This paper deals with the evaluation problem of complex systems by introducing a fuzzy approach. The authors are functionally supposing a hierarchical structure model of a complex system and give light on the following problems. First for the purpose of clarifying the characteristics of measures the property and differences between two method such as linear and fuzzy viewpoint are discussed through two level-down evaluation process. Second the integrated evaluation process which keeps reversibility between hierarchical levels is discussed and obtained some necessary conditions for reversibility of fuzzy evaluation. From these results it is expected that the fuzzy approach overcomes partly the limitation of reductionism at the hierarchical evaluation of complex systems.
자동화기술 및 정보통신의 급속한 발전 등의 환경 변화에 따라 컴퓨터를 기반으로 하는 통합생산 시스템 구현의 필요성이 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터통합생산(CIM) 시스템 구축을 위한 제안 요구서에 따라 각 업체에서 제안한 업체별 구현방법을 효율적으로 평가하기 위하여 퍼지집합을 이용한 컴퓨터통합생산시스템의 업체별 평가 방법을 제안한다.
기존의 학습평가 시스템은 학습자의 학습 수행능력을 판정하기 위한 진단평가와 학습능력의 향상 정도를 측정하기 위한 형성평가를 독립적으로 수행하여 평가하기 때문에 학습 수행능력을 보다 명확하게 처리하기 곤란하다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 수행 능력을 보다 객관적으로 평가하기 위해서 진단평가와 형성평가를 통합평가할 수 있는 다-단계 학습평가 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 진단평가와 형성평가의 수준 정도를 반영하기 위해 서로 다른 가중치를 적용하여 학습능력을 평가하였다. 또한 각 평가단계에서 퍼지추론을 통해 획득한 비퍼지화된 실수 구간을 최종평가에 적용함으로써 학습자의 수행능력과 능력 향상을 보다 종합적으로 평가할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 생체신호 파라미터들을 이용해서 만성적인 스트레스를 평가하는 방법을 개발하고자 하였다. Wistar 쥐에게 14 일간의 소음 스트레스를 부과하고, 매 시간마다 생체신호를 획득하였다. 생체신호로부터 추출한 파라미터들을 통합하기 위한 퍼지추론시스템을 구축하기 위하여, 적응형 뉴로-퍼지 추론시스템으로 퍼지추론시스템의 파라미터들을 구하였다. 훈련 데이터 집합 중 입력 데이터 집합은 생체신호로부터 추출한 파라미터들을, 출력 데이터 집합은 코티솔 호르몬의 생성량으로부터 추정한 목표값을 사용하였다. 퍼지추론시스템으로 생체신호 파라미터들을 통합하고, 그 결과를 24 시간마다 구분하여 Cosinor 분석법을 적용하여 생체리듬의 변화를 관찰하였다. 생체리듬이 깨어진 정도에 의해서 만성적인 스트레스를 평가하였다. 생체신호 파라미터들을 퍼지추론으로 통합하고, 그 결과에서 생체리듬을 분석하여 스트레스 정도를 계산했다. 휴식기의 스트레스 정도를 l이라고 가정하면, 소음 스트레스를 받은지 14일째 되는 날에는 1.37. 7일간의 회복 후에는 1.47의 스트레스 정도가 나왔다. 즉, 쥐는 14일간의 소음으로 휴식 때보다 37% 증가된 스트레스를 받았고, 7일의 회복기를 통해 스트레스로부터 회복되지 않았다.
현재 국내에서 주로 사용되고 있는 홍수기 다목적 댐의 홍수조절효과에 대한 정량적인 평가지표로는 유량조절률, 저수지 방류율, 저수지 저류율, 저수지 이용률 등이 있다. 이러한 평가지표들은 유입량, 방류량, 저류량 등의 자료를 단순 비교하는 방법을 사용하고 있는데, 홍수조절효과 평가지표 산정식에 사용되는 자료들이 가지는 불확실성이 평가에 고려되지 못하고 있으며, 다목적댐에서 얻을 수 있는 자료만을 사용함으로써 댐 하류 지점에서의 홍수조절효과를 평가하지 못하고 있다. 또한 수자원 시스템의 설계에 있어서 허용 가능한 부분적인 실패를 고려하지 못하는 등의 문제점이 존재하므로, 홍수조절효과를 정량화 할 수 있는 새로운 지표의 개발이 요구된다. 본 연구에서는 각종 변수들이 가지는 불확실성, 댐 하류지점에서의 홍수조절효과, 수자원 시스템에서 허용 가능한 부분적 실패를 고려하기 위하여 홍수조절효과 정량화 지표 개발에 퍼지집합 이론을 적용하였고, 충주댐 유역을 시험 유역으로 선정하여 연구를 수행하였다. 대상 홍수사상으로는 2006년도 7월의 홍수사상을 적용하였으며 그에 따른 인자들을 퍼지화하고 시스템의 상태로부터 허용 가능한 부분적인 실패 영역을 구분하였고, 통합 신뢰도-취약도 지수를 적용하여 홍수조절효과 정량화 지표를 개발하였다. 적용 결과, 본 연구를 통하여 개발된 통합 신뢰도-취약도 지수는 저수지의 홍수조절효과를 보다 구체적이고 객관화하여 나타낼 수 있었다.
자동화기술 및 정보통신의 급속한 발전 등의 환경 변화에 따라 컴퓨터를 기반으로 하는 통합생산 시스템 구축의 필요성이 급격히 증가하고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 통합생산(CIM)시스템을 구축하기 위한 제안 요구서에 따라 각 업체에서 제안한 업체별 구현방법을 효율적으로 평가하기 위하여 퍼지집합을 이용한 컴퓨터통합생산시스템의업체별 평가 방법을 제안한다.
홍수피해저감 대책의 우선순위 결정은 시스템 차원에서 접근해야 한다. 홍수피해저감 사업을 분야별로 분리하여 분석하면 숲을 보지 못하고 산을 판단하는 오류를 범할 수 있다. 홍수피해 최소화를 위한 여러 전문 분야별 대안 분석도 중요하지만, 시스템 차원에서 홍수피해 저감 방안을 파악하고 대책을 수립해야 한다. 따라서 본 시스템의 개발 목적은 최적의 홍수피해저감 대책을 결정하는 데 있어 각각의 개별 정보를 공유하고, 의사결정 지원에 필요한 시스템을 구축하는 데 있다. 본 연구에서 제시한 홍수방어 대책 통합평가시스템은 수문학적 홍수분석 모형을 비롯하여 수리학적 홍수분석 모형, 의사결정지원 시스템이 통합되어 단일 시스템으로 구축되며 이를 위해서는 구체적인 사용자 요구파악과 관련 업무 프로세스 분석을 통한 전체적인 시스템 구조 설계가 중요하다. 홍수방어 대책 통합평가시스템의 핵심 요소는 1) GIS입력 모듈, 2) Fuzzy 알고리즘 모듈, 3) MCDA 알고리즘 모듈, 4) 결과표출 모듈 등 네 가지이다. 여기서 첫 번째 모듈은 GIS 입력 모듈로써 최적 방안 도출을 위한 빈도별 홍수터, 홍수심, 토지이용도 등과 같은 일련의 GIS 기초자료를 제공한다. 두 번째 단계는 퍼지화된 MCDA 모듈을 수행하기 위한 퍼지 알고리즘 및 퍼지 연산을 위한 내부 코딩이 이루어지는 단계로써 사용자 요구 사항에 따른 연산이 가능하다. 세 번째 단계는 최적 방안을 모색하는 MCDA 알고리즘과 연산 수행을 위한 세부 모듈로 구성됐다. 마지막 네 번째 단계는 모형과 DB간의 연계절차로써 사용자가 직접 운영하는 GUI 부분으로써 사용자의 요구 사항을 비롯하여 모형의 특징을 Matlab 프로그램으로 각각의 화면을 디자인한다. 이 단계에서는 모형을 수행하기 위한 DB가 구축되며 사용자의 요구에 의한 맞춤형 분석이 가능하도록 구성됐다. 통합시스템을 통한 의사결정과정의 합리성은 선택된 최적의 홍수저감대책의 사회 경제적 수용성은 물론 의사결정과정의 투명성을 높일 수 있을 것이다.
본 논문은 유전자 기반 퍼지다항식 뉴럴네트워크(Genetic based fuzzy polynomial neural networks: gFPNN)를 제안한다. gFPNN 구조는 퍼지집합을 기반으로 설계되며, 유전자 알고리즘에 의해 구조 및 파라미터를 최적화한 구조이다. 퍼지집합을 기반으로 설계되어진 퍼지뉴럴네트워크는 간략추론 구조와 선형추론 구조로 설계된다. 본 논문에서는 간략추론 및 선형추론 구조를 통합 및 확장한 퍼지다항식 뉴럴네트워크를 설계한다. 이 구조는 연결가중치를 이용하여 회귀다항식을 네트워크 구조로 표현하며, 간략추론(Type 0), 선형추론(Type 1), 회귀다항식추론(Type 2)을 모두 포함한다. 또한 퍼지규칙 후반부의 다항식 차수를 각 규칙에 대해 다르게 선택할 수 있으며, 일률적인 형식의 구조를 벗어나 주어진 시스템의 특성에 따라 유연한 구조를 설계할 수 있도록 한다. 여기에 더하여, 네트워크 구조와 파라미터 동조에 유전자 알고리즘을 적용하며, 구조와 파라미터 동정에 대한 효율적인 방법을 논의한다. 제안된 모델의 평가를 위해 수치예제를 이용한다.
디자인된 결과가 얼마나 만족스럽게 디자인되었는지에 대한 평가는 디자인과정에 있어 필수적인 단계이다. 하지만 디자인 평가는 다른 부분에 비해 무시되어 온 측면이 있고, 또한 보통 디자이너의 주관적인 판단에 의하여 이루어졌기 때문에, 체계적인 방법론의 개발에 있어서는 별다른 관심을 얻지 못하였다. 본 연구에서는 퍼지이론과 다기준의사결정모델을 적용한 디자인 평가방법을 제안하였다. 제안된 방법은 두 개의 단계로 구성되어지는데, 첫 번째 단계는 디자인 평가기준의 상대적 중요도를 구하는 단계이고, 두 번째 단계는 각 기준에 대한 디자인 점수를 부여하고 그 점수를 통합하는 단계이다. 디자인 평가기준들의 상대적 중요도를 나타내는 가중치를 구하기 위하여 분석계층과정이 적용되었고, 각 기준들에 대한 제품의 디자인 점수를 구하기 위해서는 퍼지이론이 적용되었다. 본 연구에서 제안된 방법을 제품의 디자인 평가에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 퍼지 TOPSIS법과 AHP법을 이용하여 IMO 정보관리시스템의 예비과제 우선순위를 평가하기 위한 것이다. 이러한 평가를 위해 먼저 24개의 예비과제를 추출하여 FSM법을 이용하여 대체안을 구조화하였고, 최종 4개의 주요 예비과제를 도출한다. 또한 평가항목간의 가중치는 의사결정자의 일관성을 유지하면서 평가가 가능한 AHP법을 이용한다. 그러나 AHP법은 비교대상의 수가 증가하면 쌍대비교의 횟수가 증가하고, 평가에는 수많은 애매성이 존재하기 때문에 최종 우선순위 선정에는 TOPSIS에 퍼지이론을 도입한 퍼지 TOPSIS법을 이용한다. 그 결과 IMO 기준정보관리, IMO 정보기준전달, IMO 통합데이터베이스, IMO 지식허브 순으로 구축되어야 하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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