하천에서의 여가활동에 대한 수요가 증가함에 따라 각종 친수활동에 대한 안전도 평가가 사고예방을 위해 중요해지고 있다. 친수 활동의 안전은 수리 및 수질 인자에 크게 영향을 받지만 기존 친수지수는 수질 인자에만 집중되어 개발되어왔다. 하지만, 세일링, 패들링, 저동력보트 등 입수형 친수활동의 경우, 다양한 수리 현상에 큰 영향을 받기 때문에 유속, 흐름 방향, 수심 및 수면 폭 등의 수리인자를 친수지수에 반영할 필요가 있다. 또한, 친수활동에 위험이 되는 수리적 조건은 유량 조건과 하천의 평면적 공간에 따라 상이하게 발생하기에 이를 공간적으로 평가하는 것 역시 필요한 실정이다. 본 연구에서는 수리학적 요소를 기반으로 하천 친수 활동에 대한 안전도를 평가하기 위해 공간적으로 친수활동의 안정성을 평가할 수 있는 SRRI (Spatial River Recreation Index)를 제안하였다. SRRI의 개발을 위해 1단계에서는 다양한 유량 조건에서 EFDC 동수역학모형을 이용하여 수리 인자들의 공간적 분포를 재현한 후, 2단계에서는 퍼지합성법 (FSE)를 적용하여 수리인자의 모든 소속도와 가중치를 종합하여 하천 지점별 하천친수지수를 산정하였다. 개발한 SRRI를 낙동강-금호강 합류부에 적용한 결과, 유량 및 지형 조건에 따라 각 수리인자가 친수활동 안전성에 미치는 영향이 공간적으로 매우 상이하게 나타났다. 유향(흐름 방향)은 합류지점 부근에서 친수활동의 위험성을 크게 증가시키는 반면, 사행구간에서는 수심이 중요한 요인으로 나타났다. 고유량 조건에서는 유속이 세일링 및 패들링에서 가장 큰 영향을 미치는 요소로 작용하였다. 특히 세일링은 유량 변화에 민감하여 고유량시에는 주흐름부와 합류부 부근을 제외하고 일부 공간에서만 안전하게 이용이 가능한 것으로 나타났다. 반면 무동력 및 저동력보트는 유량 변화에 덜 민감하여 고유량 조건에서도 부분적으로 허용될 수 있었지만 사행구간의 고수심부에서는 위험 등급으로 권고되었다. 이러한 결과를 바탕으로 SRRI는 다양한 수리학적 조건을 기반으로 공간적 안전정보를 제공함으로써 많은 이용자들이 하천에서 보다 안전한 친수활동을 즐기는 데에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
국내 대하천 및 중·소규모 하천의 홍수터 공간을 활용하여 체육시설 및 공원 등과 같은 친수 시설물을 조성하여 친수공간으로 활용하고 있으며, 시민들의 친수활동 빈도는 증가추세에 있다. 특히 하천 내에서 수상 레크레이션 활동 등과 같은 다양한 친수활동이 증가하고 있으며, 하천친수에 관한 정보 수요가 급증하고 있으나 체계적인 공급은 미흡한 수준이다. 따라서 본 연구에서는 친수공간 조성 및 유지관리에 대한 측면과 친수공간에서의 쾌적한 친수활동을 위한 정보제공 목적으로 하천 친수공간에서의 복합모니터링을 이용한 친수활동 종합지수를 산정 방법을 개발하고자 하였다. 센서 기반의 시계열 데이터 구축을 위해 하천 수질, 수리인자의 복합모니터링을 진행하였다. 수리인자(수위, 유속, 수면폭 등)와 수질인자(탁도, Chl-a, pH 등), 기상학적 인자(자외선 지수, 미세먼지 등) 등급에 따른 허용기준을 설정하여 각 등급 별로 수리인자의 값을 0~1 사이 값인 소속도로 변환하여 소속도의 합성 및 친수활동 등급을 결정하였다. 최종적으로 수리, 수질, 기상 인자별 소속도 함수 산정을 통한 퍼지합성 이론 기반의 친수활동 종합지수를 산정하였다. 그리고 친수활동 종합지수를 예보하기 위한 모델 적용을 위한 방향성을 정립하였다.
본 연구에서는 시민들이 하천에서 안전하고 쾌적하게 레크리에이션 활동을 할 수 있도록 종합 수질 정보를 제공하는 하천 레크리에이션 지수 산정 모델을 개발하였다. 하천 레크리에이션 지수 모델은 분변성 대장균 모델과 수질지수 모델을 통합하여 구성하였다. 분변성 대장균 모델에서는 로지스틱 회귀분석을 사용하여 분변성 대장균 등급을 예측하였고, 수질지수 모델에서는 DO, pH, 탁도, 클로로필 a를 퍼지 합성방법을 통해 종합화하여 수질 지수를 산정하였다. 최종 단계에서 분변성 대장균 등급과 수질 지수를 통합하여 하천 레크리에이션 지수를 산정할 수 있도록 모델을 개발하였다. 제안된 모델을 낙동강의 강정고령보 상류 지점에 적용한 결과, 하천 레크리에이션 지수는 개별 수질인자들의 변화를 잘 반영하는 것으로 나타났다. 특히 하천 레크리에이션 지수와 클로로필 a의 상관계수가 -0.85로 나타나 클로로필 a가 하천 레크리에이션 지수에 가장 많은 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 본 모델에서 산정한 종합수질지수는 기존 수질 정보 제공 시스템인 실시간 수질지수보다 보수적인 결과를 보였는데, 이는 등급에 따라 현재의 수질 상태가 어떠한 상태에 속하는지를 계산하고 수질 기준의 불확실성을 적절하게 고려하기 때문인 것으로 판단되었다. 나아가서, 분변성 대장균 등급이 낮을 경우 하천 레크리에이션 지수가 분변성 대장균을 고려하지 않고 있는 실시간 수질지수보다 낮은 결과를 제시하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 복잡하고 비선형적인 시스템의 최적 모델링을 우해서 지능형 퍼지-뉴럴네트워크의 최적 모델 구축을 위한 방법을 제안한다. 기본 모델은 퍼지 추론 시스템의 언어적인 규칙생성의 장점과 뉴럴 네트워크의 학습기능을 결합한 FNNs 모델을 사용한다. FNNs 모델의 퍼지 추론부는 간략추론이 사용되고, 학습은 요류 역전파 알고리즘을 사용하여 다른 모델들에 비해 학습속도가 빠르고 수렴능력이 우수하다. 그러나 기본 모델은 주어진 시스템에 대하여 퍼지 공간을 균등하게 분할하여 퍼지 소속을 정의한다. 이것은 비선형 시스템의 모델링에 있어어서 성능을 저하시켜 최적의 모델을 얻기가 어렵다. 논문에서는 주어진 데이터의 특성을 부여한 공간을 설정하기 위하여 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 클러스터링 알고리즘은 주어진 시스템에 대하여 상호 연관성이 있는 데이터들끼리 특성을 나누어 몇 개의 클래스를 이룬다. 클러스터링 알고리즘을 사용하여 초기 FNNs 모델의 퍼지 공간을 나누고 소속함수를 정의한다. 또한, 최적화 기법중의 하나로 자연선택과 자연계의 유전자 메카니즘에 바탕을 둔 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 사용하여 주\ulcorner 진 모델에 대하여 최적화를 수행한다. 또한 본 연구에서는 학습 및 테스트 데이터의 성능 결과의 상호 균형을 얻기 위한 하중값을 가긴 성능지수가 제시된다.
본 논문에서는 퍼지 로직을 이용하여 로봇의 여러 환경변수에 따라 로봇들의 행동을 적절히 선택하는 알고리즘을 제시한다. 전략 및 전술 알고리즘으로 많이 알려진 Modular Q-학습 알고리즘은 개체의 수에 따른 상태수를 지수 함수적으로 증가시킬 뿐만 아니라, 로봇이 협력하기 위해 중재자모듈이라는 별도의 알고리즘을 필요로 한다. 그러나 앞으로 제시하는 로봇 행동의 퍼지 적정성을 고려한 로봇축구 전략 및 전술 알고리즘은 환경 변수에 따라 로봇 행동의 적절성을 퍼지 로직을 통하여 얻어내게 하였으며, 이를 이용함으로써 다수 로봇의 상호작용도 고려할 수 있게 하였다.
자본주의의 꽃인 주식시장은 파생시장에 의해 영향을 받고 있으며, 파생시장은 지수옵션 상품에 의해 영향을 받고 있다. 최근 들어 시스템 트레이딩에 대한 관심이 점점 더해가고 있으며 투자자에게 컴퓨터 시스템과 매매 전략에 대한 이해를 요구하고 있다. 지수옵션 시장은 만기일을 기준으로 마치 파도와 같이 순간순간 살아 움직이고 있다. 옵션에 대한 효과적인 관점은 투자자에게 확률 높은 매력적인 전략을 제공하며 옵션의 움직임을 전체적으로 해석할 수 있게 한다, 그리고 궁극적으로 옵션가의 예측을 가능하게 한다. 행사가와 방향성에 의한 개별 옵션은 함수로 해석될 수 있다. 다양한 입력값에 의해 가격이라는 하나의 출력값이 결정되는 구조이다. 입력값에는 지수, 시간, 거래량 의 세가지 카테고리로 이루어진다. 이중 거래량은 예측이 가능한데, 개별 옵션이 아닌 앙상불의 경우 출력값으로 처리될 수 있다. 하지만 앙상불 옵션에서 개별 옵션가는 경직성을 가지게 되어 예상가의 차이에 의한 압력이 발생하게 된다. 이 압력은 이후의 지수변화에 핵심적인 에너지로 작용할 수 있다. 압력의 측정은 다양한 방법이 있을 수 있는데, 본 논문에서는 뉴로-퍼지 시스템을 이용한 예측값과의 차이를 측정하여 계산하였다. 일단 학습된 뉴로-퍼지 시스템은 가격을 예측하게 되며, 실제 가격과의 괴리는 압력으로 해석할 수 있다.
본 연구에서는 유중 가스 분석법으로 전력용 변압기의 고장 진단을 위한 전문가 시스템을 개발하였다. 유중 가스 분석법을 적용할 때 나타나는 가스 구성비 및 주요 가스 판정 기준, 고장 진단 규칙의 불확실성은 퍼지 집합 및 퍼지 척도를 이용하여 처리하였다. 또한 변압기의 고장 진단 결과는 사고 및 정상을 나타내는 정량화된 지수로 표현하였다. 제안된 고장 진단 전문가 시스템은 한국 전력 공사의 변압기 유중 가스 기록으로 효용성을 입증하였다.
본 논문에서는 계층적인 퍼지추론 기법을 기반으로 한 영양상태 분석 시스템을 제안한다. 제안된 방법에서 계층적인 퍼지 추론 기법은 각 개인의 비만정도와 과거의 영양상태 그리고 식습관 패턴으로부터 영양상태의 변화과정을 분석하기 위해서 사용되었다. 또한 계층 퍼지추론 시스템에서 각 계층의 추론결과들의 신뢰성을 향상시키기 위해서 이전 계층으로부터 얻은 비퍼지화된 추론결과들의 통계적인 정보를 사용하여 다음 계층의 퍼지 소속구간들의 선택방법에 대해서도 논의하였다. 제안된 시스템의 효과성을 보이기 위해서, 65세 이상의 노인 113명의 신체계측 정보와 생화학적 검사로부터 획득한 정보 그리고 영양 밀도 지수(INQ)로부터 영양상태를 평가하였다.
전문가 내지 구성원의 주관적인 의견에 의존하는 방법의 하나인 델파이법(Delphi Method)은 관련자료가 불충분한 중.장기 예측, 전략결정 등에 이용되고 있다. 이 방법을 더욱 발전시킨 퍼지 델파이법(Fuzzy Delphi Method)은 델파이법에 퍼지숫자(fuzzy number)의 개념을 도입하여 정확한 예측을 하고자 하는 것이다. 또한 이러한 예측치가 삼각 퍼지 숫자(Triangular Fuzzy Number)로 주어져 불확실성에 대한 예측과 의견종합을 쉽게 하며, 전문가에 의해 추정된 삼각 퍼지 숫자의 입력을 토애 그 추정치들의 비유사도(Dissemblance Index)와 퍼지거리(fuzzy distance)를 계산하고 간단한 그래프를 다시 전문가에게 피드백(feedback)할 수 있도록 나타내어지는 과정을 code화하여 전문가들로 하여금 다양한 정보를 통하여 좀 더 정확한 추정치를 예측하고자 한다.
본 논문은 저대비 영상을 처리하여 보다 향상된 영상을 얻고자 펴지 함소와 개선된 IAFC 모델을 적용한 영상 대비 향상 기법을 제안한다. 저대비에 의한 영상 정보의 불확실성이 무작위성보다 명암도의 모호성과 퍼지성에 근거한다는 점에서 퍼지 집합이론을 영상 향상 기법을 개발하는데 적용한다. 영상 향상의 단계를 퍼지화, 대비 강화 연산, 비퍼지화 단계로 나눠볼 수 있으며, 퍼지화 및 비퍼지화 과정에서 적절한 교차점 선택이 요구되고 이때 개선된 IAFC 모델을 적용하여 최적의 교차점을 선택한다. 데이터 대한 정신없이 임계 파라미터를 조정함으로써 클러스터링을 할 수 있는 개선된 IAFC 모델로 두 클래스만을 형성하도록 하여 명암도의 애매성이 최대가 되는 교차점을 찾아 대비를 강화시킨다. 대비 향상의 정략적 측정을 위해 퍼지성 지수를 사용하며 히스토그램 균등화 기법을 사용한 대비 향상 결과와 비교한다. 저대비 영상에 대해 최적의 교차점의 위치를 정하는 제안한 기법의 결과가 많은 실험영상을 통해 우수함을 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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