• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.189-199
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• 1998

본 논문에서는 성공적인 기업활동에 많은 영향을 미치는 정보시스템 계획에 있어주요 관리활동중의 하나인 정보시스템 프로젝트의 선정과정에 대해 DHP(Delphic Hierarchy Process)기법과 FZOGP(Fuzzified Zero-One Goal Programming) 모형을 검토하였다. 정보시스템 선정과정에 적용되는 기존의 AHP에서는 우선순위 결정에 있어 객관적인 측면과 전문가들의 의견이 충분히 반영되지 못하기 때문에 Delphi법을 동시에 고려하는 DHP기법이 필요성이 제시되어지는 것이다. 그러나 이러한 우선순위결정기법은 의사결정과정에 있어서 기업의 자원의 제약과 같은 현실적인 면이 고려되었다고 할 수 없기 때문에 목표계획법의 적용이 검토된다. 또한 다기준 의사결정의 상황에서 목표기준의 모호함이 기존의 목표계획법에서는 반영되지 않기 때문에 이러한 점을 고려하여 퍼지집합을 적용한 모형을 구축하고자 하였다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제1권3호
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• pp.249-271
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• 2014

This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.

• 한국항해항만학회지
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• 제34권2호
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• pp.105-110
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• 2010

The studies on automatic ship collision avoidance system, which have been carried out in the last 10 years, are facing on new situation due to newly developed high technology such as computer and other information system. It was almost impossible to make it used in real navigation field 3-4 years ago because of the absence of any tool to give other ship's information, however recently developed technology suggests new possibility. This study is carried out to develop the automatic ship collision avoidance support system which considers ship's manoeuvrability into it's collision avoidance algorithm. One of the important part in ship collision avoidance system is collision decision module which can calculate collision risk with other ships and act properly to avoid the situation. Many of previous researches are using present ship's dynamic data such as present speed, position and course to calculate collision risk. However when a ship commences avoidance action, the real situation is quite different with one that has been estimated by the ship's initial data due to the ship's manoeuvring characteristic. Therefore it is better to take into account ship's manoeuvring characteristic from the stage of collision decision in ship collision avoidance system. In this study, these effects are included in the developed system. The proposed system are verified its usefulness in numerical simulation environments.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-10
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• 2006

서비스를 요구하는 다수의 사용자를 수용하려면 마이크로-와 피코-셀과 같은 작은 셀로 크기를 더욱 줄이는 것이 일반적으로 수용되고 있다. 이런 환경에서는 빈번한 핸드오버가 발생하게 되고 이로 인해 허용 가능한 핸드오버 처리 지연 시간을 감소시켜 결국 패킷 손실과 핸드오버 실패를 초래하게 된다는 것이다. 또한 패킷 손실을 보상하기 위한 재전송이 필요하게 되어 시스템의 성능을 저하시킨다. 본 논문에서는 차세대이동통신시스템을 위한 새로운 핸드오버 기법을 제시한다. 이동 단말기의 현재 위치와 이동 방향을 기반으로 핸드오버 셀을 예측함으로서, 핸드오버 설정 절차가 핸드오버 요청 전에 선행된다. 시뮬레이션은 핸드오버 실패율과 패킷 손실율에 초점을 두었다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제시된 방안이 기존의 방법보다 향상된 성능을 보임을 입증한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제7권9호
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• pp.723-732
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• 2001

경로 추적의 성능을 향상시키기 위해서 이 논문에서는 광유도식 무인방송차(AGV)의 뉴로퍼지 컨트롤러를 제안한다. 2바퀴 각각 조향 기능이 있는 AGV의 전방과 후방에 센서들이 장작되어 있으며, 그 센서들의 정보를 이용하여 AGV의 경로를 유도하게 된다. 측정된 광센서가 연속적인 데이터가 아니기 때문에 광유도식 AGV 는 쉽게 경로를 이탈하게 되고 경로 추적 성능은 떨어지게 된다. 광센서의정보들은 on/off 신호에 의해 발생되므로 비연속적으로 얻어지게 되고, 동적 오착가 측정되어진다. 센서에 의해 정보를 얻은 후 동적 오차는 좌우측 바퀴의 각 속도를 이용한 데드 레코닝(Dead Reckoning) 방법에 의해 연속적으로 계산되어진다. 여기서, 추정 윤곽 오차는 측정 윤관오차를 윤곽오차의증북(Variation)의 합의로 정의된다. 뉴로퍼지 시스템은 퍼지 제어기와 신경회로망으로 이루어졌다. 추정 윤곽 오차를 줄이기 위해 역전파 (Back-Propagation) 학습에 의해 퍼지 맴버쉽 함수의 계수들은 적응적으로 조정된다. 제안된 기존의 퍼지 제어기와 비교분석된다. 성능 분석을 위해 제안된 제어 이론은 모의 실험에 의해 검증된다.

• 대한교통학회지
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• 제23권7호
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• pp.87-98
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• 2005

본 연구는 도심구간통과 철도노선에서 빈번히 발생하는 민원을 고려하여 철도 건설대안의 우선순위를 판단할 수 있는 방법론을 다기준 의사결정법의 하나인 AHP (Analytic Hierarchy Process; 분석적 계층화법) 기법을 이용하여 개발하였다. 철도사업과 관련된 민원의 특성 및 원인을 분석하기 위해, 경의선, 경춘선, 수인선, 장항선의 네 개 노선에서 주로 발생되는 민원사항을 정리 분석하였다. 원인별로 분류된 민원을 해결할 수 있는 전문가 집단의 브레인 스토밍 과정을 거쳐 현행유지를 포함한 7 개의 철도건설 대안을 제시하였다. 선택된 최적대안을 시행함에 있어 문제가 될 수 있는 항목을 사전에 파악할 수 있도록 개선우선순위를 도출하였으며 AHP 평가설문이 내재적으로 가지는 중복도 문제를 해결하기 위해 Fuzzy 측도를 활용한 송기한 (2002)의 모형을 적용하였다. 각 대안 간 가중치 변화에 대한 민감도 분석을 수행하여 집단간 이해관계의 차이로 인한 최적대안의 변화정도를 살펴보았다. 본 연구에서 개발된 방법의 적용성 검토를 위해 경의선 구간 중 고양시 지역을 대상으로 지하화와 현행유지 대안에 대한 사례분석을 수행한 결과 각각 0.489, 0.511로 현행유지 대안이 더 높은 점수를 가지는 것으로 나타났다. 하지만 중복도와 민감도 분석을 시행했을 경우 평가점수에 다소 차이가 나타났다. 또한, 현행유지대안을 선택할 경우 종합교통체계의 열위지수가 0.1063으로 가장 우선적으로 보완되어야 할 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 모형을 바탕으로 민원을 고려한 노선대안 선정이 이루어진다면, 철도사업 뿐만 아니라 여러 공공사업을 시행함에 있어 정부와 시민 그리고 지방단체의 합의를 통한 원활하고 효율적인 사업진행이 이루어 질 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한환경공학회지
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• 제32권1호
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• pp.97-104
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• 2010

현재 강화된 방류수 수질 기준에 발맞춰 질소 인 제거를 포함한 고도처리 공정을 건설 중이거나 기존 표준활성슬러지 공정에서 고도처리공정으로의 개선이 추진되어지고 있다. 그러나 다양한 고도처리공정의 적용을 검토함에 있어 제거 효율 측면에서의 단순 평가만이 사용되고 있다. 따라서 고도처리공정 적용 시 제거 효율 뿐 아니라 슬러지 생산, 포기 비용 등을 복합적으로 평가할 수 있는 방법이 필요하였다. 따라서 본 연구에서는 표준활성슬러지 공정으로 운영 중인 S 하수처리장을 Biological nutrient removal(BNR) 공정으로 개선할 경우를 가정한 대안 공정 평가 방법을 제안하였다. 시간적, 비용적 장점을 가지며 객관적인 평가 기준으로 대두되고 있는 수학적 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 대안 공정으로 선정된 Anaerobic/anoxic/oxic ($A^2$/O), Virginia initiative plant (VIP), Daewoo nutrient removal (DNR) 공정에 대해 평가하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 공정의 처리 성능 뿐 아니라 슬러지 생산량 및 에너지 효율을 포함한 5가지 성능 지수들을 적용함으로써 개별 항목간의 비교 평가가 가능하였으며, 최적 공정을 제시하기 위한 객관적 판단과정을 퍼지 추론을 통하여 구현하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제10권1호
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• pp.156-166
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• 2009

최근 들어 택지개발사업이 크게 증가하는 추세이지만, 무분별한 택지개발은 개발대상 부지의 기존 녹지나 수목을 훼손시키게 되며 지형에도 많은 변화를 가져와 절개지가 발생하게 하는 등 환경을 많이 훼손하고 있다. 택지개발 등 개발사업을 시행할 때 지구지정시 수행하는 사전환경성검토제도와 개발계획의 승인전 협의를 하게 되어 있는 환경영향평가제도가 있다. 사전환경성검토는 택지개발계획 수립 후에 시행하며 환경영향평가는 실시설계 완료 후에 수행하기 때문에 선정된 택지개발지에서 발생할 수 있는 환경문제에 대한 저감방안 강구 등 소극적이고 수동적인 대처에 그치는 경우가 많다. 본 논문의 목적은 초기 입지선정단계에서 택지개발사업을 환경친화적으로 지속가능하게 수행할 수 있도록 대안평가모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 선행연구에서 조사된 택지개발사업의 환경평가요인을 바탕으로 퍼지추론과 AHP기법을 이용하여 대안평가 모형을 구축하였다. 의사결정자가 각 대안의 환경훼손도를 10점 척도법에 의해 평가하면 퍼지추론에 의해 환경성능(EP: Environmental Performance)으로 변환하고, AHP기법에 의해 미리 산정된 항목별 가중치를 적용하여 통합환경성능(TEP: Total Environmental Performance)을 산정한다. 통합환경성능이 가장 높은 대안이 최적안으로 선택된다. 이 연구에서 제시한 평가방법을 적용하면 토지이용계획이 확정되지 않은 상태에서 두 가지 이상의 택지개발 예정지역 대안을 정량적으로 평가할 수 있을 것이다. 이로써 택지개발 사업시행으로 발생할 수 있는 환경훼손을 초기 입지단계에서 확인하여 환경오염을 원천적으로 제거해 나갈 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2010

임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권2B호
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• pp.36-43
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• 2005

본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 특성을 가진 웹 클러스터링 시스템의 모델링을 위해 퍼지-뉴럴 네트워크 구조를 응용하여 효율적인 최적의 부하분산 알고리즘 모델을 제안한다. 기본적으로 리눅스 환경의 웹 클러스터 시스템을 바탕으로 하였으며 이는 부하를 실제 서버(리얼서버)로 분배해주는 로드밸런서와 그 하단에 실제 부하를 처리하는 여러 대의 리얼서버로 구성된다. 기존의 부하분산 방법에서는 각각의 리얼서버들에 대한 접속수 등 단편적인 판단정보를 기준으로 부하분산을 결정하였다. 즉, 리얼서버의 네트워크 처리량 중 입력에 관련된 정보만으로 부하분산을 결정하였으므로 실제 시스템 성능 향상에 적당하지 않다. 이에 대한 대안으로 리얼서버의 시스템 상태 정보로 네트워크 부하량의 입 출력 두 가지 측면 모두를 기준으로 판단한다. 즉, 로드밸런서가 리얼서버에게 요청을 전달할 때의 리얼서버 상태(접속수) 및 그 요청에 대해 클라이언트에게 응답을 보낼 때의 리얼서버 상태 등을 종합적으로 고려한다. 또한 그에 따른 시스템의 CPU 상태로만 한정하여 부하분산을 결정하지 않고 각 리얼서버의 CPU 및 메모리 상태를 모두 고려하여 보다 효과적인 부하분산 스케줄링 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법이 기존의 방법과 비교하여 좀 더 향상된 최적화 모델을 구축하며 보다 나은 지능형 로드밸런서 모델을 생성함을 시뮬레이션을 통하여 비교 분석하였다.