For critical structures and application, where a given reliability must be met, it is necessary to account for uncertainties and variability in material properties, structural parameters affecting the corrosion process, in addition to the statistical and decision uncertainties. This paper presents an approach to the fuzzy arithmetic based modeling of the chloride-induced corrosion of reinforcement in concrete structures that takes into account the uncertainties in the physical models of chloride penetration into concrete and corrosion of steel reinforcement, as well as the uncertainties in the governing parameters, including concrete diffusivity, concrete cover depth, surface chloride concentration and critical chloride level for corrosion initiation. The parameters of the models are regarded as fuzzy numbers with proper membership function adapted to statistical data of the governing parameters and the fuzziness of the corrosion time is determined by the fuzzy arithmetic of interval arithmetic and extension principle
This paper proposes a new call admission control scheme utilizing an inverse fuzzy vector quantizer(IFVQ) and neural net, which combines benefits of IFVQ and flexibilities of FCM(Fuzzy-C-Menas) arithmatics, to decide whether a requested call that is not trained in learning phase to be connected or not. The system generates the estimated traffic pattern of the cell stream of a new call, using feasible/infeasible patterns in codebook, fuzzy membership values that represent the degree to which each pattern of codebook matches input pattern, and FCM arithmatics. The input to the NN is the vector consisted of traffic parameters which is the means and variances of the number of cells arriving inthe interval. After training(using error back propagation algorithm), when the NN is used for decision making, the decision as to whether to accept or reject a new call depends on whether the output is greater or less then decision threshold(+0.5). This method is a new technique for call admi sion control using the membership values as traffic parameter which declared to CAC at the call set up stage, and is valid for a very general traffic model in which the calls of a stream can belong to an unlimited number of traffic classes. Through the simmulation. it is founded the performance of the suggested method outforms compared to the conventional NN method.
본 논문에서는 학습기법을 사용하지 않고 패턴분류의 성능을 최대화하면서 규칙의 수를 줄일 수 있는 통계적 정보기반 계층적 퍼지-러프 분류방법을 제안한다. 제안된 방법에서 통계적 정보는 계층적 퍼지-러프 분류 시스템에서 각 계층의 입력부 퍼지집합의 분할 구간을 추출하기 위해서 사용되었고, 러프집합은 통계적 정보로부터 추출된 분할 구간들과 연관된 퍼지 if-then 규칙의 수를 최소화하기 위해서 사용되었다. 제안된 방법의 효과성을 보이기 위해 Fisher의 IRIS 데이터를 사용한 기존 패턴분류 방법의 분류 정확도와 규칙들의 수를 비교하였다. 그 결과, 제안된 방법은 기존 방법들의 분류 성능과 유사함을 확인할 수 있었다.
Introduction: According the 2011 Taiwanese Government Statistics, the lower secondary school enrollment number of the new-immigrant-children is about 200,000. As known, most of the new immigrants are from the Southeast Asian countries, such as Vietnam, China, Indonesia, Thailand, the Philippines and Cambodia. In order to satisfy the increasing needs and demands on education of the children of new immigrant (CNI, henceforth), Taiwanese government not only develops, but also puts the after-school learning assistance policy into practice from 2006. Therefore, the main purpose of this study is to explore the mathematics achievement of the CNI after the implementation of the after-school learning assistance policy (AsLA policy, henceforth). Purposes: Firstly, to compare the mathematics achievement of the CNI by countries. Secondly, to compare the mathematics performance among the CNI, the children from high-risk family (CHRF, henceforth) and the children of general families. Samples: The 2,452 samples, selected from two junior high schools located in central Taiwan, include 157 CNI, 522 CHRF. Methods: The main method used in this study is interval fuzzy number (IFN, henceforth) in order to compare the mathematics achievement of the children after the implementation of the AsLA policy from different type of families. Results: To reach the two purposes of this study. We can find the effectiveness of mathematics performance from three group's children of new immigrants, high-risk, general family. Therefore, the results provide one of the ways to review the new immigrant's education policy of after-school learning assistance in Taiwan.
When the visually impaired walks inside a building like corridor, a GPS cannot be useful for the walker in estimating his or her position unlike the case of outdoor space. This paper presents two novel methods to measure the walking distance using a low cost camera worn on the chest of the visually impaired. In the first method we analyze the periodic variation of image focusing values. Walking steps are counted by checking the period for the rough measure of the walking distance. The second method counts the step number by monitoring fixtures on the ceiling, which have a certain interval. Lamps on the ceiling appeared on the video are monitored in this paper. The T-S fuzzy theory is used to detect lamps, and the walking steps are estimated by the positional variation of the lamp due to the gait of the walker. The two methods are tested in real experiment, and the results are compared.
본 연구의 목적은 비교사회정책 연구의 핵심 주제인 '종속변수의 문제'를 해결하기 위해, 이론적으로 적절하고, 다차원적이며, 복지국가 변화의 정도와 방향을 동시에 고려할 수 있는 대안적 측정방법을 시도하는 데 있다. 이를 위해 12개 OECD 주요 회원국의 복지국가 변화과정을 2가지 차원과 4가지 범주(접근성, 관대성, 활성화, 돌봄의 국가책임)로 구분하고, Fuzzy set 접근방식을 통해 16가지 이념형을 구축하여 변화의 정도와 방향을 관찰하였다. 그 결과, 비록 정도에 차이는 있으나 각 복지국가는 나름의 독특한 변화과정을 보이며, 이러한 변화는 질적인 측면을 반영할 뿐 복지국가의 패러다임적 전환이나 체제전환으로 이어지지는 않은 것으로 나타났다. 또한 자본주의 복지국가들의 변화는 몇 가지 이념형으로 수렴되는 경향을 보이는 것으로 확인되었다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권1호
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pp.60-71
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2015
In this paper, a matrix game is considered in which the elements are represented as Z-numbers. The objective is to formalize the human capability for solving decision-making problems in uncertain situations. A ranking method of Z-numbers is proposed and used to define pure and mixed strategies. These strategies are then applied to find the optimal solution to the game problem with an induced pay off matrix using a min max, max min algorithm and the multi-section technique. Numerical examples are given in support of the proposed method.
오늘날 복합 화력 발전소는 전력 생산을 위해 많이 사용되고 있고, 최근에는 운전 매개 변수를 기반으로 발전 출력을 예측하는 것이 주요 관심사이다. 본 논문에서는 복합 화력 발전소의 출력을 예측하기 위해 컴퓨터 지능 기법을 이용하는 방법을 제시한다. 컴퓨터 지능 기술은 지속적으로 발전되어 많은 실제 문제에 적용되어 왔다. 본 논문에서는 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크를 이용하여 발전 출력을 예측하고자 한다. 트리 구조의 퍼지 뉴럴 네트워크는 퍼지 뉴런을 노드로 선택하고 관련 입력을 최적으로 선택하여 규칙 수를 줄이는 장점이 있다. 네트워크의 최적화를 위해 2 단계 최적화 방법이 사용된다. 유전 알고리즘은 최적의 노드와 리프를 선택하여 네트워크의 이진 구조를 최적화 한 다음 랜덤 신호 기반 학습을 수행하여 최적화 된 이진 연결을 단위 구간에서 미세 학습한다. 제안 된 방법의 유용성을 검증하기 위해 UCI Machine Learning Repository Database에서 얻은 복합 화력 발전소 데이터를 사용한다.
부정맥 분류를 위한 기존 연구들은 분류의 정확성을 높이기 위해 신경회로망(Artificial Neural Network), 퍼지(Fuzzy), 기계학습(Machine Learning) 등을 이용한 방법이 연구되어 왔다. 특히 딥러닝은 신경회로망의 문제인 은닉층 개수의 한계를 해결함으로 인해 오류 역전파 알고리즘을 이용한 부정맥 분류에 가장 많이 사용되고 있다. 딥러닝 모델을 심전도 신호에 적용하기 위해서는 적절한 모델선택과 파라미터를 최적에 가깝게 선택할 필요가 있다. 본 연구에서는 심실 조기 수축 비트 검출을 위한 딥러닝 기반의 최적 파라미터 검출 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 잡음을 제거한 ECG신호에서 R파를 검출하고 QRS와 RR간격 세그먼트를 추출하였다. 이후 딥러닝을 통한 지도학습 방법으로 가중치를 학습시키고 검증데이터로 모델을 평가하였다. 제안된 방법의 타당성 평가를 위해 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스를 통해 각 파라미터에 따른 딥러닝 모델로 훈련 및 검증 정확도를 확인하였다. 성능 평가 결과 R파의 평균 검출 성능은 99.77%, PVC는 97.84의 평균 분류율을 나타내었다.
본 연구는 자동착유시스템 도입에 따른 농가의 투자효과 분석을 통해 자동착유시스템을 신규로 도입하려는 농가의 적합성 조건 등을 파악하는데 있다. 고전적 투자분석방법인 NPV는 모든 농가에서 동일하게 142백만원의 투자효과가 있는 것으로 분석되었다. 실물옵션을 이용해 분석한 결과 옵션의 가치는 기본분석에서 12,304천원, 낙관적인 경우 13,415천원 그리고 비관적인 경우는 11,336천원으로 분석되었다. 따라서 e-NPV의 값은 각각 153,826천원, 154,937천원, 152,858천원으로 분석되었다. 퍼지실물옵션에 의한 투자효과를 살펴보면 먼저, 옵션의 가치는 기본분석에서 11,993~19,968천원, 낙관적인 경우 13,090~21,449천원 그리고 비관적인 경우에는 11,051~18,313천원으로 각각 분석되었으며, e-NPV의 값은 각각 153,515~161,489천원, 154,612~162,970천원, 152,573~159,835천원으로 분석되었으며, 투자효과의 가치가 단일 값이 아닌 구간으로 설정해 유동적인 자본투자 기대효과를 그대로 반영하고 있는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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