• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.140-144
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• 2005

본 논문에서는 퍼지측도가 공(空) 가법성을 갖는 경우 준노름퍼지 보적분의 거의모든점에서의 수렴정리가 성립함을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.262-266
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• 2004

일반적으로 Lebesgue 적분에서 성립하지만 퍼지적분에서 성립되지 않는 성질이 몇 가지 있다. 그 중 하나가 선형성이다. 본 논문에서는 선형성 표현식에서 덧셈을 supremum 으로 곱셈을 infimum으로 대신한 퍼지선형성의 정의를 소개하고 구간값을 갖는 함수의 준노름 퍼지적분이 퍼지가법성을 갖는 퍼지 측도와 연속인 준 노름이 saturated 조건을 만족할 때, [Max] 조건을 만족하는 가측함수에 대해 퍼지선형성이 성립함을 보였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제11권2호
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• pp.27-32
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• 2005

본 연구는 해양사고 피해규모에 의해 우리나라 수색$\cdot$구조 구역의 위험수준을 평가하였다. 위험수준 평가를 위해서 전문가 지식에 기반한 퍼지로직, 퍼지측도 및 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 본 연구의 퍼지로직은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였고, 최종 평가는 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 그 결과 목포, 통영, 여수 수색$\cdot$구조 구역의 위험수준이 가장 높은 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감하기 위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2004년도 추계학술발표회
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• pp.83-88
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• 2004

본 연구는 우리나라 수색구조 구역에 대한 해양사고 피해규모에 의한 위험수준을 평가하였다. 이러한 위험수준 평가를 위해 본 연구에서는 전문가 지식에 기반한 퍼지로직과 퍼지측도와 t-준노름 퍼지적분법을 이용하였다. 똔 연구의 퍼지로직은 퍼지 확장원리에 의한 최대최소화 합성이고, 비퍼지화는 무게중심법을 이용하였고, 최종 평가는 t-준노름 퍼지적분댑을 이용하였다. 그 결과 목포, 통영, 부산 수색 구조 구역의 위험수준이 가장 높은 것으로 평가되어, 향후 위험수준을 경감 하기 위해 많은 구조선과 구조장비가 필요 할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.99-103
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• 2002

본 논문에서는 t 준노름이 연속인 경우 이미 주어진 퍼지 측도에 관한 측정 가능한 함수의 준 노름 퍼지 적분을 이용하여 퍼지 측도를 정의하는 방법에 대해서 조사했다. 즉 (X, F, g)이 퍼지 측도 공간이라고 하고 h$\in$L$^\circ$(X), 이며 $\top$는 연속 t 준노름이라 하자. 그러면 임의의 $A\in$F에 대해 $\nu$(A)=$\int _A$h$\top$g에 의하여 정의된 집합치 함수 $\nu$는 (X, F)상에서 퍼지 측도이다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권2호
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• pp.87-93
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• 2009

침입감내 시스템은 오류에 의한 고장이나 악의적인 공격상황 하에서도 일정시간 필수적인 서비스를 지속시켜주는 정보보호체계로써, 국가 정보통신 기반구조 금융 국방분야 등에서 중요성이 증대되고 있다. 그러나 각 기관 및 조직에 적합한 시스템을 도입하기 위한 객관적인 평가 기준과 방법 연구가 미진한 실정이다. 이에 본 논문에서는 침입감내 시스템의 특성과 비용적 측면까지 고려한 평가항목을 정의하고, Analytic Hierarchy Process(AHP : 계층분석적 의사결정) 기법과 t-준노름 퍼지적분을 이용하여 평가자 주관성에 의한 평가오류를 감소시킬 수 있는 정량적 평가방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.91-97
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• 2002

Let (X, F, g) be a fuzzy measure space. Then for any h$\in$ $L^{0}$ (X) , a$\in$[0 , 1] , and $A\in$F ∫$_{A}$aㆍh($\chi$)┬g＝aㆍ∫$_{A}$h($\chi$)┬g with the t-seminorm ┬(x, y)= xy. And we prove that the Seminormed fuzzy integral has some linearity properties only for ｛0,1｝-classes of fuzzy measure as follow, For any f, h$\in$ $L^{0}$ ($\chi$), any a, b$\in$R+: af＋bh$\in$ $L^{0}$ ($\chi$)⇒ ∫$_{A}$(af＋bh)┬g＝a∫$_{A}$f┬g＋b∫$_{A}$h┬g; if and only if g is a probability measure fulfilling g(A) $\in$｛0, 1｝ for all $A\in$F.n$F.