Threat Evaluation(TE) which has air intelligence attained by identifying friend or foe evaluates the target's threat degree, so it provides information to Weapon Assignment(WA) step. Most of TE data are passed by sensor measured values, but existing techniques(fuzzy, bayesian network, and so on) have many weaknesses that erroneous linkages and missing data may fall into confusion in decision making. Therefore we need to efficient Threat Evaluation system that can refine various sensor data's linkages and calculate reliable threat values under unpredictable war situations. In this paper, we suggest new threat evaluation system based on information fusion JDL model, and it is principle that combine fuzzy which is favorable to refine ambiguous relationships with bayesian network useful to inference battled situation having insufficient evidence and to use learning algorithm. Finally, the system's performance by getting threat evaluation on an air defense scenario is presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.100-109
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2019
Maintainability indicates the extent to which maintenance can be done easily and quickly. The consideration of maintainability is crucial to reduce the operation and support costs of weapon systems, but if the maintainability is evaluated after the prototype production is done and necessitates design changes, it may increase the cost and delay the schedule. The evaluation should verify whether maintenance work can be performed, and support the designers in developing a design to improve maintainability. In previous studies, the maintainability index was calculated using the graph theory at the early design phase, but evaluation accuracy appeared to be limited. Analyzing the methods of evaluating the maintainability using fuzzy logic and 3D modeling indicate that the design of a system with good maintainability should be done in an integrated manner during the whole system life cycle. This paper proposes a method to evaluate maintainability using SysML-based modeling and simulation technique and fuzzy logic. The physical design structure with maintainability attributes was modeled using SysML 'bdd' diagram, and the maintainability was represented by an AHP matrix for maintainability attributes. We then calculated the maintainability using AHP-based weighting calculation and fuzzy logic through the use of SysML 'par' diagram that incorporated MATLAB. The proposed maintainability model can be managed efficiently and consistently, and the state of system design and maintainability can be analyzed quantitatively, thereby improving design by early identifying the items with low maintainability.
In this paper, fuzzy entropy and similarity measure to measure the uncertainty and similarity of data as real value were introduced. Design of fuzzy entropy and similarity measure were illustrated and proved. Obtained measures were applied to the calculating process and discussed. Extension of data quantification results such as decision making and fuzzy game theory were also discussed.
Siwon Kim;Jaekyung Kwon;Jaeseong Hwang;Sangsoo Lee;Choul ki Lee
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.1
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pp.192-207
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2023
Commercialization of level-4 (Lv.4) autonomous driving applications requires the definition of a safe road environment under which autonomous vehicles can operate safely. Thus, a risk assessment model is required to determine whether the operation of autonomous vehicles can provide safety to is sufficiently prepared for future real-life traffic problems. Although the risk factors of autonomous vehicles were selected and graded, the decision-making method was applied as qualitative data using a survey of experts in the field of autonomous driving due to the cause of the accident and difficulty in obtaining autonomous driving data. The fuzzy linguistic representation of decision-makers and the fuzzy analytic hierarchy process (AHP), which converts uncertainty into quantitative figures, were implemented to compensate for the AHP shortcomings of the multi-standard decision-making technique. Through the process of deriving the weights of the upper and lower attributes, the road alignment, which is a physical infrastructure, was analyzed as the most important risk factor in the operation risk of autonomous vehicles. In addition, the operation risk of autonomous vehicles was derived through the example of the risk of operating autonomous vehicles for the 5 areas to be evaluated.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.15
no.3
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pp.119-136
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2012
The goal of this study is to apply the IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change) concept of vulnerability to climate change and verify the use of a combination of vulnerability index and fuzzy logic to flood vulnerability analysis and mapping in Seoul using GIS. In order to achieve this goal, this study identified indicators influencing floods based on literature review. We include indicators of exposure to climate(daily max rainfall, days of 80mm over), sensitivity(slope, geological, average DEM, impermeability layer, topography and drainage), and adaptive capacity(retarding basin and green-infra). Also, this research used fuzzy model for aggregating indicators, and utilized frequency ratio to decide fuzzy membership values. Results show that the number of days of precipitation above 80mm, the distance from river and impervious surface have comparatively strong influence on flood damage. Furthermore, when precipitation is over 269mm, areas with scare flood mitigation capacities, industrial land use, elevation of 16~20m, within 50m distance from rivers are quite vulnerable to floods. Yeongdeungpo-gu, Yongsan-gu, Mapo-gu include comparatively large vulnerable areas. This study improved previous flood vulnerability assessment methodology by adopting fuzzy model. Also, vulnerability map provides meaningful information for decision makers regarding priority areas for implementing flood mitigation policies.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.7
no.3
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pp.55-64
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1997
In this paper, a fuzzy set based decision support system is designed for the color planning, that uses the linguistic image words of the space to be colored and progressively recommend the harmoneous colors for each objects in the space. The linguistic image words denotes various emotional effects of the colored space represented as the adjectives like 'romantic', 'beautiful', and so on. The search for object color should not destroy the overall image of the colored space and should be harmoneous with the previously determined object colors. The developed color planning system is composed of five subsystems; two dimentional graphic tools to draw the color space, the input system to receive the linguistic image words, the system to determine and recommend the main colcrs, the system to determine the harmonious colors and the system to adjust the determined wlor objects. We expect that the system can help designers and the persons who are not good at color design, and it can be applied to various color design such as interior, fashions, and product design.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.18
no.1
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pp.53-59
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2008
Recently, vision-based hand gesture recognition techniques have been developed for assisting elderly and disabled people to control home appliances. Frequently occurred problems which lower the hand gesture recognition rate are due to the inter-person variation and intra-person variation. The recognition difficulty caused by inter-person variation can be handled by using user dependent model and model selection technique. And the recognition difficulty caused by intra-person variation can be handled by using fuzzy logic. In this paper, we propose multivariate fuzzy decision tree learning and classification method for a hand motion recognition system for multiple users. When a user starts to use the system, the most appropriate recognition model is selected and used for the user.
A user usually gets the same suggesting results as everyone else in most of the multimedia social services, nowadays. To address the challenging problem of personalization in the social network, we propose a method which exploits user's activities, user's moods, and user's friend relationships from the social network to build a decision-making system. Depending on a current state of the user's mood, this system infers the most appropriated video for the user. In the system, the user evaluates a set of the given recommendation methods which extract from the user's database social network and assigns a vague value to each method by a weight. Then, we find the fuzzy collection solution for the system and classify the set of methods into subsets, and order the subsets based on its local dominance to choose the best appropriate method. Finally, we conduct an experiment using the YouTube API with a lot of video types. The experiment result shows that the channel recommendation system appropriately affords the user's character, it is more satisfying than the current YouTube based on an evaluation of several users.
현대의 급변하는 환경 하에서 다양한 고객의 욕구를 총족시켜야 하는 기업으로서는 기업성장에 관련된 전략을 끊임없이 수립하여야 한다. 특히 기존 시장 및 새로운 시장에 대해 지속적으로 소비자의 욕구 및 기업의 목적 등에 어느 정도 기여하는 가를 반드시 평가하여야 한다. 효과적인 시장의 선정은 기업의 목표를 달성하는 데 필요한 시장을 유지하게 할 뿐 아니라 기업의 가용자원을 사업과정에서 할당할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 기업의 시장 평가와 선정을 위한 모형을 구축하였다. 기존 시장선정모형에서는 시장 성장률, 판매 수익, 현금 흐름 등과 같은 속성들의 단일 목표에 대한 최적해를 구하고자 하였다. 그러나 기업의 의사결정과정은 여러 상충하는 목적들을 동시에 고려하는 경우가 대부분이기 때문에 이러한 상황에 적합한 다목표 지향적인 수리모형 구축의 필요성이 제시되었다. 또한 제공되는 데이터의 불명확성과 여러 목적들을 동시에 고려할 경우 발생할 수 있는 의사결정자의 열망수준과 그 만족정도를 반영하기 위해 본 연구에서는 퍼지집합을 적용한 3 유형의 다목적계획모형을 제시하였다. 최소연산자 모형, 가중치 다목적계획 모형 및 선제우선순위 다목적계획모형의 구축 후, 설례를 통해 그 적용가능성을 알아보았다.
Kim, Jong-Gyu;Sagong, Myung;Lee, Jun S.;Lee, Yong-Joo
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.26
no.4C
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pp.255-264
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2006
The auxiliary reinforcement method is normally applied to prevent a possible collapse of the tunnel face where the ground condition is not favorable or geologic information is not sufficient. Recently, several engineering approaches have been made to choose the effective reinforcement methods using expert system such as neural network and fuzzy theory field, among others. Even if the expert system has offered many decision aid tools to properly select the reinforcement method, the quantitative assessment items are not easy to estimate and this is why the data mining technique, widely used in the field of social science, medical treatment, banking and agriculture, is introduced in this study. Using decision tree together with PDA, the decision aids for reinforcement method based on field construction data are created to derive the field rules and future study will be concentrated on the application of the proposed methods in a variety of underground development cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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