• 한국방재학회 논문집
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• 제4권1호
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• pp.33-40
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• 2004

본 연구에서는 치수방재 효과를 향상시키기 위한 단일댐운영 모형을 개발하였으며, 제어기법은 퍼지제어 기법을 사용하였다. 본 모형은 저수지 수위와 유입량을 기준으로 제어규칙을 설정하였으며 방류량을 결정하는 제어기준에 따라 Fuzzy I, II, III의 세가지 모형을 개발하였다. Fuzzy I 모형은 6개의 제어규칙에 의해 홍수조절만을 고려한 것이고, Fuzzy II 모형은 I 모형의 치수효과를 가지면서도 홍수후의 저수위를 상승시켜 이수적인 효과도 얻기 위한 모형이며, Fuzzy III 모형은 적응제어모형으로 제어규칙을 9개로 세분화하여 치수효과와 이수효과를 동시에 거둘 수 있도록 한 모형이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.759-764
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• 2004

본 연구는 Deng(1989)이 제시한 Grey 모형을 이용하여 성진강댐의 월유입량을 예측하였고 그 방법을 제시하였다. Grey 모형은 시계열모형이나 다른 모형에 비해 비교적 적은 수의 자료를 이용하고, 간단할 수식으로 구성되어 있는 장점이 있으나, 적은 수의 자료로 인해 입력자료가 가지는 증감의 경향(trend)으로 오차가 발생하기 쉽다. 그러므로 예측오차를 극복하기 위해서 Fuzzy 시스템을 결합한 Fuzzy-Grey 모형을 구성하였고 Fuzzy 시스템에 필요한 매개변수를 추정하기 위해 최적화기법인 유전자 알고리즘(GA; Genetic Algorithm)을 이용하였다. Grey 모형과 결합된 Fuzzy 시스템은 현재의 입력자료가 가지는 패턴과 가장 유사한 패턴의 과거자료를 이용하여 현재의 입력자료의 예측오차를 추론해내는 기능을 가진다. 오차를 추론하기 위해서 과거 월유입량 자료중 현재 입력 자료와 유사한 패턴을 Grey 상관도를 이용하여 검색하고, 보다 높은 유사성을 가지는 패턴을 선별하고자 노름(norm)을 사용하였고, 유전자 알고리즘의 탐색공간을 제한하였다. 이렇게 구성한 Fuzzy-Grey 모형을 이용하여 전국적인 가뭄년도였던 1992년, 1988년, 2001년에 대해 섬진강댐의 월유입량을 예측하였다. 오차는 1982년, 2001년, 1988년 순으로 비슷한 크기의 오차가 발생하였는데 결과를 분석하여 보면, 급격한 월유입량의 변화가 있었던 경우에 오차가 크게 발생하였으나 가뭄년도에 대해 월유입량의 불확실성이 큼에도 불구하고 비교적 월유입량의 추세를 잘 예측한 것으로 판단된다. 본 연구에서 적용한 Fuzzy-Grey 모형은 적은 수의 자료를 이용하여 예측하고 예측결과를 다시 입력자료로 사용하는 업데이트 방식을 사용하기 때문에 예측결과의 오차가 완전하게 보정되지 않으면 다음 결과에 역시 오차를 주게 되어 오차보정이 상당히 중요하다는 것을 알 수 있었다. 오차를 보다 효과적으로 보정하기 위해서는 퍼지제어에 사용되는 퍼지규칙의 수를 늘리고, 유입량에 직접적인 영향을 주는 강우량과 연계한 2변수의 Fuzzy-Grey 모형을 이용한다면 보다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.45-51
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• 2003

일반적으로 퍼지객체지향자료모형에서 속성값은 퍼지집합을 표현한다. 만일 퍼지객체지향자료모형에서 속성값을 구간값 퍼지집합으로 표현할 수 있다면, 퍼지객체지향자료모형에서 사용하는 속성값을 더 유연하게 표현하는 것이 가능하다. 퍼지객체지향자료모형의 상속구조에 나타나는 프레임내에 있는 속성값을 구하기 위해 구간값 퍼지집합을 사용하는 우선순위 논리곱연산을 이용하여 계산한다. 이 방법은 속성값의 소속정도가 기존의 퍼지집합이 아닌 구간값 퍼지집합으로 표현하는 지식정보처리분야에서 사용할 수 있다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.543-563
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• 1996

본 논문에서는 실시간 퍼지 제어를 위한 모형으로서 '시간형 퍼지 패트리넬(TFPN) 모형'을 제시한다. TFPN모형은 시간 패트리넬과 퍼지 패트리넬을 통합한 것으로서 퍼지 추론 뿐 아니라 퍼지 제어에 이용할 수 있다. 또한, 퍼지 제어 규칙의 구문적 명세 언어로서 '시간적 퍼지 제어 언어 '를 정의하고, 이를 TFPN으로 모형화하는 방법을 제시한다. TFPN모형은 퍼지 제어에 대한 패트리넬 포멀리즘에 해당하며 그 수행 규칙은 마킹(퍼지화)과정과 점화(추론 및 비퍼지화) 과정으로 구성된다. 제시된 모형의 사례 연구 결과, 기존의 퍼지제어 모형보다 추론 및 제어 값의 계산 시간을 절약할 수 있으며, 제어 시스템의 불확실성을 자연스럽게 모형화하고 제어규칙의 가시 성을 높일 수 있다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제35권5호
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• pp.631-638
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• 2002

시계열의 예측은 통상 추계학적 모형에 의해 수행하여 왔다. 그러나 본 연구에서는 퍼지 개념을 이용한 퍼지 시계열 모형에 의해 강수량 예측을 수행하였다. 기존에 제안된 퍼지 시계열 모형을 이용하여 예측을 수행하고, 예측 능력을 향상시키기 위하여 퍼지 시계열과 뉴로-퍼지 시스템을 연계한 새로운 방법론을 제안하여 상호 비교ㆍ분석하였다. 이를 위하여 미국 일리노이주의 강수량 시계열 예측에 적용하였으며, 예측 결과, 기존의 모형보다 본 연구에서 제안한 방법론의 결과가 더 정확함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.123-140
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는 ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System) 모형에서 생성된 퍼지규칙의 해석용이성을 평가하였다. ANFIS모형은 인간 전문가와 상호작용하면서 규칙을 정제해 나갈 수 있다. 특히 인간전문가의 사전지식을 이용하여 초기 퍼지규칙을 만들고 난 후 모형을 학습하면 최적에 수렴하는 시간을 단축할 뿐 아니라, 전역 최적치 도달가능성이 높아진다고 보고되고 있다. 이러한 관점에서 볼 때 규칙의 해석용이성은 인간 전문가와의 상호작용을 위해 매우 중요한 이슈가 될 수 있다. 본 연구에서는 ANFIS모형과 의사결정나무 모형에서 생성된 규칙을 해석용이성 관점에서 비교하기 위한 측도를 제안하고 각 규칙들을 비교하였다. 본 연구에서 제안된 해석용이성 측도들은 규칙을 생성하는 다양한 기계학습 모형의 규칙생성 능력을 평가하는 기준으로도 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제15권3호
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• pp.151-165
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• 2009

퍼지신경망 모형은 인공신경망의 네트워크 구조 표현방법 및 학습알고리듬과 퍼지시스템의 추론방법을 통합한 모형으로 제어 및 예측분야에 성공적으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 퍼지신경망 모형 중 우수한 예측정확도로 인해 최근 각광받고 있는ANFIS (Adaptive Network-based Fuzzy Inference System)모형을 기반으로 하는 분류모형을 설계하고 기존의 분류기법(C5.0 의사결정나무)과 비교하여 분류 정확성 관점에서 평가한다. ANFIS 추론의 경우, 최종 결과값이 계급값이 아닌 연속형 변수값을 취하게 되므로 산출된 결과값을 이용하여 적절한 계급값을 할당하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 의사결정나무기법을 이용하여 계급값을 할당하는 방식과 군집분석을 이용하여 계급값을 할당하는 두 가지 방식을 제안하고 두 가지 데이터 세트에 적용하여 ANFIS를 기반으로 한 분류모형의 정확도를 평가하였다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제15권4호
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• pp.517-530
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• 2008

본 논문은 시간의 흐름에 따라 일정한 간격으로 관측된 시계열자료에 대한 통계적인 관계를 추정하기 위하여 삼각퍼지수를 이용한 퍼지시계열모형을 소개한다. 모든 관측치를 포함하는 전체집합을 분할하는 구간을 자료의 빈도수에 따라 결정하고 연속되는 두 시점에서 퍼지수가 일치하는 경우에는 관측된 자료의 차에 대한 정보를 이용하여 제안된 퍼지시계열모형을 추정한다. 예제를 이용하여 제안된 퍼지시계열모형의 정확성을 일반적인 시계열모형과 여러 가지 방법으로 추정된 퍼지시계열모형과 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제10권2호
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• pp.403-411
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• 1997

본 연구에서는 시스템을 지배하는 변수들에 대한 자료가 부정확하거나 애매모호한 경우에 통계적 회귀모형의 대안으로서 제안된 퍼지 회귀모형과 그 모수 추정을 살펴본다. 그리고 사례연구를 통하여 퍼지 회귀모형의 장단점을 이해하고 결과를 비교해본다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.159-173
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• 2004

본 연구에서는 기존의 돌발상황 검지모형의 단점인 crisp한 임계값 설정과 타 대상도로에 이식이 어려운 문제점을 보완하는 방법으로 퍼지추론모형과 유전자 알고리즘을 활용하였다. 퍼지추론모형을 이용하여 유고검지 알고리즘의 주요 구성요소들을 설계하였으며, 돌발상황 검지모형 스스로의 적응력(자가적응)과 현장 이식성(移植性)을 극대화하기 위하여 퍼지추론모형의 퍼지소속함수 최적화에 유전자 알고리즘을 적용함으로써 hybrid fuzzy-genetic 형태의 유고검지모형을 개발하였다. 개발된 돌발상황검지모형의 성능은 유전자 알고리즘의 특성상 적응이력과 비례하여 향상될 것이므로 본 연구의 결과만을 가지고 확정적 결론을 내릴 수는 없으나, 잠정적으로 검지율, 오보율, 검지시간 등의 척도에서 기존 성능우수 모형과 대등한 성능을 나타내었다. 본 연구의 초점이 기존 모형의 성능지표 자체의 향상보다는 다양한 도로유형에 공히 적용 가능한 동시에 자가 적응력을 갖도록 하는 실험적 시도에 있었던 만큼 연구는 소기의 성과를 거두었다고 판단되며, 향후 이 분야 연구가 지향해야 할 중요한 방향성 하나를 제시하였다고 판단된다.