본 논문에서는 퍼지집합의 소속함수에 대한 가중치 함수를 제안한다. 제안하는 가중치 함수는 퍼지집합의 소속함수에 곱해지는 형태로서 적용되어지며, 이것은 소속함수에 대한 사용자의 선호도를 의미한다. 제안하는 가중치 함수의 개념은 기본적으로 소속함수를 사용하는 어떤 퍼지 집합의 응용에서도 적용될 수 있을 것으로 보이나, 본 논문에서는 그 중 한가지 경우로 비퍼지화 방법을 적용 대상으로 선택하였다. 제안하는 가중치 함수가 비퍼지화 방법에 있어서 가지는 의미를 보이며, 기존의 비퍼지화 방법들에서 이러한 가중치 함수의 개념이 어떻게 적용되어 왔는지를 보인다. 또한 기존의 비퍼지화 방법들이 개녀멩 적용되지 않은 형태의 가중치 함수를 선택하여, 비퍼지화 방법에 특정 가중치 함수를 적용하였을 때의 특성 변화를 보인다. 이러한 일반적인 형태의 가중치 함수를 퍼지집합의 소속함수에 적용함으로서, 다양한 형태의 선호도를 퍼지집합의 형태에 반영할 수 있을 것으로 보인다.
본 논문에서는 사용자의 관심도나 선호도를 반영하여, 퍼지숫자를 정렬하는 방법을 제안한다. 사용자는 자신의 관심도나 선호도를 퍼지집합으로 표현한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 주어진 퍼지집합을 평가관점으로 이용하며, 평가함수로는 이전에 제안된 만족도 함수를 이용한다. 제안하는 방법이 관점에 따라 어떠한 결과를 주는지를 보기 위하여, 퍼지숫자 정렬에 적용한 예를 보인다.
본 논문에서는 퍼지숫자를 정렬하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 관심도나 선호도를 반영할 수 있는 방법을 제공하며, 퍼지숫자의 전체적인 가능성분포를 고려하는 평가함수를 방법은 사용자가 제사한 퍼지 집합과 만족도 함수(satisfaction fuction)를 이용하여 정렬 대상이 되는 퍼지숫자를 평가한 후 그 평가값에 따라서 순위를 정하게 된다. 만족도 함수는 두 퍼지숫자의 비교를 위해서 이전에 제안된 방법으로 퍼지숫자의 전체적인 가능성을 고려하는 특징이 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 퍼지숫자 정렬에 적용한 예와 기존의 방법과 비교한 결과를 보이며, 응용 예로서 의사결정의 문제에 적용한 결과를 제시한다.
인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문 시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로써 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.
본 연구는 다기준의사결정문제인 건설 프로젝트의 공법선정문제에 있어서 퍼지계층분석법 및 그 결과 생성되는 각 공법별 퍼지 점수의 상대평가를 위해 퍼지 선호도 함수를 적용하여 상대평가를 하고자 하였다. 지금까지의 건설 공법 선정에 대한 퍼지계층분석법에 대한 연구는 대부분 최종적인 공법선정을 위해서 각 공법별로 도출된 퍼지 점수의 순위결정기법으로 절대평가를 수행하였다. 그러나 이러한 기법은 비교 대상공법에 대한 일관적인 순위결과를 산출해 내지 못하므로 결과적으로 공법선정과정의 전반적인 타당성을 저해하는 문제점을 지니고 있었다. 따라서 본 연구에서는 건설 분야의 MCDM(Multiple Criteria Decision Making)에 관한 기존의 연구들을 바탕으로 순위 결정기법에 R.P.R(Relative Preference Ratio)기법을 도입하여 각 공법에 대한 퍼지 점수를 상대 평가함으로써 체계적이고 효율적인 건설 공법선정기법을 제시하였고, 이를 창호공법의 선정문제에 적용하여 그 타당성을 살펴보았다.
신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.
Juels와 Sudan의 퍼지 볼트 기법은 기법이 갖는 오류 내성 때문에 많은 연구에 사용 되어오고 있다. 그러나 이들의 퍼지 볼트 기법은 그들의 논문에서 영화 애호가 문제를 예를 들었음에도 불구하고, 사람들이 일반적으로 갖는 선호도(preference)의 차이에 대한 고려가 존재하지 않는다. 한편, Nyang과 Lee는 안전하고 성능이 좋은 얼굴인증 시스템을 만들기 위해서, 얼굴 특징이 서로 다른 가중치를 갖도록 얼굴 특징과 퍼지 볼트(vault) 사이에 특별한 연관 구조를 갖는 얼굴 인증 시스템(이른바, 퍼지 얼굴 볼트)을 소개하였다. 그러나 그들의 기법은 일반적인 특징 추출 기법들이 클래스 내부/간 차이를 최적화하려는 특성이 있기 때문에 인증 실패율을 성공적으로 낮추지 못할 것으로 쉽게 예상할 수 있다. 이 논문에서는 퍼지 볼트의 유연성을 제공해주기 위하여 Nyang과 Lee의 퍼지 볼트기반의 얼굴 인증 시스템에서 가중치 아이디어를 다른 방식으로 구현한 버킷(bucket) 구조와 사용자 선호도와 시스템 구현 간 관계를 공식화하는 세 가지 분포 함수에 대해서 소개한다. 또한 이를 바탕으로 선호도 매치메이커(preference matchmaker) 기법을 제안하며, 영화 데이터베이스를 이용하여 이러한 매치메이커의 연산 성능을 확인해본다.
본 연구에서는 의약분업이후의 환경변화에 따른 개국약국 전산시스템 도입을 위한 수리적 모형을 구축하였다. 조직에 있어서 정보시스템의 도입과정에는 여러 요인들이 포함되기 때문에 이러한 상황에 적합한 AHP기법을 이용하여 요인들간의 선호도를 추출하였다. 또한 대안의 평가와 선정과정에 있어 기업의 자원적인 측면의 고려와 제공되는 데이터의 불명확성 및 여러 목적들을 동시에 고려할 경우 발생할 수 있는 의사결정자의 열망수준과 그 만족정도를 반영하기 위해 AHP에서 제시된 선호도를 반영한 퍼지다. 목적계획모형을 제시하였다. 개별목표에 대한 우선순위의 불명확성을 반영할 수 있도록 실제 약국의 자료를 이용하여 보간함수 다목적계획모형의 적용가능성을 알아보았다.
웹 기반 검색 시스템에서사용자의 관심이 많은 문서를 선별하여 제공하기 위해 프로파일이나 시소러스에 관한 연구가 이루어지고 있다. 그러나, 프로파일이나 시소러스를 구축하고 유지보수 하는데 많은 시간과 노력이 필요하다. 특히 구축된 시소러스에 대해 구조화 및 적합성의 문제가 있다. 따라서, 이러한 문제점을 극복하고자 본 논문에서는 문서에서 추출한 용어 빈도를 문서에서 용어의 중요 정도로 사상시키기 위해 시그모이드 멤버 쉽 함수를 적용한다. 또한, 이 중요 정도에 따라 질의어를 확장하고 의미적으로 연결된 문서를 동일한 문서 집단으로 분류할 수 있는 알고리즘을 제안하여 사용자의 선호도가 반영된 문서를 선별하고 제공하고자 한다.
멀티미디어 서비스의 QoS가 전송 지연 및 패킷 손실에 의하여 현저히 저하될 수 있으므로, 멀티미디어 데이터의 전송 동안 셀 부하와 무선 링크의 에러에도 불구하고 연속적인 QoS를 유지하는 것이 필요하다. 본 논문은 이종 망상에서 멀티미디어 서비스의 QoS를 지원하기 위한 셀 선정 방법을 다룬다. 제안된 방식은 사용자 시스템 선호도, 통신비용, 셀 부하 그리고 전송지연과 같은 다수의 부정확한 요소가 퍼지 집합 함수를 사용한 의사 결정에 사용되는 다기준 의사 결정 방법에 근거한다. 이 방법은 이진 논리를 사용하는 경우보다 의사 결정 시 평가 항목의 오차가 총체화된 평가치에 완만한 변화를 유발하고 최종적인 기준치를 변화시켜 셀 선정의 유연선을 증가시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 평균 지연과 패킷 손실률을 평가하고, 제시한 셀 선정 방법이 이동 단말기에게 최적의 성능을 제공함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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