GIS는 다양한 영역에서 유용한 도구로서 자리잡고 있으나, 한편으로는, 복잡한 문제를 해결하기 위해서는 GIS가 수학, 공학적인 모델링툴과 결합되는 것이 필요하다는 견해와 연구결과가 등장하고 있다. LP(Linear Programming)는 주어진 자원을 최적으로 배분하는 문제에 사용되는 수학적인 기법이다. LP는 공간적인 표현을 포함하지 않기때문에 GIS의 기능들과 결합될 때 그 유용성이 높아질 수 있다. 그러나 전통적인 LP는 명료하게 조건이 주어질 경우에만 적합한 방법이므로, 토지이용계획과 같이 결정요소가 명확한 값으로 주어질 수 없는 경우에는 현실적으로 적용하기 어려워진다. 이 연구에서는, 이와 같이 불명료한(fuzzy) 상황을 다루기 위해 Fuzzy logic을 사용한 fuzzy-LP를 개발하고, 이를 GIS와 통합하는 방법론을 제시한다. 통합시스템에서 GIS는 Fuzzy-LP과정으로 데이터를 공급하거나 Fuzzy-LP의 결과값을 표현하는데 이용된다. 이 시스템을 토지이용배분문제에 적용하는 경우를 예시하였다.
This paper illustrates a new method to solve the fuzzy goal programming (FGP) problem. It is proved that the FGP proposed by Narasimhan can be solved on the basis of linear programming(LP) model. Narasimhan formulated the FGP problem as a set of $S^{K}$LP problems, each containing 3K constraints, where K is the number of fuzzy goals/constraints. Whereas Hanna formulated the FGP problem as a single LP problem with only 2K constraints and 2K + 1 additional variables. This paper presents that the FGP problem can be transformed with easy into a single LP model with 2K constraints and only one additional variables. And we propose extended FGP :(1) FGP with weights associated with individual goals, (2) FGP with preemptive prioities. The extended FGP has a framework that is identical to that of conventional goal programming (GP), such that the extended FGP can be applied with fuzzy concept to the all areas where GP can be applied.d.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제8권2호
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pp.319-325
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2001
In this note, we propose a simple fuzzy linear regression model for fuzzy input-output data based on Tanaka's approach. Then an LP-based method to derived the satisfying solution of the decision making is developed.
본 논문은 MW 스케일의 배터리 에너지 저장 시스템 (BESS)을 위한 PMS (power management systems)의 장기간 스케쥴링 알고리즘의 하나로서 peak shaving 알고리즘에 대하여 설명한다. PMS의 목적은 기본적으로 배터리 모듈의 AC 입출력을 제어하는 데 있다. 1일전 부하 곡선이 제공된다는 가정 하에서, 오프라인 peak shaving 알고리즘이 적용될 수 있으나, 이 오프라인 알고리즘의 결과를 적용할 경우 부하 곡선에 존재하는 불확실성에 의하여 그 적용 결과가 실시간 운전에서는 다르게 나타날 수 있다. 본 논문에서는 PMS의 peak shaving 문제에서 부하 곡선의 불확실성을 고려하기 위하여 퍼지 LP 문제 형태로 정식화하고 그 해법과 실시간 운전 시 적용 방안에 대하여 논한다.
본(本) 논문(論文)에서는 인공조림임분경영계획(人工造林林分經營計劃) 문제를 해결하기 위하여 임업(林業)에서 최근 새롭게 적용되고 있는 퍼지 다목표(多目標) 선형계획법(線型計劃法)을 소개한다. 우선 퍼지 집합이론(集合理論)이 간략하게 설명되고 퍼지 선형계획법(線型計劃法) 및 퍼지 다목표 선형계획법이 개념적으로 소개된다. 그 다음 연구대상지역의 자료를 분석하여 표준적(標準的) 선형계획(線型計劃)모델이 구성되고 이 모델의 컴퓨터 계산에 의해 4개의 목재가격(木材價格) 범위에 대한 최적해(最適解)(순현재가(純現在價))가 각각 계산된다. 이 선형계획모델은 불확실한 4개의 목재가격정보를 조정하기 위해서 퍼지 다목표(多目標) 선형계획(線型計劃)모델로 재구성된다. 그리고 이 퍼지 모델의 계산에 의해 절충최적해(折衷最適解)가 얻어지게 된다. 4개의 목재가격 범위에 대해 얻어진 4개의 최적해와 하나의 절충최적해가 비교(比較)되고 논의(論議)된다.
DEA has been effectively applied to various areas which need the evaluation of relative efficiency. We propose a DEA model based on fuzzy LP combined with Genetic Algorithm in order to consider uncertain synergy effects due to M&A of existing organization. We apply the suggested approach to forecasting the efficiency of merged academic departments in a university in Korea. We expect that our approach can be utilized to effectively realign existing departments.
본 연구에서는 퍼지선형계획법을 적용함으로써 국내의 장기목재공급 잠재력을 예측하고자 하였다. 생산계획 수립을 위한 수식모형을 구성하기 위하여 총 목재생산량의 극대를 목적함수로 설정하였으며, 제약조건으로는 벌채허용면적, 보속수확 등을 고려하였다. 선형계획법과 퍼지선형계획법의 비교 결과 목재생산량 및 입목축척의 관점에서 선형계획법이 퍼지 선형계획법 보다 높게 나타났다. 그러나, 선형계획법에서는 장기적인 관점에서 보속수확을 달성하지 못하는 것으로 나타나 보속성을 고려한 목재공급 잠재력을 예측하기 위해서는 퍼지선형계획법을 적용하는 것이 적합한 것으로 판단되었다. 연구결과 국내 연간 목재공급 잠재량은 약 10.5백만$m^3$으로 추정되었다. 각 지역별 연간 목재공급 잠재량은 경상북도가 가장 많고, 전라남도, 강원도, 그리고 경상남도 순으로 많게 나타났다.
DEA has been effectively applied to various areas which need the evaluation of relative efficiency. We propose a DEA model based on fuzzy LP in order to consider uncertain synergy effects due to M&A of existing organization. We apply the suggested approach to forecasting the efficiency of merged academic departments in a university in Korea. We expect that our approach can be utilized to effectively realign existing departments.
In this paper, we present the estimation of wind turbine power generation using Cascade Architectures of Fuzzy Neural Networks(CAFNN). The proposed model uses the wind speed average, the standard deviation and the past output power as input data. The CAFNN identification process uses a 10-min average wind speed with its standard deviation. The method for rule-based fuzzy modeling uses Gaussian membership function. It has three fuzzy variables with three modifiable parameters. The CAFNN's configuration has three Logic Processors(LP) that are constructed cascade architecture and an effective optimization method uses two-level genetic algorithm. First, The CAFNN is trained with one-day average input variables. Once the CAFNN has been trained, test data are used without any update. The main advantage of using CAFNN is having simple structure of system with many input variables. Therefore, The proposed CAFNN technique is useful to predict the wind turbine(WT) power effectively and hence that information will be helpful to decide the control strategy for the WT system operation and application.
본 논문은 퍼지 논리 제어기의 제어 성능을 향상시키는 최적의 COA(Center Of Area) 비퍼지화 방법을 제안한다. 제안한 비퍼지화 방법은 플랜트의 제어를 위해 필요한 확정치(Crisp Value)를 얻기 위해 소속 함수값과 소속함수의 폭을 동시에 이용한다. 주어진 문제에 가장 최적인 소속 함수의 폭은 유전자 알고리즘에 의해 자동적으로 결정된다. 제안한 비퍼지화 방법을 트럭 후진(Truck backer-upper) 제어 문제에 적용하여 얻어진 시뮬레이션 결과로부터 소속 함수만을 고려한 기존의 COA 비퍼지화 방법보다 평균 주행거리 면에서 20% 이상 짧아짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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