• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.3
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• pp.139-151
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• 1994

퍼지집합은 언어의 의미와 개념속에 포함되어 있는 모호성을 정량적으로 표현하기 위한 집합개념으로서 매우 자연스럽고 어느 누구나 쉽게 이해할 수 있는 이론이다. 일반적으로 퍼지집합은 기존의 Crisp 집합을 확장한 것으로서 부분집합과 정의함수를 1대 1로 대응시키는 것이다. 본 고는 퍼지집합론과 퍼지논리에 대한 기본적인 개념과 퍼지제어이론을 적용한 산업용 응용사례에 대하여 기술한다.

• ICROS
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• v.1 no.3
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• pp.39-51
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• 1995

이 글에서는 퍼지이론의 양대부류인 퍼지집합론과 퍼지척도 및 퍼지적분에 대하여 정의 및 기본적 성질을 간략히 소개하였다. 이러한 이론들의 주된 응용분야가 제어와 평가문제로부터 점점 다양한 분야(예를 들면, 자연언어 처리, 퍼지컴퓨터, 경제학, 심리학 등)로 확산되고 있는 현시점에서, 보다 많은 사람들이 퍼지이론에 관신을 갖게 되는데 조금이나마 도움이 됐으면 한다. 최근 우리들의 관심 중 많은 부분이 지적시스템(intelligent system)의 구현에 쏠리고 있음을 감안할 때, 이러한 퍼지이론은 신경회로망이론, 유전자 알고리즘 및 카오스이론과 더불어 지적시스템의 구현을 위한 충분한 도구로서 혹은 방법론으로서 크게 공헌하리라 생각한다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.2
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• pp.115-118
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• 2001

본 논문에서는 L-R 퍼지수의 집합-이론적 연산의 개념을 정의하고, 이들 개념의 성질들을 조사한다. 이들 연산들의 결과들을 이용하여 제2형 퍼지집합의 기수개념에 관하여 연구한다.

• Korean Journal of Logic
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• v.22 no.1
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• pp.25-42
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• 2019

This paper deals with Kripke-style semantics, which will be called set-theoretic Kripke-style semantics, for weakly associative substructural fuzzy logics. We first recall three weakly associative substructural fuzzy logic systems and then introduce their corresponding Kripke-style semantics. Next, we provide set-theoretic completeness results for them.

• 전기의세계
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• v.39 no.12
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• pp.5-11
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• 1990

일상생활에서 우리가 정하는 대상중에 명확하게 그 소속을 정의 할 수 없는 경우가 많다. 이러한 대상들을 수학적으로 다루기 위하여 퍼지집합의 개념을 도입하였다. 이 퍼지집합 개념은 각 대상이 속한다, 안속한다라는 이원론적인 논리오부터, 각대상을 그 모임에 속하는 정도로 이해함으로써 일반화된 개념이다.

• Korean Journal of Logic
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• v.21 no.1
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• pp.39-57
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• 2018

This paper deals with non-algebraic Kripke-style semantics, i.e, set-theoretical Kripke-style semantics, for weakening-free non-commutative fuzzy logics. We first recall an extension of the pseudo-uninorm based fuzzy logic HpsUL, $CnHpsUL^*$. We next introduce set-theoretical Kripke-style semantics for it.

• Korean Journal of Logic
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• v.22 no.2
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• pp.291-307
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• 2019

This paper deals with set-theoretic Kripke-style semantics for FR, a fuzzy version of R of Relevance. For this, first, we introduce the system FR and its corresponding Kripke-style semantics. Next, we provide set-theoretic completeness results for it.

• Nuclear Engineering and Technology
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• v.23 no.3
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• pp.285-298
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• 1991

An example application of the fuzzy set theory is first made to a simple portion of a given accident progression event tree with typical qualitative fuzzy input data, and thereby computational algorithms suitable for application of the fuzzy set theory to the accident progression event tree analysis are identified and illustrated with example applications. Then the procedure used in the simple example is extended to extremely complex accident progression event trees with a number of phenomenological uncertainty issues, i.e., a typical plant damage state‘SEC’of the Zion Nuclear Power Plant risk assessment. The results show that the fuzzy averages of the fuzzy outcomes are very close to the mean values obtained by current methods. The main purpose of this paper is to provide a formal procedure for application of the fuzzy set theory to accident progression event trees with imprecise and qualitative branch probabilities and/or with a number of phenomenological uncertainty issues.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.3 no.1
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• pp.211-217
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• 2000

본 논문의 목적은 G. Cantor 에 의하여 출발된 집합론을 보통집합 이론이라고 구별하여 부를 때, 보통 집합 이론이 그 바탕에 깔고 있는 논리적 제한 점들 곧, 배중률이라든지 모순의 법칙 등을 어떻게 보완할 수 있을 것인가\ulcorner 하는 점과 그러한 점을 보완하여야 할 필요성에 대하여도 생각하고자 한다. 그런 관점에서 보통집합 이론과 퍼지집합 이론의 기본개념을 상호 비교함으로써 앞서 제기한 문제의 보완 요소를 찾아보려고 한다. 실제에 있어 인간의 사고 가운데에서는 중간을 배제하는 일이 없음에도 불구하고 이를 수학적으로 접근하고 표현하는 수단이 부족함으로 인하여 부자연스러운 논리의 법칙을 받아들일 수밖에 없었던 것도 사실이다. 특히, 논리적 응용력이 부족한 중등과정의 학생들에게 있어서 수학이 전적으로 2가 논리에 의하여 지배되고 있다는 방식으로만 지도하는 것은 여러 가지 측면에서 그 내용의 보완이 요구된다. 보다 다양한 수학적 표현의 여지를 열어주는 지도법은 쉼없이 연구되어야 할 것이다. 무엇보다도 배우는 학생들이 보다 폭 넓은 사고의 영역을 소유하고, 그를 바탕으로 창의적이고 자유로운 발상이 이어 질 수 있도록 하기 위하여는 교사의 수학적 시야가 보다 넓고 유연해져야 한다함은 재론할 필요가 없을 것이다. 그런 의미에서 본 논문이 작은 역할을 할 수 있기를 바란다.

• Journal of the Korean School Mathematics Society
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• v.6 no.1
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• pp.27-43
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• 2003

This paper introduces some theories that can be effectively applied for the development of teaching and learning mathematics using fuzzy theory developed by Zadeh who defined fuzzy set and knowledge space by Doignon and Falmagne. Especially, we expect that two theories mentioned above are expected to solve the situation that could not be taken care of the present evaluation method.