• Genomics & Informatics
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• 제16권4호
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• pp.37.1-37.3
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• 2018

Gene-gene interaction is a key factor for explaining missing heritability. Many methods have been proposed to identify gene-gene interactions. Multifactor dimensionality reduction (MDR) is a well-known method for the detection of gene-gene interactions by reduction from genotypes of single-nucleotide polymorphism combinations to a binary variable with a value of high risk or low risk. This method has been widely expanded to own a specific objective. Among those expansions, fuzzy-MDR uses the fuzzy set theory for the membership of high risk or low risk and increases the detection rates of gene-gene interactions. Fuzzy-MDR is expanded by a maximum likelihood estimator as a new membership function in empirical fuzzy MDR (EFMDR). However, EFMDR is relatively slow, because it is implemented by R script language. Therefore, in this study, we implemented EFMDR using RCPP ($c^{{+}{+}}$ package) for faster executions. Our implementation for faster EFMDR, called EMMDR-Fast, is about 800 times faster than EFMDR written by R script only.

• 국제학술발표논문집
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• The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.502-506
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• 2013

The cash flow forecasting is normally done by contractors in construction industry at early stages of the project for contractual decisions. The decision making in such situations involve uncertainty about future cash flows and assessment of working capital requirements gains more importance in projects constrained by cash. The traditional approach to assess the working capital requirements is deterministic in and neglects the uncertainty. This paper presents an alternate approach to assessment of working capital requirements for contractor based on fuzzy set theory by considering the uncertainty and ambiguity involved at payment periods. Statistical methods are used to deal with the uncertainty for working capital curves. Membership functions of the fuzzy sets are developed based on these statistical measures. Advantage of fuzzy peak working capital requirements is demonstrated using peak working capital requirements curves. Fuzzy peak working capital requirements curves are compared with deterministic curves and the results are analyzed. Fuzzy weighted average methodology is proposed for the assessment of peak working capital requirements.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.53-60
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• 2008

퍼지집합이론과 수학적 형태학간의 유사도를 기반으로 Grabish는 수게노(Sugeno)퍼지적분을 이용한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 본 논문에서는 퍼지적분에 해당하는 퍼지측도의 비퍼지화를 통한 퍼지 수학적 형태학을 제안하였다. 각각의 부분집합에 대한 각각의 퍼지측도의 포함정도를 측정하는 퍼지집합에 대하여 비퍼지화 과정을 적용한다. 또한 모든 부분집합에 대하여 $\lambda$-퍼지 측도를 정의하여 이에 대한 마스크내의 영상에 대한 비퍼지화를 수행하여 퍼지적분의 결과로 대치하였다. 결국 퍼지 측도를 기반으로 하여 융기와 침식에 대한 퍼지 형태학적 연산자를 정의한다. 이러한 연산자들을 이용하여 2차원의 물체에 대한 골격화에 적용하여 보았다. 임펄스 잡음을 가지는 나선형 영상과 퍼즐영상에 대하여 위의 방법을 적용한 결과 기존의 방법보다 대부분의 경우에 우수함을 확인할 수 있었다.

• 전기학회논문지
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• 제67권3호
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• pp.419-426
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• 2018

An useful and effective design method for the gas identification system is presented in this paper. The proposed gas identification system adopts hierarchical structure with two level rule base combining fuzzy sets with rough sets. At first, a hybrid genetic algorithm is used in grouping the array sensors of which the measured patterns are similar in order to reduce the dimensionality of patterns to be analyzed and to make rule construction easy and simple. Next, for low level identification, fuzzy inference systems for each divided group are designed by using TSK fuzzy rule, which allow handling the drift and the uncertainty of sensor data effectively. Finally, rough set theory is applied to derive the identification rules at high level which reflect the identification characteristics of each divided group. Thus, the proposed method is able to accomplish effectively dimensionality reduction as well as accurate gas identification. In simulation, we demonstrated the effectiveness of the proposed methods by identifying five types of gases.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1161-1164
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• 1996

In this paper, a parameter optimization technique for a mobile robot navigation is discussed. Authors already have proposed a navigation algorithm for mobile robots with sonar sensors using fuzzy decision making theory. Fuzzy decision making selects the optimal via-point utilizing membership values of each via-point candidate for fuzzy navigation goals. However, to make a robot successfully navigate through an unknown and cluttered environment, one needs to adjust parameters of membership function, thus changing shape of MF, for each fuzzy goal. Furthermore, the change in robot configuration, like change in sensor arrangement or sensing range, invokes another adjusting of MFs. To accomplish an intelligent way to adjust these parameters, we adopted a genetic algorithm, which does not require any formulation of the problem, thus more appropriate for robot navigation. Genetic algorithm generates the fittest parameter set through crossover and mutation operation of its string representation. The fitness of a parameter set is assigned after a simulation run according to its time of travel, accumulated heading angle change and collision. A series of simulations for several different environments is carried out to verify the proposed method. The results show the optimal parameters can be acquired with this method.

• KIEE International Transactions on Power Engineering
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• 제5A권1호
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• pp.46-55
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• 2005

This paper proposes a new method for choice of the best transmission system expansion plan on the side of highest satisfaction level of decision maker using fuzzy integer programming. The proposed method considers the permissibility and ambiguity of the investment budget (economics) for constructing the new transmission lines and the delivery marginal rate (reliability criteria) of the system by modeling the transmission expansion problem as a fuzzy integer programming one. It solves the optimal strategy (reasonable as well as flexible) using a fuzzy set theory-based on branch and bound method that utilizes a network flow approach and the maximum flow-minimum cut set theorem. Under no or only a very small database for the evaluation of reliability indices, the proposed technique provides the decision maker with a valuable and practical tool to solve the transmission expansion problem considering problem uncertainties. Test results on the 63-bus test system show that the proposed method is practical and efficiently applicable to transmission expansion planning.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2003년도 학술대회지
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• pp.473-476
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• 2003

본 논문에서는 일반적인 건설공사에 있어서 불확실성 모델링을 사용한 체계적인 퍼지위험도 분석기법 및 절차를 제시하였다. 본 논문에서 제시한 기법 및 절차는 전문가의 경험과 주관적인 판단을 이용해서 공사관련 위험사건들의 확률을 결정함으로써 건설공사의 위험도분석을 보다 실제적으로 할 수 있으며 퍼지집합이론 및 퍼지수 개념을 사용한 불확실모델링은 불명확하고 변동이 많은 건설공사에 내재된 사건들을 제어하는 데 효과적이다. 이는 위험도 분석을 위한 객관적인 자료가 부족하고 또 이로 인해 불가피하게 전문가의 경험에 주관적인 자료에 의존하는 한국과 같은 나라에서는 본 연구에서 제시한 불확실 모델링 절차는 정량적인 위험도 분석을 가능하게 함으로써 위험도 관리를 위해서도 매우 유용하게 쓰일 수 있다.

• 한국사회정책
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• 제19권3호
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• pp.185-214
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• 2012

에스핑앤더슨으로 촉발된 복지국가에 대한 연구가 유형화 논의를 통해 학문적으로 발전하는 가운데 동아시아 국가들의 급속한 경제성장에 관한 연구는 복지국가 유형화 논의시기와 맞물리면서 1990년대 후반부터는 '동아시아복지국가'에 대한 연구로 발전하기 시작하였다. 국내외에서 이루어진 이러한 연구들은 동아시아복지국가의 유형 및 개별 복지국가의 성격 규명, 더 나아가 기존의 국제복지국가 비교연구의 학문적 발전에도 크게 기여하였다. 다만, 서구 복지국가의 이론적 논의에 근거해 비교적 단시간 내에 많은 수의 동아시아복지국가 비교연구가 생산된 반면 동아시아복지국가 및 복지체제의 개념 및 정의 자체에 대해서는 충분히 다뤄지지 못한 아쉬움이 있다. 본 연구는 변수화 및 지표의 비교에 다소 치우쳐져있던 동아시아복지국가 논의에서 개념적 논의의 중요성 및 그 유용성을 강조하여 연구방법론적 기여를 하고자 한다. 이에 따라, 본 논문은 먼저 개념구조 및 집합이론을 논하고, 비교사회정책연구에서 집합이론을 활용한 개념화방법들을 소개한다. 이어서 복지국가 연구에서 유용하게 채용될 수 있는 기능적 등가물(functional equivalence)에 대해 논하고 이를 바탕으로 현재까지의 동아시아복지국가 연구를 비판적으로 검토한다. 마지막으로 앞서 설명한 개념구조들 및 집합이론을 활용하여, 동아시아복지국가 비교연구의 개념화작업 단계에서 기능적 등가물 개념을 채용할 수 있는 방안들을 제안한다.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 1999년도 춘계 학술발표대회 논문집
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• pp.62-63
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• 1999

본 연구에서는 디자인 대안의 효과적 평가를 위한 방법을 제안하고자 한다. 현대의 과학과 기술의 발달에 의하여 구입하고자 하는 제품의 선택에 있어 소비자의 관심은 제품의 기능적인 면보다는 오히려 제품의 감성적 측면이나 심미적인 측면들에 대해 더 많은 관심을 갖는 경향이 있다.(중략)

• 한국경영과학회지
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• 제20권1호
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• pp.131-145
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• 1995

This paper presents a method for solving project planning problem which the opinions of experts greatly disagree in each activity processing time. Triangular fuzzy numbers (TFNs) are used to represent activity times of experts. And we introduce a pessimistic project planning with major TFNs and an optimistic project planning with minor. TFNs, and illustrate the approach using a combination of the existing composite and the comparison methods, which is used to solve the complex project planning problem.