In this thesis, fuzzy statistical techniques are introduced into the optimum signal detection problems. For the hypotheses testing with fuzzy information we reformulate conventional decision criteria based on the fuzzy set theory and show that conventional decision criteria is also applicable in fuzzy signal detection area. The likelihood ratio for fuzzy detection of known signals is obtained. As a special case of the fuzzy signal detector, a fuzzy set theoretic approach to sign detection of known signals is considered. The test statistic of the fuzzy sign detector for known signals is obtained. Some properties of the fuzzy sign nonlinearity, which constitutes the fuzzy sign detectors, are also described. Finally the performance characteristics of the fuzzy sign detector are investigated and compared to those of the crisp sign detector.
이 논문에서는 퍼지 관측량으로 가설 검정 문제를 풀려고 퍼지 집합 이론을 써서 고전적인 결정 기준들을 다시 구성하였다. 몇 가지 보기를 거쳐 퍼지 결정 기준들의 설정 방법과 특성에 대해 알아보았다.
고전적인 결정 기준들이 퍼지 신호 검파에서도 쓰일 수 있음을 보였고 알려진 신호 퍼지 검파에 쓰이는 우도비를 (likelihood ratio) 얻어 보았다. 퍼지 신호 검파기의 한 보기로 부호 검파기를 퍼지 집합 이론을 써서 확장하여 퍼지 부호 검파기를 얻었다. 퍼지 부호 검파기를 이루는 퍼지 부호 비선형성의 ( fuzzy sign nonlinearity) 여러가지 성질을 기술하고 퍼지 부호 검파기의 성능 특성을 살펴 보았다.
한편 이 논문에서 얻은 알려진 신호 퍼지 부호 검파기의 성능은 불확실성이라는 (incredibility) 변수의 영향을 크게 받는다. 따라서 주어진 잡음에 최적인 불확실성을 찾는 연구는 매우 중요한데 앞으로는 이를 찾는 연구를 하고자 한다. 그리고, 불확실성을 잡음 환경에 적응시켜가며 신호를 검파하는 적응 퍼지 신호 검파 문제도 흥미있는 과제이며, 앞으로는 이에 대한 연구도 하고자 한다.
