• ETRI Journal
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• 제41권5호
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• pp.684-695
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• 2019

In a cloud environment, performance degradation, or even downtime, of virtual machines (VMs) usually appears gradually along with anomalous states of VMs. To better characterize the state of a VM, all possible performance metrics are collected. For such high-dimensional datasets, this article proposes a feature extraction algorithm based on unsupervised fuzzy linear discriminant analysis with kernel (UFKLDA). By introducing the kernel method, UFKLDA can not only effectively deal with non-Gaussian datasets but also implement nonlinear feature extraction. Two sets of experiments were undertaken. In discriminability experiments, this article introduces quantitative criteria to measure discriminability among all classes of samples. The results show that UFKLDA improves discriminability compared with other popular feature extraction algorithms. In detection accuracy experiments, this article computes accuracy measures of an anomaly detection algorithm (i.e., C-SVM) on the original performance metrics and extracted features. The results show that anomaly detection with features extracted by UFKLDA improves the accuracy of detection in terms of sensitivity and specificity.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.295-304
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• 2020

IPCC는 기상이변의 예방 대책의 중요성을 권고하였으며 폭염은 주요 예방대책수립 주제 중 하나이다. 일반적으로 예방대책수립을 위한 기존 연구는 지형적 특성과 사회적 특성을 따로 구분하여 폭염취약지역을 도출하였으나 본 연구에서는 공간, 지형적 특성뿐만 아니라 사회적 특성을 함께 고려하여 폭염취약지역을 분석하고자 하였다. 에너지 사용량, 인구밀도, 정규식생지수, 수변이격거리, 태양복사량, 도로분포를 변수로 하여 점검하고, 여러 회귀모형 중 가장 적합한 모형인 Spatial Lag Model을 선택하여 사용가능한 변수를 추출하였다. 그리고 Fuzzy 이론에 기초하여 각 변수에 대한 폭염 취약정도를 분석하고, 6개의 변수를 중첩분석하여 최종적으로 폭염취약지역을 도출하였다. 연구 대상지는 폭염의 영향이 큰 대구광역시를 선정하였으며, 취약지역의 경우 기존 도심지이며 수변 및 식생에 영향을 적게 받은 대구 서구, 남구, 달서구에 주로 분포되어있음을 확인하였다. 이를 통해 대구광역시의 폭염 저감을 위한 정책적 지원에 있어 공간적, 사회적 특성을 모두 고려해야 함을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제44권3호
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• pp.253-263
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• 2020

북극해 관련 정부정책의 경우 해양수산부에서 제시된 "북극활동 진흥 기본계획"이 있으나, 구체적인 정책 집행의 순위 및 가중치 등이 제시되어 있지 않아 정책집행의 시기조절 및 경중을 고려하기에 어려움이 있다. 이러한 측면에서 본 연구에서는 정부에서 제시한 북극정책의 우선순위를 평가하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 또한 북극정책의 원활한 수행을 위한 "지원방안" 및 "대외협력 방안"에 대해서도 우선순위를 제시하였다. 연구의 방법론은 전문가 의견을 종합적으로 평가할 수 있는 CFPR(Consistent Fuzzy Preference Relations) 방법을 활용하였다. 분석결과 해양수산부의 가장 중요한 북극정책은 '북극항로 개척 등 해운물류 협력'(0.087)이며, '전문인력 양성'(0.086), '제도적 기반 및 청사진 마련'(0.085) 순으로 나타났다. 본 연구의 결과는 북극해 관련 정책입안자 혹은 당국의 정책수립에 시사점을 제공할 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제37권6호
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• pp.949-963
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• 2017

본 연구는 도시홍수 피해저감을 위한 비구조적 대책의 일환으로 배수펌프장의 효율적인 운영방안을 제시하고자 한다. 배수펌프장 내의 수위를 뉴로-퍼지모형을 통하여 예측하고 예측되는 내수위에 따라 유전자 알고리즘 기법을 적용하여 배수펌프장의 운영룰을 결정하고자 한다. 뉴로-퍼지모형 구축시 배수구역의 지형적 특성을 반영하기 위하여 공간적 매개변수를 고려한 GeoANFIS모형을 개발하였고 배수펌프장 내 최고수위를 저하시키면서 반복적인 정지와 운영이 발생하지 않도록 벌칙유형의 유전자 알고리즘을 적용하였다. 마포 배수구역 내 5개의 배수펌프장(마포, 합정, 상수, 봉인, 당인)에 대하여 개발 모형의 적용성을 검증하였다. 이러한 운영룰의 개발로 효과적으로 내배수 시설을 운영할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제6권4호
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• pp.164-171
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• 2005

최근 생애주기비용 분석의 중요성이 대두됨에 따라 공동주택 리모델링 사업에서의 생애주기비용 분석을 위한 이론적 모델, 표준지침 및 소프트웨어 등이 개발되어지고 있다. 그러나 현재까지도 실질적인 안전진단에 대한 과거 보수이력데이터의 부재로 인한 LCC분석 결과에 대한 신뢰수준이 여전히 미흡하다. 본 연구에서는 사례 공동주택의 신뢰성에 기초한 LCC분석을 통해 리모델링 전략을 평가하고, 장래 요구되는 리모델링 조치수준의 비교 $\cdot$ 분석을 통해 적정 경제성지수를 제시함과 동시에 최근 연구가 활발히 진행 중인 공동주택 리모델링에 대한 실적 LCC 기초자료를 얻고자 하였다. 본 연구에서 제안된 퍼지로직에 기초한 안전성평가와 LCC분석모델은 공동주택 리모델링사업에서의 가치 지향적 설계대안 선정, 경제성평가 및 합리적인 예산의 분배 등에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권11호
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• pp.4111-4124
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• 2022

The control rod drive system is critical to the reactor's reliable operation. The performance of its control system and mechanical system will gradually deteriorate because of operational and environmental stresses, thus increasing the reactor's operational risk. Currently there are few researches on the aging-related degradation of the entire control rod drive system. Because it is difficult to quantify the effect of various environmental stresses and establish an accurate physical model when multiple mechanisms superimposed in the degradation process. Therefore, this paper investigates the aging-related degradation of a control rod drive system by integrating Dynamic Object-Oriented Bayesian Network and Hidden Markov Model. Uncertainties in the degradation of the control system and mechanical system are addressed by using fuzzy theory and the Hidden Markov Model respectively. A system which consists of eight control rod drive mechanisms divided into two groups is used to demonstrate the method. The aging-related degradation of the control rod drive system is analyzed by the Bayesian inference algorithm based on the accelerated life test data, and the impact of different operating schemes on the system performance is also investigated. Meanwhile, the components or units that have major impact on the system's performance are identified at different operational phases. Finally, several essential safety measures are suggested to mitigate the risk caused by the system degradation.

• Geomechanics and Engineering
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• 제12권3호
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• pp.441-464
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• 2017

The determination of the mixture parameters of stabilization has become a great concern in geotechnical applications. This paper presents an effort about the application of artificial intelligence (AI) techniques including radial basis neural network (RBNN), multi-layer perceptrons (MLP), generalized regression neural network (GRNN) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) in order to predict the unconfined compressive strength (UCS) of silty soil stabilized with bottom ash (BA), jute fiber (JF) and steel fiber (SF) under different freeze-thaw cycles (FTC). The dosages of the stabilizers and number of freeze-thaw cycles were employed as input (predictor) variables and the UCS values as output variable. For understanding the dominant parameter of the predictor variables on the UCS of stabilized soil, a sensitivity analysis has also been performed. The performance measures of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE) and determination coefficient ($R^2$) were used for the evaluations of the prediction accuracy and applicability of the employed models. The results indicate that the predictions due to all AI techniques employed are significantly correlated with the measured UCS ($p{\leq}0.05$). They also perform better predictions than nonlinear regression (NLR) in terms of the performance measures. It is found from the model performances that RBNN approach within AI techniques yields the highest satisfactory results (RMSE = 55.4 kPa, MAE = 45.1 kPa, and $R^2=0.988$). The sensitivity analysis demonstrates that the JF inclusion within the input predictors is the most effective parameter on the UCS responses, followed by FTC.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.563-568
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• 2007

본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions, NEWFM)을 이용하여 클래스의 분류강도를 구하고 비선형 시계열 추이선을 예측하는 방안을 제안하고 있다. NEWFM에 의하여 추출된 가중퍼지 소속함수(BSWFM)를 이용하여 입력값에 대한 분류강도를 구하게 되고, 이들에 대한 가중평균 역퍼지화를 통하여 비선형 시계열 추이선을 작성한다. 실증분석결과 NEWFM은 목표 클래스로 설정된 GDP에 대하여 92.22%의 분류성능을 보여 주었다. 따라서 동 비선형 시계열 추이선은 대표적인 경기지표인 GDP 추이에 비교적 높은 유사도를 나타내는 가운데 분석대상기간인 제5순환기-제8순환기 중 정점(peak)에서 평균 12개월, 저점(trough)에서 평균 6개월의 선행성(look-ahead)을 보여 줌으로써 경기변동에 앞서 상당기간의 시차를 둔 예측지표로서 활용가능성이 입증되었다. NEWFM은 그 특징선택(feature selection)에 의하여 선행지표 10개 중 3개의 축소를 기할 수 있게 해 줌으로써 보다 적은 수의 경제지표를 가지고도 분류성능을 90.0%에서 92.22%로 향상을 기하는 가운데 효율적인 예측기능을 수행할 수 있음이 입증되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.165-172
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• 2010

임상 데이터마이닝에서 최적의 특징 집합을 선택하는 것은 주어진 데이터로부터 생성된 모델의 복잡성을 줄일 뿐만 아니라 유용성을 향상시키는 데에 매우 중요하고, 선택된 특징들의 임계값은 질병의 감별진단을 위해 임상 전문가의 결정기준으로 사용된다. 본 논문에서는 데이터의 공간적인 분포, 즉 중첩영역에서 중복 속성값을 포함하는 데이터의 분리성 정도를 평가함으로써 연속형 속성을 가진 데이터에 대한 퍼지 이산화기법을 제안한다. 제안된 방법에서 중복 속성값의 가중치 평균값은 각 특징의 임계값(즉 경계값)을 결정하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 전체 특징들 중에서 중요특징들의 집합을 선택하기 위해서 이용하였다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위해 호흡곤란을 주호소로 내원한 668명의 환자 데이터를 근거로 3가지 이산화방법과 제안된 이산화방법에 대한 실험을 수행하였다. 실험결과, 퍼지분할을 기반으로 한 이산화방법이 하드분할을 기반으로 한 이산화방법에 비해서 평균 분류정확도와 G-mean 성능에서 보다 좋은 결과를 제공함을 확인하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권1호
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• pp.35-44
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• 2015

The main purpose of image enhancement is to improve certain characteristics of an image to improve its visual quality. This paper proposes a method for image contrast enhancement that can be applied to both medical and natural images. The proposed algorithm is designed to achieve contrast enhancement while also preserving the local image details. To achieve this, the proposed method combines local image contrast preserving dynamic range compression and contrast limited adaptive histogram equalization (CLAHE). Global gain parameters for contrast enhancement are inadequate for preserving local image details. Therefore, in the proposed method, in order to preserve local image details, local contrast enhancement at any pixel position is performed based on the corresponding local gain parameter, which is calculated according to the current pixel neighborhood edge density. Different image quality measures are used for evaluating the performance of the proposed method. Experimental results show that the proposed method provides more information about the image details, which can help facilitate further image analysis.