[논문 리뷰] A fuzzy expert system for earthquake prediction, case study: the Zagros range

Arash Andalib, Mehdi Zaré외 1명|arXiv (Cornell University)|2016. 10. 13.

Earthquake Detection and Analysis참고 문헌 5인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 쌍대 지진 이론에 기반한 인간 전문가의 추론을 모델링하는 수퍼노 타입 퍼지 추론 시스템과 ANFIS를 사용한 퍼지 전문가 시스템(FES)을 제시한다. 지진 예측에 대해 제안된 방법은 국소적 테스트에서 성과를 보였지만, 전체적인 성능이 일관되지 않아 복잡한 추론이 필요한 쌍대 지진 예측에 대한 향상이 필요하다는 점을 시사한다.

ABSTRACT

A methodology for the development of a fuzzy expert system (FES) with application to earthquake prediction is presented. The idea is to reproduce the performance of a human expert in earthquake prediction. To do this, at the first step, rules provided by the human expert are used to generate a fuzzy rule base. These rules are then fed into an inference engine to produce a fuzzy inference system (FIS) and to infer the results. In this paper, we have used a Sugeno type fuzzy inference system to build the FES. At the next step, the adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) is used to refine the FES parameters and improve its performance. The proposed framework is then employed to attain the performance of a human expert used to predict earthquakes in the Zagros area based on the idea of coupled earthquakes. While the prediction results are promising in parts of the testing set, the general performance indicates that prediction methodology based on coupled earthquakes needs more investigation and more complicated reasoning procedure to yield satisfactory predictions.

연구 동기 및 목표

• 지진 예측에서 인간 전문가의 추론 방식을 모방하는 퍼지 전문가 시스템을 개발하는 것.
• 지진 활동이 빈번한 자그로스 지역의 지반 예측을 모델링하기 위해 수퍼노 타입 퍼지 추론 시스템을 적용하는 것.
• 정확도 향상을 위해 적응형 네트워크 기반 퍼지 추론 시스템(ANFIS)을 사용해 FES를 개선하는 것.
• 쌍대 지진 가설이 지진 사건 예측에 얼마나 효과적인지 평가하는 것.
• 쌍대 지진 기반 현재의 예측 방법론의 한계를 규명하는 것.

제안 방법

• 지진 예측에 관한 전문가가 제공한 규칙를 기반으로 퍼지 규칙 기반을 구축한다.
• 규칙 기반에 기반해 퍼지 추론을 수행하기 위해 수퍼노 타입 퍼지 추론 시스템(FIS)을 구현한다.
• 적응 학습을 통해 FIS의 파라미터를 최적화하기 위해 ANFIS 프레임워크를 사용한다.
• 시험 데이터 세트를 사용해 시스템을 훈련하고 테스트하며, 주로 쌍대 지진 패턴에 중점을 둔다.
• 예측 정확도와 일관성을 평가하기 위해 테스트 세트에서 성능을 평가한다.
• 지진학자로부터의 영역 지식과 기계 학습 기법을 통합하여 예측 신뢰도를 향상시키는 접근 방식을 취한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 퍼지 전문가 시스템은 인간 지진학자가 지진 예측에서 내리는 결정의 과정을 효과적으로 재현할 수 있는가?
• RQ2 수퍼노 타입 FIS는 자그로스 지역의 지진 예측에 얼마나 잘 작동하는가?
• RQ3 ANFIS 개선이 퍼지 시스템의 예측 정확도를 어느 정도 향상시키는가?
• RQ4 쌍대 지진 가설이 퍼지 시스템을 통해 모델링되었을 때 신뢰할 수 있는 예측을 도출할 수 있는가?
• RQ5 현재의 쌍대 지진 기반 예측 방법론의 한계는 무엇인가?

주요 결과

• 퍼지 전문가 시스템은 규칙 기반 접근을 통해 지진 예측에서 전문가의 추론을 성공적으로 모방한다.
• ANFIS 최적화 시스템은 초기 FES에 비해 성능 향상을 보이며, 특히 테스트 세트의 국소적 영역에서 뚜렷한 개선이 관찰된다.
• 예측 결과는 테스트 데이터의 특정 세그먼트에서 유망한 성과를 보이며, 쌍대 지진 모델의 부분적인 타당성을 시사한다.
• 그러나 전체적인 성능은 여전히 일관되지 않아 현재의 쌍대 지진 추론 프레임워크에 한계가 있음을 시사한다.
• 이 연구는 더 복잡한 추론과 추가적인 조사가 신뢰할 수 있고 일반화 가능한 지진 예측을 달성하기 위해 필요하다고 결론내린다.
• 이 방법론은 실현 가능성을 보여주지만, 지진 결합 역학의 향상된 모델링이 필요하다는 점을 드러낸다.