선형회귀분석기법은 오랫동안 수공학분야뿐만 아니라 경제학, 통계학 등 여러 분야에서 널리 이용되어 왔다. Fuzzy 회귀분석기법은 자료의 불확실성이 높을 때 이를 정량화하여 회귀분석 모형에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 평창강 유역의 임의 지점에서 설계 홍수량을 산정하기 위해 fuzzy 회귀분석모형을 개발하였다. 평창강 유역과 같은 산지하천 유역은 관측소의 부재로 홍수유출해석에 필요한 자료의 습득이 어려운 경우가 많이 있다. 본 연구에서는 지리정보시스템을 이용하여 유역특성인자를 공간적으로 분석하고, 그 결과를 바탕으로 미계측 산지유역에서 설계홍수량을 산정할 수 있는 기법을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석기법을 산지하천 유역의 특성을 가지고 있으며 IHP 시험유역 운영을 통하여 비교적 강우와 유량자료가 잘 수집되어 있는 평창강 유역에 적용하였다. 평창강 유역에 대해서 유역특성인자를 이용하여 fuzzy 설계홍수량 산정식을 개발하였고, 유역의 본류를 따라 위치하고 있는 9개의 지점에서 산정된 빈도홍수량과 비교하여 개발된 산정식의 적합성을 검토하였다. Fuzzy 회귀분석을 사용하여 지역회귀분석을 수행한다면 자료 관측에서 발생하는 빈도홍수량의 불확실성을 정량화하고, 불확실성의 전파를 파악할 수 있다.
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.
본 논문에서는 퍼지 선형회귀분석법을 이용한 경쟁 전력시장에서의 전력의 시간별 현물가격을 예측하는 기법을 제시한다. 제안한 기법은 2002년 봄의 일주일에 대한 시간별 수요을 예측하여 본 기법의 타당성과 정확도를 검증하였다. 제안한 방법의 예측 오차는 주중의 경우 3.14%∼6.10%이며, 주말의 경우 7.04%∼8.22%로써 뉴럴 네트워크 기법을 이용한 방법과 비교하여 타당한 결과를 보였다.
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 상대적으로 큰 퍼지 엔트로피를 갖는 입력-출력 데이터 집단에 다중 회귀 분석을 적용하여 다차원 평면 클러스터를 생성하고, 이 클러스터를 새로운 퍼지 모델의 규칙으로 추가한 후 모델 파라미터의 개략 동조와 정밀 동조를 반복 수행하는 자기구성 퍼지 모델링을 제안한다 Weighted recursive least squared 알고리즘과 fuzzy C-regression model 클러스터링에 의해 퍼지 모델의 파라미터를 개략적으로 동조한 후 gradient descent 알고리즘에 의해 파라미터를 정밀 동조하면서 감수분열 유전 알고리즘을 이용하여 최적의 학습률을 탐색한다. 그리고, 자기구성 퍼지 모델링 기법을 이용하여 Box-Jenkins의 가스로 데이터, 비선형 다변수 정적 함수의 데이터, 하수처리 활성오니 공정과 Mackey-Glass 시계열 데이터의 모델링을 수행하고, 기존의 방법에 의한 모델링 결과와 비교하여 그 성능을 입증한다.
사장교의 시공 특성상 여러 가지 원인에 의하여 오차가 발생하고, 복잡한 시공 과정을 거치는 동안 오차가 누적되어 점점 확대된다. 따라서, 설계와는 상당히 달리 부재에 불리한 응력분포와 교량의 과도한 처짐 등이 발생할 수 있다. 부재의 응력분포와 교량의 기하형상을 바람직한 방향으로 수정하기 위해 사장교의 시공 중에 케이블의 장력보정이 불가피하다. 기존의 장력보정 방법은 오차 단위의 차이를(케이블 장력과 주형의 처짐 등) 고려하기 위하여 최적화 과정 중에 가중치 계수를 사용하여야 한다. 하지만 이 가중치 계수를 결정하는 것이 쉽지 않고, 한 차례의 보정을 실시한 후에도 오차가 설계허용범위를 벗어날 때는 새로운 가중치 계수를 도입하여 여러 번 반복 수행해야하므로 상당한 시간이 요구된다. 본 연구에서는 이와 같은 점을 고려하여 선형퍼지회귀분석기법을 케이블 장력보정에 적용하였다. 이 방법은 설계자의 의도와 시방 규정을 선형최적화 문제의 구속 조건의 형태로 정식화 과정에 포함시킬 수 있고, 기존의 방법보다 빠르게 현장에서의 장력보정을 수행할 수 있다.
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.
This paper proposes a fuzzy rule-based model as a means to build usability models between emotional satisfaction and design variables of consumer products. Based on a subtractive clustering algorithm, this model obtains partially overlapping rules from existing data and builds multiple local models each of which has a form of a linear regression equation. The best subset procedure and cross validation technique are used to select appropriate input variables. The proposed technique was applied to the modeling of luxuriousness, balance, and attractiveness of office chairs. For comparison, regression models were built on the same data in two different ways; one using only potentially important variables selected by the design experts, and the other using all the design variables available. The results showed that the fuzzy rule-based model had a great benefit in terms of the number of variables included in the model. They also turned out to be adequate for predicting the usability of a new product. Better yet, the information on the product classes and their satisfaction levels can be obtained by interpreting the rules. The models, when combined with the information from the regression models, are expected to help the designers gain valuable insights in designing a new product.
In this paper a new approach to estimate scaling factors of fuzzy controllers such as the fuzzy PID controller and the fuzzy PD controller is presented. The performance of the fuzzy controller is sensitive to the variety of scaling factors[1]. The desist procedure dwells on the use of evolutionary computing(a genetic algorithm) and estimation algorithm for dynamic systems (the inverted pendulum). The tuning of the scaling factors of the fuzzy controller is essential to the entire optimization process. And then we estimate scaling factors of the fuzzy controller by means of two types of estimation algorithms such as Neuro-Fuzzy model, and regression polynomial [7]. This method can be applied to the nonlinear system as the inverted pendulum. Numerical studies are presented and a detailed comparative analysis is also included.
본 연구에서는 계측 데이터의 성능 추이를 분석하여 엔진의 기계적 결함 여부를 탐지하기 위한 퍼지 경향감시 방법을 제안하였다. 경향감시 방법은 연료유량, 배기가스 온도, 로터회전수, 진동수와 같은 중요 엔진 파라미터를 모니터링하여 시간에 따른 변화를 분석하여 엔진 상태를 진단하는 것이다. 선형회귀분석을 통해 엔진 상태 변화를 수식화하고 퍼지 로직을 통해 진단 결과를 분석하여 예측되는 손상 원인을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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