초록
기존의 퍼지 병합 방법에서 여러 개의 소속함수 값을 병합하는 방법으로 t-norm, t-conorm, mean 연산자, Yager 연산자 그리고 $\gamma$ -연산자등과 같은 형태의 연산자가 사용되고 있다. 그러나, 이들 방법은 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 적절히 반영할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 반영해 주기 위한 상황 평가 모델을 제안한다. 이를 이용해 퍼지 의사결정 환경에서 여러 개의 소속함수 값을 의사결정시의 상황에 따라 방향성을 가지고 단계별로 병합하는 상황 평가에 기반을 둔 병합 방법을 제안하고 기존의 병합 방법과 비교 분석한다.
In the existing fuzzy aggregation method, the operators such as t-norm, t conorm, mean operator, Yafer's operator and $\gamma$ operator are used to aggregate the values of membership functions. However, these methods have problems in that they do not reflect the decision situation properlyin the decision process. In order to solve these problems we suggest a situation assessment model(SAM) to reflect the decision situation in the decision proess. In the fuzzy decision environment, we propose a new aggregation method to reflect the decision situation using the result of SAM. We call it the aggregation based on situation assessment (ASA) method. It makes the stepwise aggregation with derection according to the decision situation. Moreover, we compare ASA method with the existing aggregation methods.