• 정보학연구
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• 제5권4호
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• pp.57-64
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• 2002

부품들에 대한 열반응 검증 시스템은 모델링이 없으므로 일반적으로 PID 알고리즘에 의해 제어된다. 그러나 이 알고리즘에 의한 제어는 적절한 제어에 있어서 많은 한계성을 지닌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시스템에 대한 자율 탐색기능을 갖는 퍼지 알고리즘에 기반 된 제어기를 설계한다. 퍼지 입력소속함수가 설정된 안정영역에 기반 되어 적응되고, 규칙기반이 시스템 반응에 기초되어 변환된다. 추론과 비퍼지화를 통해 계산된 출력값이 시스템 동작에 알맞은 값으로 변환된다. 이러한 조절을 통해 시스템이 불안정 영역으로 이동하는 것을 최소화시킨다.

• Advances in nano research
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• 제12권4호
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• pp.375-386
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• 2022

Synthesis of acrylate-based dispersion resins involves many parameters including temperature, ingredients concentrations, and rate of adding ingredients. Proper controlling of these parameters results in a uniform nano-size chain of polymer on one side and elimination of hazardous residual monomer on the other side. In this study, we aim to screen the process parameters via Internet of Things (IoT) to ensure that, first, the nano-size polymeric chains are in an acceptable range to acquire high adhesion property and second, the remaining hazardous substance concentration is under the minimum value for safety of public and personnel health. In this regard, a set of experiments is conducted to observe the influences of the process parameters on the size and dispersity of polymer chain and residual monomer concentration. The obtained dataset is further used to train an Adaptive Neural network Fuzzy Inference System (ANFIS) to achieve a model that predicts these two output parameters based on the input parameters. Finally, the ANFIS will return values to the automation system for further decisions on parameter adjustment or halting the process to preserve the health of the personnel and final product consumers as well.

• 한국지리정보학회지
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• 제9권1호
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• pp.116-126
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• 2006

본 연구는 도시성장에 관한 연구로써 부산시와 김해시 그리고 진해시의 도시성장과정을 분석하고 분석을 통하여 도시성장 패턴을 정립한다. 도시성장모델링을 통하여 각 지역의 조건에 따라 도시성장 형태와 패턴이 다르다는 것을 도출하고 이를 통하여 의사결정자들에게 공간계획시 활용할 수 있도록 한다. 연구방법으로는 퍼지-AHP와 셀룰라 오토마타를 도입하여 각 지역의 도시성장을 분석하였으며, 다양한 네이버후드와 전이규칙의 시뮬레이션을 통해 각 지역에 적합한 도시성장패턴을 도출하였다. 본 연구를 수행한 결과 부산지역 도시성장 패턴과 부산시 주변도시인 김해시와 진해시의 도시성장 패턴은 서로 다른 것으로 분석되어 각 지역적 조건에 따라 도시성장 패턴이 다른 것으로 도출되었다.

• 한국사회복지학
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• 제69권3호
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• pp.289-315
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• 2017

전 세계적으로 기본소득 논의가 부상하면서 한국에서도 기본소득 논의가 확장되었다. 논의의 확장은 기본소득에 대한 다양한 고민들과 격렬한 찬반논쟁으로 이어졌다. 기본소득제의 도입을 고민하기 위해서는 한국사회에서 기본소득이 포함된 미래 복지국가의 이상적인 모습을 설계하는 작업이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 기본소득(과 복지국가)의 이상적 모형을 설계하고 단계적 이행경로를 제시하였다. 이를 위해 먼저 기본소득의 주요한 속성을 논하고 이를 바탕으로 퍼지셋 이념형 분석을 실시하였다. 이를 통해 기본소득과 복지국가의 이상적인 모형을 설계하고, 이상적인 복지국가 실현을 위한 단계적 이행경로를 제시하였다. 이는 완전 기본소득을 지향한다고 할 때 우리 사회가 선택할 수 있는 실현가능하고 합리적인 선택지에 대한 실천적 고민이라 하겠다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권12호
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• pp.681-686
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• 2016

소프트웨어 결함 예측은 프로젝트의 효율적인 관리와 성공에 있어 중요한 요소이다. 이 결함은 심각도에 따라 프로젝트에 영향을 미치는 정도가 다르다. 그러나 기존 연구는 결함 유무만 관심을 두고 심각도를 고려하지 않는다. 본 논문에서는 소프트웨어 관리 효율과 품질 향상을 위해 FCM을 적용한 결함 심각도 기반 앙상블 모델을 제안한다. 제안된 모델은 FCM으로 NASA PC4의 결함심각도를 재분류한다. 그리고 RF(Random Forest)로 심각도에 영향을 주는 입력 column을 선별하여 데이터 핵심 결함 요인을 추출한다. 또한 10-fold 교차검증으로 파라미터를 변경해 모델 성능을 평가한다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 결함심각도가 58,40,80에서 30,20,128로 재분류되었다. 둘째, 심각도에 영향을 주는 중요한 입력 column은 정확도와 노드 불순도 측면에서 BRANCH_COUNT였다. 셋째, 성능평가는 트리수가 작고 고려할 변수가 많을수록 좋은 성능을 보였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제83권3호
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• pp.327-340
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• 2022

The Collapse Margin Ratio (CMR) is a notable index used for seismic assessment of the structures. As proposed by FEMA P695, a set of analyses including the Nonlinear Static Analysis (NSA), Incremental Dynamic Analysis (IDA), together with Fragility Analysis, which are typically time-taking and computationally unaffordable, need to be conducted, so that the CMR could be obtained. To address this issue and to achieve a quick and efficient method to estimate the CMR, the Artificial Neural Network (ANN), Response Surface Method (RSM), and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) will be introduced in the current research. Accordingly, using the NSA results, an attempt was made to find a fast and efficient approach to derive the CMR. To this end, 5016 IDA analyses based on FEMA P695 methodology on 114 various Reinforced Concrete (RC) frames with 1 to 12 stories have been carried out. In this respect, five parameters have been used as the independent and desired inputs of the systems. On the other hand, the CMR is regarded as the output of the systems. Accordingly, a double hidden layer neural network with Levenberg-Marquardt training and learning algorithm was taken into account. Moreover, in the RSM approach, the quadratic system incorporating 20 parameters was implemented. Correspondingly, the Analysis of Variance (ANOVA) has been employed to discuss the results taken from the developed model. Additionally, the essential parameters and interactions are extracted, and input parameters are sorted according to their importance. Moreover, the ANFIS using Takagi-Sugeno fuzzy system was employed. Finally, all methods were compared, and the effective parameters and associated relationships were extracted. In contrast to the other approaches, the ANFIS provided the best efficiency and high accuracy with the minimum desired errors. Comparatively, it was obtained that the ANN method is more effective than the RSM and has a higher regression coefficient and lower statistical errors.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제8권4호
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• pp.621-652
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• 2012

Software Estimations provide an inclusive set of directives for software project developers, project managers, and the management in order to produce more realistic estimates based on deficient, uncertain, and noisy data. A range of estimation models are being explored in the industry, as well as in academia, for research purposes but choosing the best model is quite intricate. Estimation by Analogy (EbA) is a form of case based reasoning, which uses fuzzy logic, grey system theory or machine-learning techniques, etc. for optimization. This research compares the estimation accuracy of some conventional data mining models with a hybrid model. Different data mining models are under consideration, including linear regression models like the ordinary least square and ridge regression, and nonlinear models like neural networks, support vector machines, and multivariate adaptive regression splines, etc. A precise and comprehensible predictive model based on the integration of GRA and regression has been introduced and compared. Empirical results have shown that regression when used with GRA gives outstanding results; indicating that the methodology has great potential and can be used as a candidate approach for software effort estimation.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제7권2호
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• pp.91-95
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• 2007

Main goal of web recommendation system is to study how user behavior on a website can be predicted by analyzing web log data which contain the visited web pages. Many researches of the web recommendation system have been studied. To construct web recommendation system, web mining is needed. Especially, web usage analysis of web mining is a tool for recommendation model. In this paper, we propose web recommendation system using grid based support vector machines for improvement of web recommendation system. To verify the performance of our system, we make experiments using the data set from our web server.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제21권2호
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• pp.181-196
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• 2012

본 논문은 고객의 수요정보에 대해 모호한 정보를 가진 공급자와 구매자 사이의 공급망 계약에 관한 것을 다루고 있는 것으로, 고객 수요에 대한 불확실성은 확률적 프로그래밍 모델에서 공식적으로 다루어져왔다. 확률적 프로그램의 한 가지 핵심적인 가정은 널리 알려져 있는바와 같이 수요에 대한 확률분포가 알려져 있다는 것이다. 그럼에도 불구하고 만약 수요에 대한 정보가 모호하거나 정확하지 않다면 수요에 대한 확률분포가 정확하지 않다는 점이다. 이런 상황에서 퍼지 이론은 수요정보를 나타내는데 유용하다고 할수 있다. 본 논문은 퍼지 랜덤수요변수들을 분산시스템의 공급망 계약에서 다루고 있다. 이 계약은 구매자의 주문량을 조정하는 옵션을 이용한다. 본 연구는 퍼지 랜덤 변수들을 GMIR(Graded Mean Integration Representation)을 이용하여, 알고리즘을 통해 구현함으로써 실증적 결과 값을 제시하고 미래 연구의 확장 가능성을 제시하고 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
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• pp.242-244
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• 2000

This paper presents a method for real-time estimation of TCSC quantity in order to enhance the power system transient stability energy margin using fuzzy neural network in multi-machine system. This paper has two parts, the first part is to estimate the energy margin. To set critical energy, we use the potential energy boundary surface(PEBS) method which one of the transient energy function(TEF) method. And the second is to determine the TCSC quantify and the line to be injected. In order to make training data in this step, we use genetic algorithm. The proposed method is applied to 6-bus, 7-line, 4-machine model system to show its effectiveness.