More and more cloud computing services are being applied in various fields; however, it is difficult for users and cloud computing service platforms to establish trust among each other. The trust value cannot be measured accurately or effectively. To solve this problem, we design a service-oriented cloud trust assessment model using a cloud model. We also design a subjective preference weight allocation (SPWA) algorithm. A flexible weight model is advanced by combining SPWA with the entropy method. Aiming at the fuzziness and subjectivity of trust, the cloud model is used to measure the trust value of various cloud computing services. The SPWA algorithm is used to integrate each evaluation result to obtain the trust evaluation value of the entire cloud service provider.
This paper propose an optimal scaling gain tuning method of the fuzzy PI controller using Genetic Algorithm(GA). Scaling gains can reflect the control resolution and fuzziness of input/output variables. By the scaling gain method, the design of a fuzzy logic controller(FLC) can be simplified without affecting the system performance in comparison with multi-decision table method. In designing a fuzzy logic controller, the analytic approach method for the optimization is unavailable. Therefore GA is excellent optimization algorithms for scaling gain tuning. Using this optimal scaling gain tuning method, a good performance can be achieved both in transient and steady state.
본 연구에서는 구조물의 최적설계문제를 다를 때 나타나는 퍼지성을 고려하는 동시에 대립되는 기준들을 다루기 위해 중요도를 적용 유전자알고리즘 및 퍼지이론에 의한 이산형의 다목적 함수를 갖는 트러스구조물의 최적화를 시도하는 다목적 이산화 최적화 프로그램을 개발하였다. 그리고 개발된 프로그램을 적용하여 10부재철골트러스에 대한 설계 예를 들어 비교 고찰하였다. 본 연구를 통해 평면트러스구조물에대한 응력해석 및 최적설계가 일률적으로 처리될 수 있는 통합 시스템화된 퍼지-유전자알고리즘에 의한 다목적최적 구조설계가 가능하게 되었다. 특히 일반최적설계에서 처리되지 않는 불확실한 제약조건에 대한 경우에 대하여도 피지이론을 도입함으로써 가능하게 되어 보다 구조물의 합리적인 최적설계가 가능하게 되었다.
Electrical safety monitoring System (ESMS) is a critical component in modern power systems, which is characterized by large-scale access points, massive users and versatile requirements. For convenience of the information integration and analysis, the software development, maintenance, and application in the system, the cloud platform based ESMS is established and assessed in this paper. Firstly the framework of the system is proposed, and then the assessment scheme with a set of evaluation indices are presented, by which the appropriate cloud product can be chosen to meet the requirements of a specific application. Moreover, to calculate the weights of the evaluation indices under uncertainty, an improved interval AHP method is adopted to take into consideration of the fuzziness of expert scoring, the qualitative consistency test, and the two normalizations in the process of eigenvectors. Case studies have been made to verify the feasibility of the assessment approach for ESMS.
Energy environment has been changing rapidly such as high oil prices and the effectuation of UNFCCC. Oil prices have continued to rise and Dubai crude prices recorded about 90 dollars per barrel in 2007. In addition, the effectuation of UNFCCC will affect Korean economy and national energy security. Korea is the 9th $CO_2$ emissions country and takes the 1st place related to the increase rate of $CO_2$ emissions globally. Energy technology development is a key breakthrough and one of the optimal alternatives to cope with national energy security. In this study, we prioritize energy technologies in the sectors of high oil prices and UNFCCC related to ETRM for well focus R&D and efficiency of finite resources allocations. We applied to the extended method of AHP, fuzzy AHP reflecting the fuzziness of human thoughts and perception, for prioritizing the relative importance among energy technologies in ETRM for the first time as we make an energy policy in Korea.
Energy environment has been changing rapidly such as high oil prices and the effectuation of UNFCCC. Oil prices have continued to rise and Dubai crude prices recorded 60 or 70 dollars per barrel in 2006. In addition, the effectuation of UNFCCC will affect Korean economy and national energy security. Korea is the 9th $CO_2$ emissions country and takes the 1st place related to the increase rate of $CO_2$ emissions globally. Energy technology development is a key breakthrough and one of the optimal alternatives to cope with national energy security. In this study, we prioritize energy technologies in the sectors of high oil prices and UNFCCC related to ETRM for well focus R&D and efficiency of finite resources allocations. We applied to the extended method of AHP, fuzzy AHP reflecting the fuzziness of human thoughts and perception, for prioritizing the relative importance among energy technologies in ETRM for the first time as we make an energy policy in Korea.
Sensor readings always have a certain degree of randomness and fuzziness due to its intrinsic property, other electronic devices in the circuitry, wires and the rapidly changing environment. In an electrical control system, such readings will bring instability in the system and other undesired events especially if the signal hovers around the threshold. This paper proposes a Gaussian-based statistical approach in stabilizing the output through sampling the sensor data and automatic tuning the threshold to the range of multiple standard deviations. It takes advantage of the Central limit theorem and its properties assuming that a large number of sensor data samples will eventually converge to a Gaussian distribution. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm in completely stabilizing the outputs over known filtering algorithms like Exponential smoothing and Kalman Filter.
The Distribution System consist of many tie-line switches and sectionalizing switches, operated a radial type. When an outage occurs in Distribution System, outage areas are isolated by system switches, has to restored as soon as possible. At this time, system operator have to get a information about network topology for service restoration of outage areas. Therefore, the searching result of restorative topology has to fast computation time and reliable result topology for to restore a electric service to outage areas, equal to optimal switching operation problem. So, the problem can be defined as combinatorial optimization problem. The service restoration problem is so important problem which have outage area minimization, outage loss minimization. Many researcher is applying to the service restoration problem with various techniques. In this paper, advanced Dijkstra algorithm is applied to searching a restoration topology, is so efficient to searching a shortest path in graph type network. Additionally, fuzzy rules and operator are applied to overcome a fuzziness of correlation with input data. The present technique has superior results which are fast computation time and searching results than previous researches, demonstrated by example distribution model system which has 3 feeders, 26 buses. For a application capability to real distribution system, additionally demonstrated by real distribution system of KEPCO(Korea Electric Power Corporation) which has 8 feeders and 140 buses.
CAI(Computer Aided Instruction)에서 학습의 데이터가 되는 교재의 학습 순서는쉬운 항목에서 어려운 항목의 순번으로 나열되어 있다. 학습자는 반드시 이 순서대로 학습하는 것은 아니다. 실제는 항목간의 전후를 시행착오 하면서 학습을 하고 있다. 본 논문에서는 지적 CAI(Intelligent CAI : ICAI) 학습으로 항목에 대한 이해도를 퍼지성의 시행착오로학습시켜 구조화된 학습을 퍼지 추론에 의해 모델화 한다. 방법으로는 각 항목간의 순서관계에 의해 학습과 이해의 차이를 고려하여 퍼지 추론 규칙에 의해 학습의 모델을 정식화했다. 추론 규칙을 간략화 하여 CAL 시스템의 처리로 시행착오의 학습을 제안한다.
Prior to the service evaluation, many kinds of its attributes must be identified on the basis of rational decision owing to complexity and ambiguity inherent in logistics service. there are so many evaluation methods but they are not applicable to logistics service the have property of non-additivity and overlapped attributes. Therefore, probability measure can not used to evaluate logistics service but Fuzzy Measure is required. And the method should be easy to calculate it Recently Fuzzy theory has been applied in Various evaluation problem. Fuzzy evaluation based on Fuzzy theory can accommodate fuzziness in judgement with people through introducing Fuzzy Measure. In this paper, Hierarchical Fuzzy Process is applied to evaluate level of logistics service in Korail and the biggest six logistics companies in the korea which is called 3PL Company. Also Fuzzy Relation Equation which is problem identifying evaluation value at these fuzzy evaluation is applied to verify relation between Input and Output data through @-operation. Therefore, we apply this Fuzzy Relation Equation to Hierarchical Fuzzy Process and verify evaluation value which objects of evaluation are able to possess.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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