Shin, Hyung Jin;Lee, Gyu Min;Lee, Jae Nam;Kwon, Min Sung;Kang, Mun Sung
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.385-385
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2020
본 연구에서는 가뭄과 연관되는 다양한 관련 요인을 포함한 가뭄취약성 평가방안을 수립하고 이를 적용하는 것을 목표로 하였다. 평가기법은 평가인자와 가중치 선정, 평가자료 데이터베이스 구축, 평가자료와 가중치를 조합한 평가의 세 단계로 구성되었으며 평가인자 및 가중치 선정에는 Delphi 조사기법을 적용하고 평가기법으로는 최근 널리 적용되고 있는 MCDM (Multi-Criteria Decision Making) 방법인 TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하였다. 평가인자는 기상분야(Meteorological factors), 농업분야(Agricultural factors), 사회경제분야(Socioeconomic factors), 환경분야(Natural System)로 구성하였으며 선정된 인자에 대한 데이터베이스를 구성하기 위하여 기상청, 농어촌공사, 수자원공사 등의 관계기관이 관리하는 자료를 수집하였다. 수립한 가뭄취약성 평가방안을 2016년 3월부터 2019년 9월까지 우리나라 시군구 행정구역 단위, 총 167개 지역이며 순위법, 비율법, fuzzy 등 가중치 선정방법에 따라 결과에 약간의 차이가 나타난다. 가뭄예보결과와 취약성 평가결과를 비교해 보면 충청남도 홍성군이 동기간 동안 가뭄예경보 발령 횟수가 가장 많았으며, 충청남도 보령시와 서산시도 매우 높은 빈도로 확인되었다. 평가 결과, 충청북도, 경상남도, 전라남도에 가뭄 취약지역이 다수 도출 되어 이들 지역에 대한 가뭄 대응 방안 수립이 필요한 것으로 분석되었다.
This paper develops a new approach to dealing with qualitative reasoning processes involved in managerial decisions, drawing upon choice strategies that have been developed within the general framework of multi-criteria decision making. Issues such as choices under uncertainty and preference formulation are addressed. An MCDM DSS intended to assist in high-level management decisions must focus on helping the decision maker to properly define the problem by providing a structure to it and to dynamically evaluate the alternative courses of action. A conceptual architecture is developed and presented to propose a general model for designing decision support systems specifically designed to assist in MCDM in a managerial context. A commercial loan approval judgment case is described to illustrate the real-world situation where decisions are made under fuzziness and usually require a high degree of intuition and subjective judgment. Development of a prototype system intended to partially represent application of the architecture is described.
The increasing complexity of the socio-economic environments makes it less and less possible for single decision-maker to consider all relevant aspects of problem. Therefore, many organizations employ groups in decision making. In this paper, we present a multiperson decision making method using fuzzy logic with linguistic quantifier when each of group members specifies imprecise judgments possibly both on performance evaluations of alternatives with respect to the multiple criteria and on the criteria. Inexact or vague preferences have appeared in the decision making literatures with a view to relaxing the burdens of preference specifications imposed to the decision-makers and thus taking into account the vagueness of human judgments. Allowing for the types of imprecise judgments in the model, however, makes more difficult a clear selection of alternative(s) that a group wants to make. So, further interactions with the decision-makers may proceed to the extent to compensate for the initial comforts of preference specifications. These interactions may not however guarantee the selection of the best alternative to implement. To circumvent this deadlock situation, we present a procedure for obtaining a satisfying solution by the use of linguistic quantifier guided aggregation which implies fuzzy majority. This is an approach to combine a prescriptive decision method via a mathematical programming and a well-established approximate solution method to aggregate multiple objects.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3293-3311
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2015
Cloud services are required to be composed as a single service to fulfill the workflow applications. Service composition in Cloud raises new challenges caused by the diversity of users with different QoS requirements and vague preferences, as well as the development of cloud computing having geographically distributed characteristics. So the selection of the best service composition is a complex problem and it faces trade-off among various QoS criteria. In this paper, we propose a Cloud service composition approach based on evolutionary algorithms, i.e., NSGA-II and MOPSO. We utilize the combination of multi-objective evolutionary approaches and Decision-Making method (AHP) to solve Cloud service composition optimization problem. The weights generated from AHP are applied to the Crowding Distance calculations of the above two evolutionary algorithms. Our algorithm beats single-objective algorithms on the optimization ability. And compared with general multi-objective algorithms, it is able to precisely capture the users' preferences. The results of the simulation also show that our approach can achieve a better scalability.
Such effects would be paid off in the right way only when management of the firms perform marketing activities focusing on long term effectiveness, which would drive company profits up and keep them for long. Demands of customers are being changed and varied. In this result with the advantage of mass marketing and database marketing have been drawing attentions from company. To fulfill these demands of customer, they need a concept of eCRM(Web based Customer Relationship Management), and go from selling products and services, or gathering customer requests, up to the phase of solving customer's problem by real time or previous action. With the help of internet, the frequency and speed of the problem solving has improved greatly. For these purposes, we try to determine the most important and most urgent factors in eCRM: utilization by using SN Ratio Decision making, one of the Multi-criteria decision-making methods SN Ratio Decision making is widely used for determining relative magnitude per evaluation item, i. e. priority on problems and is expected to make more systematic and objective evaluations than conventional methods do. Even in the present situation where any general criterion on eCRM dose not exist, utilization of eCRM is expected to be actively continued, which will cause many problems. In this regard, evaluating eCRM counts.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.46
no.4
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pp.199-208
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2023
Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.
Energy is a major component of almost all economic, production, and service activities, and rapid population growth, urbanization and industrialization have led to ever growing demand for energy. Limited energy resources and increasingly evident environmental effects of fossil fuel consumption has led to a growing awareness about the importance of further use of renewable energy sources in the countries energy portfolio. Renewable hydrogen production is a convenient method for storage of unstable renewable energy sources such as wind and solar energy for use in other place or time. In this study, suitability of 25 cities located in Iran's western region for renewable hydrogen production are evaluated by multi-criteria decision making techniques including TOPSIS, VIKOR, ELECTRE, SAW, Fuzzy TOPSIS, and also hybrid ranking techniques. The choice of suitable location for the centralized renewable hydrogen production is associated with various technical, economic, social, geographic, and political criteria. This paper describes the criteria affecting the hydrogen production potential in the study region. Determined criteria are weighted with Shannon entropy method, and Angstrom model and wind power model are used to estimate respectively the solar and wind energy production potential in each city and each month. Assuming the use of proton exchange membrane electrolyzer for hydrogen production, the renewable hydrogen production potential of each city is then estimated based on the obtained wind and solar energy generation potentials. The rankings obtained with MCDMs show that Kermanshah is the best option for renewable hydrogen production, and evaluation of renewable hydrogen production capacities show that Gilangharb has the highest capacity among the studied cities.
In this study, we proposed a layout of the integrated decision support system in order to prevent the contamination and to manage risk in water supply networks for safe and smooth water supply. We evaluated the priority of risk factors to detect anomaly in water supply networks using PROMETHEE and ANP techniques, which are applied to various Multi-Criteria Decision Making area in Europe and America. To develop the model, we selected pH, residual chlorine concentration, discharge, hydraulic pressure, electrical conductivity, turbidity, block leakage and water temperature as the key data item. We also chose pipe corrosion, pipe burst and water pollution in pipe as the criteria and then we present the results of PROMETHEE and ANP analysis. The evaluation results of the priority of risk factors in water supply networks will provide basic data to establish a contingency plan for accidents so that we can establish the specific emergency response procedures.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2001.05a
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pp.369-385
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2001
A R&D project evaluation method has been applied for the national nuclear R&D projects in a developing-country setting. In the methodology, Saaty's analytic hierarchy process model is used to evaluate and rank of the selected nuclear R&D project which have a wide range of objectives and characteristics. The criteria used for evaluation related specifically to the Korea's evaluation needs and culture, and they are weighted according to their relative importance as perceived by the evaluator of the R&D project. As a real-world case of evaluation, we elicited and reproduced the evaluation process of the nuclear R&D projects which is going under the research process. As the results of the paper suggests, the methodology can be applied to the evaluation of the R&D projects and has much potential.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.26
no.1
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pp.100-114
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2000
This paper demonstrates the application of a Quality Function Deployment (QFD) and Zero-One Goal Programming model for selecting interdependent information system project selection, there are a few research for interdependent IS project selection. Effective project evaluation necessities incorporating the many conflicting objectives of decision maker(s) into decision models. Among the many proposed methodologies of multi-criteria decision making (MCDM), Goal Programming (GP) is the most popular and widely used. The model departs from an earlier GP formulation of the problem that suggested QFD method for selection of priorities among the considered attributes or criteria. The application of the proposed methodology illustrated through an example.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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