픽쳐 퍼지집합을 이용한 퍼지시스템 신뢰도 분석
Fuzzy System Reliability Analysis Using Picture Fuzzy Sets
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초록
신뢰도 분석은 신뢰도 공학의 중요한 분야이다. 기존의 신뢰도 분석에서는 시스템 구성요소의 신뢰도를 정확한 값으로 표현한다. 변화하는 환경에서 이러한 데이터를 얻는 것은 종종 어렵게 된다. 그래서 퍼지집합 이론이 시스템의 신뢰도를 분석하는데 사용하게 되었다. 여기에서 시스템 구성요소의 신뢰도를 퍼지집합으로 표현한다. 시스템의 신뢰도를 평가하는데 퍼지집합, 구간값 퍼지집합, 직관 퍼지집합, 픽쳐 퍼지집합과 같은 다양한 퍼지집합의 형태가 있다. 퍼지집합에서 소속정도 는 실수로 표현한다. 구간값 퍼지집합에서는 소속정도가 구간 [, ]으로 표현한다. 여기에서 는 최소 소속정도이고 는 최대 소속정도이다. [, ] ⊆ . 직관 퍼지집합에서는 소속정도가 와 로 구성한다. 여기에서 는 소속정도이고 는 비소속정도이다. , ∈ . 픽쳐 퍼지집합에서는 소속정도가 , , 으로 구성한다. 는 긍정 소속정도 이고 는 중립 소속정도이며 는 부정 소속정도이다. , , ∈ . 본 논문에서는 픽쳐 퍼지집합을 기반으로 퍼지시스템의 신뢰도를 분석하는 방법을 제안한다. 픽쳐 퍼지집합은 긍정, 부정, 중립 그리고 거부 등의 상황을 표현하는 것이 가능해진다. 그러므로 픽쳐 퍼지집합은 다른 방법보다 더 유연하게 신뢰도를 기술하는 것이 가능하게 된다.
Abstract
Reliability analysis is the important discipline of reliability engineering. In conventional reliability analysis, the reliability of the components of a system is represented as exact values. Obtaining these data under changing environment conditions is often difficult. Hence fuzzy set theory is used to analyze the fuzzy system reliability, where the reliabilities of the components of a system are represented by fuzzy sets. There are various types of fuzzy sets used to evaluate the reliability of the systems such as the fuzzy sets, interval valued fuzzy sets, intutionistic fuzzy sets, picture fuzzy sets. In the fuzzy sets, the degree of membership is represented as a real number. In the interval valued fuzzy sets, the degree of membership is represented as an interval [, ], where is the minimum degree of membership and is the maximum degree of membership. [, ] ⊆ . In the intuitionistic fuzzy sets, the degree of membership consist of and , where is the degree of membership and is the degree of non-membership. , ∈ . In the picture fuzzy sets, the degree of membership consist of , , and , where is called the degree of positive membership, is called the degree of neutral membership, and is called the degree of negative membership. , , ∈ . In this paper we propose the way to analyze the fuzzy system reliability based on the picture fuzzy sets. The picture fuzzy sets have the capability of representing the positive, negative, neutral, and refusal situation. Therefore the picture fuzzy sets become more flexible to describe the reliabilities than the other methods.
참고문헌 (14)
- A. Kaufmann, "Fuzzy mathematical models in engineering and management science" (1988), North-Holland
- L. Zadeh, "Fuzzy sets", Inform and Control, 8, pp.338~353 (1965)
- I. Turksen, "Interval valued fuzzy sets based on normal forms", Fuzzy Sets and Systems, 20, pp.191~210 (1986)
- K. Atanassov, "Intuitionistic fuzzy sets", Fuzzy Sets and Systems, 20(1), pp.87~96 (1986)
- B. C. Cuong, "Picture fuzzy sets", Journal of Computer Science and Cybernetics, 30(4), pp.409~420 (2014)
- D. Singer, "A fuzzy set approach to fault tree and reliability analysis", Fuzzy Sets and Systems, 34, pp.145~155 (1990)
- S. M. Chen, "Fuzzy system reliability analysis using fuzzy number arithmetic operations", Fuzzy Sets and Systems, 64, pp.31~38 (1994)
- A. Kumar, "Fuzzy reliability of a marine power plant using interval valued vague sets", Int'l Jl. of Applied Science Engineering, 4(1), pp.71~82 (2006)
- S-H Wei, "A new similarity measure between interval valued trapezoidal fuzzy numbers based on geometric distance and the center of gravity points", Proceedings of the sixth international conference on machine learning and cybernetics, pp.1412~1417 (2007)
- S. Y. Cho, "Reliability analysis of fuzzy systems with weighted components using interval valued vague sets", Jl. of KKITS, 3(2), pp.31~40 (2008)
- C. F. Fuh, "Fuzzy system reliability analysis based on level (λ,1) interval-valued fuzzy numbers", Information Sciences, 272, pp.185~197 (2014)
- Komal, "Fuzzy reliability analysis of dual-fuel team turbine propulsion system in LNG carriers considering data uncertainty", Journal of natural gas science and engineering, 23, pp.148~164 (2015)
- M. K. Sharma, "Fuzzy reliability analysis of a summer air conditioning system", Advanced in Fuzzy Mathematics, 12(2), pp.319~332 (2017)
- 조상엽, "너비를 고려한 수준 (λ, 1) 구간값 퍼지집합을 이용한 시스템의 신뢰도 분석", 한국지식정보기술학회 논문지, 13(1), pp.121~127 (2018), 한국지식정보기술학회[DOI]