• 대한교통학회지
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• 제16권1호
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• pp.99-110
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• 1998

본 연구에서는 인간의 판단과 유산한 구조를 갖는 퍼지근사추론모형(FARM)을 구축하여 교통수단 선택형태에 적용하고자 하였다. 이를 위해 먼저 근사추론모형의 이론적 배경을 살펴보고 버스와 지하철간의 수단선택 모형을 구축하였다. 입력변수로 버스와 지하철간의 총통행시간의 차이와 총통행비용의 차이를 선정하였으며 출력변수로 버스이용확률을 사용하였다. 각 변수에 대한 퍼지집합은 각각 5개씩의 언어적 인 표현으로 구성하였으며, 규칙은 총 25개로 설정하였다, 구축된모형의 현실적 타당성을 검토하기 위해 서 실제 조사자료와 비교하였다. 분석결과 본 연구에서 구축된 퍼지근사추론모형이 통행자들의 수단선택 행태를 현실적으로 설명하는 것으로 나타났다.

• 터널과지하공간
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• 제14권4호
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• pp.275-286
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• 2004

본 논문에서는 신규 터널노선과 교차하는 폐터널의 보강방식을 결정하기 위하여 의사결정기법을 검토하였고, 여러 가지 의사결정기법들 중에서 설문조사의 과정을 최소화 하고, 조사항목 별 정성적ㆍ정량적 특성을 모두 반영할 수 있도록 쌍대비교와 퍼지근사추론을 이용하여 폐터널의 보강방식에 대한 적정성을 평가하여 보았다. 페터널 보강방식을 선정하기 위하여 4개의 주 요인들 즉, 시공성, 경제성, 안전성, 유지관리성을 평가의 수단으로 사용하였고, 간단한 설문조사와 쌍대비교행렬을 이용하여 4가지 주 요인들의 가중치를 결정하였다. 퍼지근사추론은 4개의 주 요인별 평가점수를 산정 하는데 사용되어졌고, 이 결과들에 가중치를 반영하여 최종적인 폐터널의 보강방식을 선정할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 1998년도 춘계종합학술대회
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• pp.291-294
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• 1998

본 논문에서는 퍼지라는 개념을 도입하여 기존의 전문가시스템에서 문제점으로 지적되어 온 불확실성, 모호성의 처리 기능을 부가하여 표현의 영역을 확장, 개선하여, 전문가시스템의 추론 엔진을 적용하는 근사적 유사 추론기법을 분석한다. 그리고 규칙의 조건부와 이에 대응하는 사실간의 유사도를 구하여 이들 규칙의 결론부에 반영하여 결론을 유도하는 근사적 유사 추론기법을 제안한다. 또한 이와 같은 이론적인 연구를 바탕으로 자연언어의 많은 부분을 차지하고 있는 퍼지 개념을 지원하는 당뇨병(의료)진단용 전문가시스템을 설계, 구현하여 기존의 불확실성 관리방안의 단점을 개선하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.56-66
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• 1998

본 논문에서는 보상 신호를 이용하는 근사 추론에 기반한 개선된 퍼지 논리 제어기를 제안한다. 제안된 방법은 근사 추론을 위한 인위적인 퍼지 규칙의 생성이나 소속함수의 정의 없이 자동적으로 퍼지 논리 제어기를 구성할 수 있다. 제안된 퍼지 논리 제어기를 cart-pole 제어에 적용하여 기존의 방법들과의 비교를 통해 제시한 방법의 유용성을 검증한다.

• 지질공학
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• 제11권2호
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• pp.153-161
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• 2001

암반사면의 안정성 평가에 있어서 경험적 평가에 중점을 둔 RMR분류법과 여러 가지 변수들을 이용한 평가방법인 평사투영·한계평형·유한차분·개별요소해석을 실시하였다. 그리고 여러 가지 암반사면의 안정성에 영향을 미치는 변수들의 불확실성을 고려할 수 있는 점추정법에 의한 신뢰성해석과 더불어 퍼지언어를 이용한 퍼지근사추론법의 구조화에 따른 평가방법을 비교·분석 하였다. 그 결과 점추정법의 신뢰성해석을 전 구간의 안정성을 평가 할 수 있으며 퍼지근사추론법에 의한 안정성평가는 다른 기존의 안정성해석 결과와 전반적으로 일치함을 알 수 있다. 이와 같이 RMR분류·평사투영·한계평형·유한차분·개별요소해석과 점추정법의 신뢰성해석, 퍼지근사추론법을 병행하면 암반사면의 특수성을 체계적이고 종합적으로 평가할 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제28권4호
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• pp.545-557
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• 2001

본 논문에서는 저장 데이타베이스의 정보 시스템을 정제하여 이해 가능한 정보로 전환하고 새로운 객체를 근사 추론할 수 있도록 하기 위해 러프 소속 함수 값의 개념을 도입한 계층적 근사 분류 알 고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 근사 추론의 한 방법인 퍼지 추론 방법의 언어적 불확실성을 속 성의 퍼지 소속 함수 값으로 나타내고 조건 속성의 소속 함수 값의 합성에 의해 근사 추론하는 방법을 이용하였으며 퍼지 소속 함수 값 대신에 러프 소속 함수 값을 이용하도록 제안하였다. 이는 퍼지 소속 함 수 값을 이용하여 괴지 규칙을 생성하는 과정을 생략할 수 있는 장점이 있다. 또한 정보 시스템 내의 속 성 중에서 수치 속성에 대한 이산화 방법을 연구하고 이것 또한 러프 소속 함수 값과 정보이론의 무질서 도의 개념을 이용한 수치 속성의 이산화를 제안하였다. 제안된 알고리즘을 이용하여 패턴 분류 문제에 교 준적으로 사용되는 IRIS 데이타에 대한 실험결과96%~98% 분류율을 나타냈으며 다른 실험 데이타에서 도 기존 알고리즘과 비교하여 수치 이산화나 근사 추론 모두 우수함을 보였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제8권3호
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• pp.63-76
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• 2006

유료도로 건설계획시 적정 통행료의 산정은 사업의 경제성 분석에 매우 중요한 요소가 되며, 또한 어려운 일이다. 본 연구에서는 경남의 거제도와 부산의 가덕도를 연결하는 유료 거가대교를 대상으로 하여 SP(Stated Preference)자료를 이용하여 적정요금을 산정하고자 하였다. 이를 위해 거가대교의 잠재이용자인 국도 14호선을 이용하는 승용차 운전자들에 대해 거가대교가 개통된다는 가정하에서 다양한 절약시간 및 요금체계에 대해 설문조사를 하여 SP자료를 수집하였다. 이 SP자료를 이용하여 인간이 개략적인 추론을 통하여 결론에 도달하는 과정을 퍼지이론을 이용하여 모형화한 퍼지근사추론모형을 구축하였으며 이 모형을 이용하여 적정요금을 산정하고 조사대상 승용차 이용자들의 시간가치에 의해 검정하였다. 퍼지추론 모형 구축을 위해서는 통행절약시간과 요금이 입력변수로 선정되었으며 이용률이 출력변수로 선정되었다. 절약시간은 3개의 퍼지집합으로, 요금과 이용률은 각각 5개의 퍼지집합으로 구분되었다. 각 퍼지집합들은 triangular 형태와 trapezoidal 행태의 멤버쉽함수를 사용하였으며 총 12개의 퍼지규칙이 정립되었다. 구축된 퍼지근사추론 모형을 이용하여 각 요금수준에서의 이용률을 추정하고 수입을 최대로 하는 요금수준을 적정요금으로 산정하였다. 순위프로빗 모형에 의한 결과치와의 평균에 의해 추정된 절약 통행시간별 적정요금은 1시간30분 절약시는 요금수준 8,350원, 1시간 절약시는 6,250원, 30분절약시는 3,900원으로 산정되었다. 절약 통행시간 1시간에서의 적정요금 6.250은 승용차 운전자들의 시간가치의 50% 수준으로 과도한 요금은 아니므로 본 연구에서 적용한 기법이 타당성이 결여되지 않는 것으로 판단된다.

• 센서학회지
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• 제9권6호
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• pp.440-447
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• 2000

본 논문에서는 곡선근사법과 뉴로퍼지 시스템의 열전도도 추론을 이용하여 대기온도의 변화에 관계없이 재질의 온도응답을 분류하기 위한 시스템을 제안한다. 재질의 온도응답은 정상상태에 도달하는데 장시간이 소요되며, 과도상태에서는 잡음을 포함하고 있기 때문에 실용화하는데 문제점이 있다. 제안하는 방법은 온도응답곡선의 과도상태만을 곡선근사법에 의해 지수함수화함으로써 단시간에 계측이 가능하고 측정중의 잡음을 없앨 수 있다. 뉴로퍼지 추론을 이용하여 임의의 대기온도 하에서 재질의 열전도도를 추론함으로써 열전도 특성의 복잡한 성질을 수학적으로 해석해야하는 문제점을 극복하였다. 이를 위해 인간의 손가락과 유사한 구조의 재질 온도응답센서를 제작하고, 하드웨어를 구현하였으며, 곡선근사화와 뉴로퍼지 알고리즘에 의한 분류 소프트웨어를 개발하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.467-470
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• 2004

퍼지모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 될 필요성이 요구된다. 일반적으로, 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등에 인하여 서로 결합되는 요소(특히, 수치 데이터)의 실체이다. 본 논문에서는 비선형 시스템의 퍼지모델을 위해 정보 granules에 의한 퍼지 관계 기반 퍼지 추론 시스템을 최적 설계한다. 제안된 퍼지 모델은 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCtl 클러스터링 방법에 의한 중심값을 이용하여 모든 입력변수가 상호 관계한 전반부/후반부 구조 및 파라미터 동정을 시행한다. 두 가지 형태의 퍼지 추론 방법은 간략 추론과 선형추론에 의해 수행되고 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 정보 granule 기반 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정한다. 그리고 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀하며, 기존 문헌과의 성능비교를 통해 제안된 퍼지 모델을 평가한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.463-466
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• 2004

본 논문에서는 각 입력 변수에 대하여 퍼지 공간을 분할한 퍼지 집합 기반 퍼지 추론 시스템을 제안한다. 퍼지 모델은 주로 경험적 방법에 의해 추출되기 때문에 보다 구체적이고 체계적인 방법에 의한 동정 및 최적화 쥘 필요성이 요구된다. 정보 granules는 근접성, 유사성 또는 기능성 등의 기준에 의해 서로 결합된 물체(특히, 데이터 점)의 연결된 모임으로 간주된다. 정보 데이터의 특성을 살리기 위해 HCM 클러스터링 방법에 의한 중심71을 이용하여 각 입력 변수에 대한 퍼지 집합 기반 전반부/후반부 구조 및 파라미터를 동정한다. 퍼지 추론 방법은 간략 및 선형 퍼지 추론을 수행하며 삼각형 멤버쉽 함수를 사용한다. 구축된 퍼지 모델은 유전자 알고리즘을 이용하여 전반부 파라미터를 최적으로 동정하며, 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호균형을 얻기 위한 하중값을 가진 성능지수를 사용하여 근사화와 예측성능의 향상을 꾀한다. 또한, 제안된 퍼지 모델은 수치적인 예를 통하여 성능을 평가한다.