• 한국지반공학회논문집
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• 제24권10호
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• pp.57-70
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• 2008

피에조콘 관입시험의 장점은 연속적인 데이터의 취득이 보장되며 결국 대상지반의 신뢰성 있는 분석이 가능하다는 점이다. 따라서 지난 수십년간 국내외에서 콘 관입시험결과로부터 흙분류를 수행하는 많은 연구가 진행되었으며 차트나 도표 등의 형태로 흙분류 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 차트 또는 방법들은 한국을 제외한 세계 각국의 자료들을 바탕으로 제안되어 국내 지반의 적용성에 대한 검증이 이루어져야 한다. 뿐만 아니라 기존 방법들에서는 사용된 입력자료에 따라 흙분류 결과가 상이한 경우가 있어 적용과 판단에 어려움이 있다. 그러나 불행히도 이러한 차트 형태로 제안된 기존 도표의 경우 지역성 등이 반영되어 수정 또는 보완이 필요하나 수정에 어려움이 있거나 거의 불가능하다. 이에 본 연구에서는 국내 17개 현장에서 수행된 피에조콘 관입시험결과와 채취된 시료에 대한 주상도 및 흙분류결과를 바탕으로 클러스터링 기법과 뉴로-퍼지 이론을 이용한 흙분류 모델을 제안하였다. 제안된 모델을 검증하기 위해 모델 학습 시 사용되지 않는 새로운 피에조콘 관입시험 데이터에 대한 흙분류 결과를 실제 시추결과와 비교하였다. 또한 기존의 소프트컴퓨팅 모델과 Robertson 방법에 의한 흙분류 결과와 제안된 모델의 흙분류 결과를 비교하여 제안된 모델의 효율성을 검토하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제16권27호
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• pp.105-111
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• 1993

Human works shift its roll from physical condition to the system supervisory control task In this paper safety-presentation configuration is discussed instead of well-known fault-warning configuration. Of paticular interest was the personal factor which include the cognitive process. Through a performance between each person information processing(d') and decision process($\beta$) was pointed out to explain the sensitivity of personal cognitive process. Impact of uncertainty effect the supervisor having doubt situations. These facts are released by the use of flat fuzzy number of $\beta$ and its learning rate R.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.521-524
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• 2003

In this paper, we propose a design process of 'personalized' classification with soft computing techniques. Based on human's thinking way, a construction methodology for personalized classifier is mentioned. Here, two fuzzy similarity measures and ensemble of classifiers are effectively used. As one of the possible applications, facial expression recognition problem is discussed. The numerical result shows that the proposed method is very useful for on-line learning, reusability of previous knowledge and so on.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.449-451
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• 2003

패턴 분류 문제에서 수치적 속성일 경우 퍼지 적용은 효과적인 결과를 보인다는 것은 많은 연구를 통해 알려졌다. 하지만 퍼지를 적용한 패턴분류의 결과는 소속함수의 모양과 개수에 따라 크게 영향을 받는다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 이러한 문제점은 퍼지를 쉽게 응용분야에 적용시키지 못하는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 자동으로 소속함수를 정의할 수 있는 소속함수 학습 방법을 제안한다. 제안한 방법1)은 Penalty연산과 Reward연산을 통해 소속함수가 학습되고 Coverage연산을 통해 소속함수 개수가 학습된다. 제안된 방법의 가능성을 확인하기 위해 벤치마크 데이터 중 Iris, Appendicitis, Breast Cancer를 사용하여 기존 방법과 비교한다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2003년도 춘계학술발표회
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• pp.111-116
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• 2003

최근에는 전문가의 지식과 경험정보가 데이터베이스로 구축된 전문가 시스템의 정보를 이용하여 처리된 결과를 판단하여 안전하고 효율적인 선박운항이 가능하도록 한 지능형 선박에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 지능형 선박을 구현하기 위한 연구의 일환으로써, 선박의 조타기를 제어하기 위한 지능형 조타 조작 모델을 구현한다. 지능형 시스템을 구현하기 위해서 자연언어를 사용하는 인간의 학습 방법에 기초한 언어지시기반학습(LIBL)기법을 적용하고. 퍼지이론을 이용하여 승선경력이 풍부한 조타수의 경험을 조사 및 분석하여 그 결과를 바탕으로 퍼지 추론에 의해 타각을 제어하기 위한 퍼지 조타 조작 모델을 구현하여 그 효용성을 살펴보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.287-290
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• 2003

퍼지값을 크기 순서에 의해 나열하는 연구는 많이 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 퍼지값을 제안된 기준에 의해 독자적으로 해석하여, 비교결과를 산출하는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 사용자의 의견 또는 선호도를 반영한 학습데이터를 신경망을 이용하여 학습하는 방법을 제안한다. 이 학습이 끝난 후 얻어지는 신경망은 주어진 학습데이터를 이용하여 사용자의 퍼지값에 대한 모델을 생성하게된다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.110.4-110
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• 2002

In practical control area, there are many examples with multiple objectives which may conflict or compete with each other like overhead crane control, automatic train operation, and refuse incinerator plant control, etc. These kinds of control problems are called multiobjective control problems, where it is difficult to provide the desired performance with control strategies based on single-objective optimization. Because the conventional control theories usually treat the control problem as the single objective optimization problem , the methods are not adequate to treat the multiobjective control problems. Particularly, in case of large scale systems or ill-defined systems, the multiple obj..

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제5권4호
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• pp.302-309
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• 2005

We have studied a model and application that evolves the behavioral knowledge of a virtual robot. The knowledge is represented in classification rules and a neural network, and is learned by a genetic algorithm. The model consists of a virtual robot with behavior knowledge, an environment that it moves in, and an evolution performer that includes a genetic algorithm. We have also applied our model to an environment where the robots gather food into a nest. When comparing our model with the conventional method on various test cases, our model showed superior overall learning.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.484-489
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• 2003

본 논문에서는 역전파 알고리즘의 성능 개선을 위해 퍼지 논리 시스템을 이용한 학습률 자동 조정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 목표값과 출력값의 차이에 대한 절대값이 $\varepsilon$ 보다 적거나 같으면 정확성으로 분류하고 크면 부정확성으로 분류한다. 정확성의 총 개수를 퍼지 논리 시스템에 적용하여 학습률과 모멘텀을 동적으로 조정한다. 제안된 방법을 XOR 문제와 숫자패턴 문제에 적용하여 실험한 결과, 기존의 역전파 알고리즘, 모멘텀 방식, Jacob의 delta-bar-delta 방식보다 성능이 개선됨을 확인하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1992년도 추계학술대회논문집
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• pp.90-95
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• 1992

In this study, the application of fuzzy hierarchical analysis for modeling the inspection tasks with respect to the the improtances of the cognitive factors is considered and it's validity in cognitive researches is confirmed. The results of the relative importance of various cognitive factors can be served as a selection criteria for efficient inspection performance and the information of skilled learning for a inspection training program.