• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.87-94
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• 2000

본 논문은 교통사업들의 투자우선순위 결정시 적용 가능한 방법을 제시한다. 지금의 평가방법을 부정하는 새로운 방법이라기보다는 기존의 평가방법을 보완하는 기법이다. 특히 특성이 다른 교통사업들간의 평가시 이들 특성들이 평가과정에 감안되지 않을 경우는 평가결과의 대외 설득력이 부족하게 된다. 이를 극복하기 위해 지금까지 각종 정량적 정성적 방법을 동원하였지만 그 범위와 방법에 한계가 존재하였다. 이를 보완하는 대안으로서 본 논문에서는 기존 평가과정에서 고려되기 어려운 사업의 여러 특성들을 전문가들의 경험과 판단을 통해 최대한 반영하는 방법을 제시한다. 이 기법의 기본 이론은 집단의사결정이론(group decision theory)이며, 여기에 퍼지이론이 접목된 퍼지집단 결정이론(fuzzy group decision theory)을 적용하였다. 이 이론은 개인의 대안별 선호(우선순위)로부터 집단의 선호관계(우선순위)를 도출할 수 있다. 또한 도출된 투자우선순위결과에 대한 집단의 동의수준(만족도)을 추정할 수 있다. 이러한 정보는 최종 정책결정자의 중요한 판단자료로서 사용되어 질 수 있다. 그 동안 교통사업의 투자우선순위결정과정의 객관성의 부족으로 사업간 우선순위결과에 대한 신뢰가 그리 높지 않았다. 본 논문에서 제시한 방법은 기존의 투자우선순위의 평가방법을 보완하여 대외적인 신뢰성을 제고할 수 있을 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.107-117
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• 2011

웹의 등장은 전통적인 정보검색을 비롯하여 지식관리와 일반 상거래 등 사회 전 분야의 급격한 변혁을 초래하였다. 그러나 검색엔진은 일반적으로 관련된 계산함수에 의해 순서화된 URL의 방대한 목록을 제공하지만, 관련 없는 정보의 필터링이나 사용자가 필요로 하는 정보의 검색에 많은 시간이 소요된다. 본 논문에서는 웹상의 효율적인 문서검색을 위해서 영역 코퍼스 정보를 바탕으로 확장된 퍼지 계층화 의사결정법(Extended Fuzzy AHP Method : EFAM)과 유사도 기법(SImilarity Technology : SIT)을 결합하고, 감성기준을 고려한 EFASIT(Extended Fuzzy AHP and SImilarity Technology)모델을 제안한다. 제안한 감성기준을 고려한 EFASIT 모델은 다양한 의사결정자들의 퍼지지식의 통합으로 좀 더 명확한 규칙을 생성할 수 있고 의사결정을 하는데 도움을 준다는 것을 실험을 통하여 확인한다.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권6호
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• pp.37-44
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• 1995

Grinding is used for machining high precision parts with high additional value. However, the grinding operation needs high skill and long experience of an operator because of a lack of the scientific knowledge and engineering principles. Also, the wheel and grinding conditions affect grinding results. For these reasons, it is difficult to construct computer integrated manufacturing system(CIMA). Therefore, it is necessary for Expert System to be informed of qualitative knowledge of grinding expert's skills and experiences. In this research, the Grinding Expert System is constructed by Fuzzy Decision Making Algorithm. Using this system, unskilled workers will be able to use the knowledge and experience of an expert.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.17-18
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• 2008

다변량 퍼지 의사결정트리(이하 MFDT)는 학습 모델의 구조가 간소하고 분류율이 높다는 장점 때문에 일반 퍼지 의사결정트리를 대신해 손동작 인식 시스템의 분류기로 사용되었다. 다양한 사용자의 손동작 특성을 분류하기 위해 여러 개의 인식 모델을 만들고 새로운 사용자에게 가장 적합한 모델을 선택해 사용하는 모델 선택 기법도 손동작 인식에 적용되었다. 모델 선택 과정을 통해 선택된 모델은 기존 모델 중에서 새로운 사용자의 특성에 가장 가깝지만 해당 사용자에 최적화된 모델이라고는 할 수 없다. 이 논문에서는 MFDT 모델을 새로 입력된 데이터를 이용해 적응시키는 방법을 설명하고 실험 결과를 통해 적응 성능을 검증한다.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권6호
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• pp.537-543
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• 2007

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 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.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제4권1호
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• pp.81-89
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• 2003

This research suggests the FD-AHP decision making model for Construction Projects which is composed of two main method to prevent a ranking invert situation ; First, to make the consensus of the experts consistent, we utilize Fuzzy-Delphi method to adjust the fuzzy rating of every expert to achive the consensus condition with the fuzzy linguistic presentation. Second, to handle vague linguistic presentation caused by expert's experiences and subjective judgement, we propose Fuzzy-AHP which is able to enhance precision of construction projects decision mating situation. Moreover, with the correlation analysis, we show that the validity of the FD-AHP model under a decision making task specially on where highly demanded expert's experiences and intuition.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권1호
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.

• 콘크리트학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1022-1031
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• 2002

본 연구에서는 분규ㆍ회귀목-적응 뉴고 퍼지추론 시스템을 사용하여 교량 구조물에 대한 유용한 모델을 제시하였다. 퍼지결정목은 데이터집합의 입력영역이 서로 다른 영역으로 분류되고 하나의 부호나 값으로 나타내지며 데이터 정점에서 특정화시키기 위한 활동영역으로 할당되기도 한다. 분류문제로 사용되는 결정목은 가끔 퍼지결정목이라고 불려지는데, 각 최종점은 주어진 특정백터의 예측등급을 나타낸다. 회귀문제에 사용되는 결정목을 가끔 퍼지회귀목이라고 하는데, 이 때 최종점 영역은 주어진 입력백터의 예측 출력 값을 상수나 방정식으로 나타낼 수 있다. 분류ㆍ회귀목은 관련된 입력값을 선택하여 입력구역에서 분류 할 수 있는 반면에 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 회귀문제를 수정하고 이틀의 회귀문제를 보다 연속적이면서 간략하게 만들 수 있음을 주목해야 한다. 따라서 분류ㆍ회귀목과 적응 뉴로 퍼지추론 시스템은 서로 상보적인 것이며, 이들의 조합은 퍼지모델링을 위해 실직적인 근사식으로 구성된다.

• 경영과정보연구
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• 제35권3호
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• pp.173-193
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• 2016

본 논문의 목적은 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 본 논문에서 각 정보시스템에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 정보시스템들의 우선순위를 결정한다. 이와 같은 퍼지집합과 TOPSIS의 통합방법은 다른 다기준 의사결정방법들과 비교해서 여러 장점들이 있는데, 예로써, 의사결정을 민첩하게 할 수 있도록 적은 퍼지 자료로도 파라메타 계산이 가능하고, 또한 동시에 평가 할 수 있는 대안의 수에 제약을 받지 않고, 그리고 새로운 대안이 평가과정에서 추가되어도 순위변경문제가 발생되지 않는다는 점이다. 본 논문은 9개의 평가기준과 6명의 평가자들이 평가하는 9개의 신용조회업무 정보시스템들이 포함된 실제사례에 적용했고, 그리고 업무연속성계획(BCP) 수립위한 체계적인 재난복구체계를 실무자들에게 제공하고 있다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 퍼지 TOPSIS 방법의 적용절차는 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하는 의사결정도구로 매우 적절한 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.66-71
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• 2007

급속도로 변화하는 환경에 적응하고 환경의 변화에 대한 신속한 응답능력을 향상시키고, 에이전트간 의사결정의 지속시간을 줄이기 위하여, 사용자의 선호도와 선택(alternative)의 유도가 요구된다. 본 논문에서는 사회적(Pareto) 최적성이라는 관점에서 에이전트들이 제안한 해를 가지고 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 효율적인 조정방안을 제안한다. 이 방법은 가중치를 사용하여 최적의 선택을 생성하고 승자 에이전트의 속성 중요도를 계산한 다음 속성들의 우선순위를 나타냈다. 그리고 기존의 방법과 가중치를 사용한 방법을 분석해보았다.