의 유출특성을 분석하기 위해서는 강우관측 자료와 수위자료로부터 환산된 유량자료가 필수적인 인자이나 산지하천 유역의 수위관측소는 설치 및 유지관리 등의 어려움으로 인하여 유량자료가 상대적으로 부족한 실정이다. 이와 같은 제약을 해소하기 위해서는 많은 비용과 시간이 소요되므로 단 시간 내에 해결하는 것은 쉬운 일이 아니다. 따라서 유역의 물리적 특성을 이용하여 임의의 지점의 설계홍수량을 손쉽고, 정확하게 산정할 수 있다면 산지유역의 홍수와 토석류에 의해 발생하는 홍수 피해에 대한 대책을 마련하는데 큰 도움이 될 것이다. 일반적인 통계적 회귀분석은 여러 분야에서 널리 적용되고 있으나, 산지하천 유역의 강우-유출해석의 경우 관측자료의 수가 적고 발생하는 사상이 애매한 경우가 많아 일반적인 통계학적 선형 회귀분석을 적용하는 데 어려움이 많다. 이와 같은 어려움을 해결하기 위해 본 연구에서는 fuzzy regression 기법을 사용하였다. Fuzzy regression 기법의 하나인 possibilistic 모형을 사용하여 주어진 관측값과 산정값의 오차를 최소화함으로써 모형의 fuzziness를 최소화하였다. fuzzy regression 기법을 사용하면 변수들 간의 애매한 관계를 쉽게 해석하고 관측값과 산정값의 오차를 최소화하여 연구목적에 적합한 결과를 도출할 수 있다. 산지유역에서 발생하는 홍수는 많은 인명 및 재산피해뿐 아니라 사회 및 경제적 측면, 환경 및 생태계 그리고 인간의 정신적인 측면까지도 깊이 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서 제안한 fuzzy regression 기법을 사용한 홍수량 산정기법을 통해 임의 지점의 빈도별 설계홍수량을 보다 신속하고 정확하게 산정하여 수공구조물의 설계에 적용하면 집중호우에 의해 발생하는 피해를 최소할 할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper first investigates several uninorm logics (introduced by Metcalfe and Montagna in [8]) as fuzzy-relevance logics. We first show that the uninorm logic UL and its extensions IUL, UML, and IUML are fuzzy-relevant; fuzzy in Cintula's sense, i.e., the logic L is complete with respect to linearly ordered L-matrices; and relevant in the weak sense that ${\Phi}{\rightarrow}{\Psi}$ is a theorem only if either (i) $\Phi$ and $\Psi$ share a sentential variable or constant, or (ii) both $\sim\Phi$ and $\Psi$ are theorems. We next expand these systems to those with $\triangle$.
This paper was developed the discrete optimum design program by the refined fuzzy-genetic algorithms based on the genetic algorithms and fuzzy theory. The optimum design of this paper can perform both size and shape optimum design for planar and spacial steel structures. In this paper, the objective function is the weight of steel structures and the constraints are the design limits defined by design and buckling strengths, displacements and thicknesses. The design variables are dimensions and coordinates of steel sections. Design examples are given to show the applicability of the discrete optimum design program of this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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