• 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.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1999년도 춘계공동학술대회: 지식경영과 지식공학
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• pp.281-287
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• 1999

Decision class analysis (DCA) is viewed as a classification problem where a set of input data (situation-specific knowledge) and output data (a topological leveled influence diagram (ID)) is given. Situation-specific knowledge is usually given from a decision maker (DM) with the help of domain expert(s). But it is not easy for the DM to know the situation-specific knowledge of decision problem exactly. This paper presents a methodology fur sensitivity analysis of DCA under incomplete information. The purpose of sensitivity analysis in DCA is to identify the effects of incomplete situation-specific frames whose uncertainty affects the importance of each variable in the resulting model. For such a purpose, our suggested methodology consists of two procedures: generative procedure and adaptive procedure. An interactive procedure is also suggested based the sensitivity analysis to build a well-formed ID. These procedures are formally explained and illustrated with a raw material purchasing problem.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 춘계공동학술대회-지식경영과 지식공학
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• pp.281-287
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• 1999

Decision class analysis (DCA) is viewed as a classification problem where a set of input data (situation-specific knowledge) and output data(a topological leveled influence diagram (ID)) is given. Situation-specific knowledge is usually given from a decision maker (DM) with the help of domain expert(s). But it is not easy for the DM to know the situation-specific knowledge of decision problem exactly. This paper presents a methodology for sensitivity analysis of DCA under incomplete information. The purpose of sensitivity analysis in DCA is to identify the effects of incomplete situation-specific frames whose uncertainty affects the importance of each variable in the resulting model. For such a purpose, our suggested methodology consists of two procedures: generative procedure and adaptive procedure. An interactive procedure is also suggested based the sensitivity analysis to build a well-formed ID. These procedures are formally explained and illustrated with a raw material purchasing problem.

• 한국정밀공학회지
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• 제23권1호
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• pp.136-144
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• 2006

Aluminum engine piston is manufactured by thixoforging according to forming variables. It is very important to find effects of forming variables on final products in thixoferging. In order to find the effects, however, many researchers and industrial technicians have depended upon too many types of experiments. In this study, the process parameters which have influences on thixofurging process of aluminum automotive engine piston are found by a statistical method and the correlation equations between the process parameters and quality of product are approximated through the surface response analysis. Forming variables such as initial solid fraction, die temperature, and compression holding time are considered fur manufacturing aluminum engine piston by thixofurging. Hardness and microstructure are inspected so that optimal forming condition is found by the statistical approach.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.