• 대한인간공학회지
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• 제17권1호
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• pp.37-46
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• 1998

A human sensibility ergonomics design supporting system was applied to the product development for the customer's satisfaction based on ergonomics technology. The system is composed of three major subsystems such as customer's sensibility analysis, inference mechanism, and presentation technology. The main approaches of the system are to analyze customer's sensibilities and to translate them into product design elements. The purpose of this paper is to develop a design supporting system in which the relationship between customer's sensibility and product design elements is reasoned by a MADM(Multi-Attribute Decision Making) fuzzy model. In this model, three variables such as multiple correlation coefficients, partial correlation coefficients, and category scores were used in reasoning process. The weighted value of the words were also considered in fuzzy decision process. As a case study, the design supporting system with the MADM fuzzy model was applied to the personnel computer design.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.560-567
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• 2007

The objective of this research is to optimize the designing parameters of the parallel manipulator with large orientation workspace at the boundary position of the constant orientation workspace (COW). The method uses a simple genetic algorithm(SGA) while considering three different kinematic performance indices: COW and the global conditioning index(GCI) to evaluate the mechanism's dexterity for translational motion of an end-effector, and orientation workspace of two angle of Euler angles to obtain the large rotation angle of an end-effector at the boundary position of COW. Total fifteen cases divided according to the combination of the sphere radius of COW and rotation angle of orientation workspace are studied, and to decide the best model in the total optimized cases, the fuzzy inference system is used for each case's results. An optimized model is selected as a best model, which shows better kinematic performances compared to the basis of the pre-existing model.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제46권1호
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• pp.55-62
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• 2014

A method for estimating software reliability for nuclear safety software is proposed in this paper. This method is based on the software reliability growth model (SRGM), where the behavior of software failure is assumed to follow a non-homogeneous Poisson process. Two types of modeling schemes based on a particular underlying method are proposed in order to more precisely estimate and predict the number of software defects based on very rare software failure data. The Bayesian statistical inference is employed to estimate the model parameters by incorporating software test cases as a covariate into the model. It was identified that these models are capable of reasonably estimating the remaining number of software defects which directly affects the reactor trip functions. The software reliability might be estimated from these modeling equations, and one approach of obtaining software reliability value is proposed in this paper.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제29권2호
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• pp.203-223
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• 2022

We propose a Bayesian approach to cumulative logistic regression model for the ordinal response based on the orthogonal principal components via singular value decomposition considering the multicollinearity among predictors. The advantage of the suggested method is considering dimension reduction and parameter estimation simultaneously. To evaluate the performance of the proposed model we conduct a simulation study with considering a high-dimensional and highly correlated explanatory matrix. Also, we fit the suggested method to a real data concerning sprout- and scab-damaged kernels of wheat and compare it to EM based proportional-odds logistic regression model. Compared to EM based methods, we argue that the proposed model works better for the highly correlated high-dimensional data with providing parameter estimates and provides good predictions.

• 한국의상디자인학회지
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• 제10권3호
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• pp.127-136
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• 2008

The main focus of the study resides in antecedents of price acceptability. Levels of acceptable price may be related to the consumers' perception on reasonable or expected price. Price acceptability is known to have several psychological antecedents. One of the antecedents to price acceptability reported by prior researches is price-quality inference, a tendency to correlate high price to excellence in quality. In addition, price-conscious consumers are likely to show lower level of price acceptability level. Another well-known antecedent is sale proneness. Sales-prone consumers may relate price of apparel products to product quality information. Moreover, it was reported that involved consumers should be more concerned with the products to its price and thus should have higher levels of price acceptability. A conceptual model with price consciousness, sale proneness and product involvement as the exogenous variable, price-quality inference and price acceptability as the endogenous variable was developed for the empirical study. Measures of research variables were developed based on previous studies. Questionuaires from 298 respondents were analyzed for the study. The average age of respondents was 27. About 60% of the respondents were married and about 65% of them had college degrees. Empirical results supported all of the hypothesized relationships. Price consciousness had significant negative influence on price-quality inference and price acceptability. Sale proneness significantly influenced price-quality inference, while apparel involvement had significant impact on price-quality inference and price acceptability. Price-quality affected price acceptability significantly. This study generated a framework to help scholars understand antecedents of price acceptability of apparel products. Price has been shown to playa dual role in consumer's perceptions, either positively or negatively. Price consciousness played a negative role, and product involvement had a positive role in evoking higher level of price acceptability. This study also suggests additional source of positive, yet indirect role of price, sale proneness. This study also affirmed the importance of price-quality inference in arousing higher level of price acceptability.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권7호
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• pp.523-536
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• 2011

본 연구의 목적은 중소하천에서의 홍수예측을 위해 사용되는 기존의 수문학적 모형이 가지고 있는 문제점을 개선한 홍수예측 모형을 개발하는데 있다. 이를 위해 기존의 수문학적 강우-유출 모형에서 사용되는 많은 수문학적 자료 및 매개변수들의 사용 없이 오직 수위 및 강우측정 자료만을 이용하여 홍수를 예측할 수 있는 Takagi-Sugeno 퍼지 추론기법과 신경망을 연계한뉴로-퍼지홍수예측 모형을 구축하고자 하였다. 뉴로-퍼지 홍수예측 모형의 예측정확도는 입력자료로 사용되는 강우와 수위 자료의 시간적 분포 및 자료의 수에 의해 결정된다. 따라서 본 연구에서는 홍수예측 모형 구축을 위한 최적 입력 자료 조합 선정을 위해 다양한 강우와 수위의 입력자료 조합을 구성하여 적용하였고, 이를 통해 홍수 예측을 위한 뉴러-퍼지 홍수예측 모형의 최적 입력 자료 조합을 선정하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.311-325
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• 2022

0의 값을 과도하게 포함하는 가산자료는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 영과잉 모형은 영과잉 가산자료를 분석하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 모형이다. 영과잉 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론은 조건부 사후분포의 형태가 폐쇄형 분포로 나타나지 않아 모형 적합 과정이 용이하지 않다는 한계점이 존재했다. 그러나 최근 Pillow와 Scott (2012)과 Polson 등 (2013)이 제안한 폴랴-감마 자료확대전략으로 인해, 로지스틱 회귀모형과 음이항 회귀모형에서 깁스 샘플링을 통한 추론이 가능해지면서, 영과잉 모형에 대한 베이지안 추론이 용이해졌다. 본 논문에서는 베이지안 추론에 기반한 영과잉 음이항 회귀모형을 Min과 Agresti(2005)에서 분석된 약학 연구 자료에 적용해본다. 분석에 사용된 자료는 경시적 영과잉 가산자료로 복잡한 자료 구조를 가지고 있다. 모형 적합 과정에서는 깁스 샘플링을 통한 추론을 수행하기 위해 폴랴-감마 자료확대전략을 사용한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권4호
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• pp.412-421
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• 2000

수리나 과학 영역의 학습은 원리 이해와 응용을 위주로 함에도 불구하고 기존의 교육용 소프트웨어 제품들은 단순 주입식이나 단답식의 학습을 지원하는 것이 대부분이어서 높은 학습 성과를 기대하기는 어려운 실정이다. 인공 지능 연구에서 지식 표현 체계나 탐색, 추론 기법이 학습기 설계에 도입되어 증명기, 모의 실험기 유형의 학습기 연구에는 상당한 진전을 보아 왔으나 여전히 실용적 수준이라 할 수는 없고 특히 문제 해결을 지원하는 학습기는 설계 모형조차 제시되지 못하고 있다. 본 연구가 설계한 기하 문제 학습기는 학습과 병행하는 동적 추론을 구사한다. 실시간 문제 해결을 지원하기 위한 정보 구성요소로서 명제, 가설 및 연산자에 의해 문제 공간을 정의하고 이들의 생성과 검증을 추론의 주요 대상으로 하는 대화식 문제 학습의 메카니즘을 탐구하였다. 성취한 결과로서 기하 문제 해결에서 필수 불가결한 요소임에도 불구, 기존 시스템이 간과해 왔던 대수 처리를 위한 일련의 추론 전략을 연계적으로 구사함으로서 실용성있는 문제 학습기의 설계 모형을 얻었다. 제안 모형은 물리, 전자 회로 등 타 과학 영역의 문제 학습기 설계에도 적용될 수 있다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권4D호
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• pp.573-580
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• 2006

포화차두시간은 신호시간 설계와 교차로 용량추정에 있어서 중요한 변수 중에 하나이다. 그러나 현재의 기법은 신호교차로에서 포화차두시간에 영향을 미치는 요인들 중 정성적인 요인들을 다루기에는 부적절하다. 본 연구에서는 퍼지적 성격을 가진 정성적 인자인 강우조건과 주변 밝기정도를 선택하여 ANFIS를 이용해서 현장에서 관측된 관측치와 입 출력 데이터 집합의 학습을 통해 퍼지근사추론 모형을 구축하였다. 강우조건은 강우량에 따라 3개의 퍼지변수로, 주변 밝기정도는 2개의 퍼지변수로 구분하였다. 이렇게 구축된 모형의 예측력은 검증자료를 이용한 관측치와 추론치를 비교함으로써 평가되었다. 결정계수와 오차 및 분산정도를 나타내는 척도인 평균절대 오차(MAE)와 평균제곱근 오차(MSE)가 각각 0.993, 0.0289, 0.00173으로 나타나 본 모형의 설명력이 높은 것으로 평가 된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제44권7호
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• pp.537-551
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• 2011

본 연구에서는 앞선 연구를 통해 선정된 최적 입력 자료 조합을 이용하여 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 대한 Takagi-Sugeno 퍼지기법과 신경망을 연계한 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 구축하였다. 구축된 뉴로-퍼지 홍수예측 모형을 한강수계의 왕숙천과 금강유역의 갑천에 적용하여 30분, 60분, 90분, 120분, 150분, 180분의 선행시간에 대해 각각 홍수예측을 수행하였다. 선행시간별 예측수위를 관측수위와 비교한 결과 안정되고 정확도 높은 홍수예측을 하는 것을 확인할 수 있었다. 추가적으로 정량적 평가를 위해 평균제곱근 오차(Root Mean Square Error)와 같은 통계지표를 산정하여 모형의 적용성을 검증하였다. 검증 결과 모든 통계지표에서 큰 오차 없이 성공적으로 홍수예측이 모의됨을 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 향후 중소하천에서 충분한 선행시간을 확보한 정확도 높은 홍수정보시스템의 구축에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.