• 대한토목학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.917-926
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• 2013

본 연구는 로버스트 우선순위 결정을 위한 퍼지 다기준 의사결정기법의 타당성을 수자원 계획수립 문제에 적용하여 제시하였다. 즉 일반적인 다기준 의사결정 기법인 가중합계법, 계층화분석과정, 수정계층화분석과정, TOPSIS 방법과 퍼지가중합계법, 퍼지계층화분석과정, 퍼지수정계층화분석과정, 퍼지 TOPSIS 방법을 사용하여 결과를 비교하였다. 이때 사용된 각 평가기준별 자료는 동일하게 표준화되었으며 각 가중치도 동일한 방법으로 결정되었다. 분석결과 다기준 의사결정방법에 따라 조금씩 다른 순위가 도출되었으나, 퍼지 다기준 의사결정기법을 사용할 경우 사업들의 순위 변동성이 퍼지를 사용하지 않을 때보다 크지 않아 보다 일관된 순위를 유도하였다. 따라서 사업의 우선순위를 결정하는 문제에서 자료와 가중치의 불확실성을 고려할 수 있는 퍼지 다기준 의사결정기법을 활용해서 방법의 변화로 인한 순위의 변동성을 최소화해서 로버스트 순위를 결정하는 것이 보다 효과적이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1156-1158
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• 2015

본 연구는 기업의 전략 의사결정(Strategic Decision-Making) 실무에 빅데이터를 활용하기 위한 방안으로 하둡-맵 리듀스(Map Reduce)를 통해 처리한 데이터를 이용해 퍼지 인식도(Fuzzy Cognitive Map)의 인과 행렬을 작성하고, 작성된 퍼지 인식도를 활용하는 경영 의사결정 방법과 의사 결정 지원 시스템(DSS: Decision Support System)을 제안한다. 제안을 위해 관련 연구 및 개념, 퍼지 인식도를 기반으로 하는 의사결정 지원 시스템과 제안한 시스템이 갖는 장점, 그리고 퍼지 인식도 기반 의사결정 지원 시스템의 실제 활용 가능성에 대해서 실험을 통해 검증한 내용을 담고 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.265-268
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• 2007

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제2호
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• pp.247-250
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• 2006

급속도로 변화하는 환경에 적응하기 위해서 환경의 변화에 대한 요구와 신속한 응답능력을 향상시키고, 에이전트간 의사결정의 지속시간을 줄이기 위하여 에이전트간 효율적인 조정에 관련된 의사결정을 하기위한 대안(alternative)결정과 사용자의 선호도를 어떻게 유도할 수 있는가라는 문제가 요구된다. 본 논문에서는 사회적(Pareto) 최적성이라는 관점에서 의사결정의 행동을 효과적으로 시뮬레이트하기 우해 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 효율적인 조정방안을 제안한다. 또한 제안하는 방법에서는 가중치를 사용하여 각 속성이 멀티에이전트와 관련하여 최적의 대안을 생성하고, 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 의사결정방법에 기존의 방법보다 가중치를 사용한 방법이 높은 신뢰도를 가지면서 더 빠른 의사결정을 한다는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권12호
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• pp.3045-3051
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• 1997

대부분의 다기준 의사결정 문제에서는 복잡한 문제를 다루기 때문에 의사결정 과정에 한 사람이 아닌 여러 사람의 의견을 필요로 한다. 기존의 퍼지 병합 방법에서 여러 사람이 제출한 퍼지한 의견을 병합하는 방법으로 최소값, 최대값, 평균값등과 같은 연산자가 사용되었다. 그러나, 이들 방법은 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 적절히 반영할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 여러 스텝들이 제출한 퍼지한 의견을 의사결정자가 상황에 따라 병합할 수 있는 퍼지 다기준 의사결정 지원 시스템 모델을 제안한다. 또한, 이에 관련된 알고리즘을 설계하고 이를 위한 프로토타입 시스템을 개발하였다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2003년도 추계 학술발표회 논문집
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• pp.21-26
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• 2003

퍼지-베이즈 의사 결정시에 사전 분포 함수와 멤버십 함수에 파라서 퍼지-베이즈 의사 결정이 얼마나 민감하게 반응하는지 알기 위하여 연구를 진행하였다. 두 가지 퍼지 조건과 행동에서 ${\theta}$ 의 사전 분포가 정규분포와 균등분포인 경우와 표본분포가 정규분포인 경우에 대하여 민감성을 조사했다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권4호
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• pp.327-331
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• 2009

퍼지 논리에서 불확실성의 병합은 일반적으로 t-norm 과 t-conorm 같은 연산자에 의해 수행된다. 그러나 기존의 병합 연산자는 다음과 같은 단점을 가지고 있다 : 첫째, 그들은 상황에 독립적이다. 결과적으로 동적 병합 과정에 적절히 적용하기 어렵다. 둘째, 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 의사결정 과정에서 옵션들의 강점 정도를 반영해 주는 퍼지 다차원 의사결정분석에 기반을 둔 $\varepsilon$-AMDA 알고리즘을 제안한다. $\varepsilon$-AMDA 알고리즘은 옵션의 강점 정도를 나타내 주는 매개변수의 값에 따라 최소값(옵션의 최약점)과 최대값(옵션의 최강점) 사이에서 적응적인 병합 결과를 생성한다. 이러한 관점에서 이는 동적 병합에 적용될 수 있다. 또한, 의사결정을 위한 퍼지 다차원 의사결정 분석에 대한 메커니즘을 제공하고 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 의사결정자가 옵션의 강점 정도에 따라 적절한 의사결정을 하도록 지원할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.109-116
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• 2005

본 논문은 퍼지전문가회로망을 이용한 금융기관의 여신결정지원시스템이 기업의 다양한 의사결정영역에 활용될 수 있는가를 보이기 위하여, 원형시스템인 FENET-LG시스템을 개발한 후, 그 실행과 평가를 통해 유효성을 검토하였다. 여기서 퍼지전문가회로망을 이용한 여신결정 지원시스템의 원형인 FENET-LG시스템을 개발하기 위한 특정 의사결정문제영역은 금융기관의 대부결정으로 하였다. 따라서 본 논문은 금융기관의 대부결정담당자의 의사결정목적에 보다 효과적으로 이용될 수 있는 회계정보시스템을 개발하기 위하여, 퍼지이론을 바탕으로 한 대부결정 퍼지 신경회로망시스템의 원형인 FENET-LG 시스템을 개발하여 그 실행과 표본출력의 창출과정을 검토해 봄으로써, 향후 금융기관의 대부결정영역에 퍼지신경회로망을 이용한 여신결정 지원시스템이 보다 광범위하게 효과적으로 이용될 수 있음을 보여주었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.16-22
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• 2002

STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.