The "optimal" solution for a decision making problem should be the one that best reflects the decision-maker's preference. For MADM (Multi-Attribute Decision-Making) problems, however, finding an optimal solution is difficult, especially when the number of alternatives, or that of attributes is relatively large. Most of the existing mathematical approaches arrive at a final solution on the basis of many unrealistic assumptions, without reflecting the decision-maker's preference structure exactly. To remedy this, some interactive methods have been proposed, but most of them require a large amount of information growing exponentially as the number of alternatives, or that of attributes increases. Therefore it is difficult for the decision-maker to maintain consistency throughout the decision making process. In this paper, an interactive method which finds optimal solutions for deterministic MADM problems with many attributes and alternatives is proposed. Instead of considering all the attributes simultaneously, this method partitions all the attributes into several mutually independent subgroups and considers one of them at each of preordered steps, where the alternatives are eliminated until the optimal one is obtained. The efficiency of the method lies in the fact that the amount of neccessary information is reduced significantly, and even further if a suboptimal solution is acceptable to the decision-maker.ion-maker.
본 연구는 대량의 데이터에서 효율적으로 최적 규칙을 발견하기 위해 개념 계층과 정보 이득 및 라프셋 이론에 딕반한 통합 방법을 제시하고,이를 최적 규칙 발견 시스템으로 구현한다. 본 방법은 데이터베이스에 있는 데이터에서 일반화된 지식을 추출하기 위한 속성중심의 개념 상승 기법과 불필요한 속성 및 속성값을 제거하기 위한 지식 감축 기법을 적용하며, 최적 규칙의 도출을 위해 속성의 중요도를 사용한다. 본 시스템은 먼저, 속성값 개념의 일반화에 의해 종복 튜플을 제거함으로써 데이터 베이스의 크기를 줄이고, 결정속성에 뎡향을 주지않는 조건속성을 제거하여 간략화된 최적 규칙을 유도한다.그리고 실제 데이터에 적용하여 결정 규칙을 유도하고 그 규칙을 새로운 데이터에 테스트햐 봄으로써 새로운 데이터에도 잘 적용됨을 보인다.
The part family (PF) formation in a cellular manufacturing has been a key issue for the successful implementation of Group Technology (GT). Basically, a part has two different attributes; i.e., design and manufacturing. The respective similarity in both attributes is often conflicting each other. However, the two attributes should be taken into account appropriately in order for the PF to maximize the benefits of the GT implementation. This paper proposes a clustering algorithm which considers the two attributes simultaneously based on pareto optimal theory. The similarity in each attribute can be represented as two individual objective functions. Then, the resulting two objective functions are properly combined into a pareto fitness function which assigns a single fitness value to each solution based on the two objective functions. A GA is used to find the pareto optimal set of solutions based on the fitness function. A set of hypothetical parts are grouped using the proposed system. The results show that the proposed system is very promising in clustering with multiple objectives.
Affective aspects of design attributes such as color, Pattern, and texture are important to the overall impression and the success of interior products. Among all the interior materials, wallpapers and flooring materials take up largest construction area and they are main components in creating affective impression for customers. This study aims to investigate the relationship between luxuriousness and related affective variables and design elements of wallpapers and flooring materials. The approach consists of 3 steps: (1) selecting related affective features and product design attributes through a literature survey, opinion of expert panel, and focus group interview, (2) conducting evaluation experiments, and (3) developing Kansei models using multivariate statistical analysis and analyzing critical attributes. Evaluation experiment was conducted using a questionnaire made up of 7-point scale and 100-point scale and 30 housewives and 20 interior designers participated in the evaluation experiment. The result of evaluation was analyzed through principal component regression and quantification I analysis. As a result of analyzing the survey data, the relationship between luxuriousness and related affective features and product design attributes was identified, moreover a optimal combination of the design component was identified. Consequently, it is expected that the results of the study would be a basis of the concept of emotion-based design by giving insights about how customers perceive the luxuriousness and suggesting the optimal combination, and providing specific quantitative design guidelines.
This study was conducted to establish an effective palate cleanser when conducting descriptive analysis for gochujang products. In addition, descriptive analysis procedure for gochujang products was optimized. A generic descriptive analysis was performed on 4 types of gochujang samples varying in hot and spicy levels. The sensory attributes developed were 9 odors, 13 flavors, 4 texture and mouth feel attributes, and 4 appearance attributes. In order to select an effective palate cleanser for gochujang, 5 types of cleansers were tested (water, water+bread, water+cucumber, water+milk, water+cracker). Correct answering rate, significant numbers of product effect on sensory attributes, and the mean hot and spicy intensity values were considered to select the optimal palate cleanser. Results showed that as the hot & spicy level increased, red pepper odor and flavor significantly increased whereas umami taste intensity decreased. When comparing the efficiencies of various palate cleanser, the correct answer rates were the highest when warm water was used with either cucumber or cracker. Additionally, the attribute intensities were better differentiated between gochujang samples when cracker, white wheat bread, or cucumber were used. Overall, warm water with cucumber or cracker were shown to be the most effective cleansers.
Food consumption trends in Korea are becoming more health-oriented, and consumers have become interested in high-quality foods that are also beneficial to health. The goals of this study are to examine consumers' impressions of black garlic and to investigate the preferred optimal attribute combinations related to black garlic. To do this, a survey of 352 consumers was used to analyze the current status of consumer purchases of black garlic. A conjoint analysis was conducted to analyze certain aspects of consumer preferences, such as price, health functional food certification status, processing type, and taste. Consumers' purchase experiences with black garlic were relatively few, but those with purchase experience reported that they consumed it mainly for their health. The results show that consumers are not satisfied with the taste and flavor of black garlic despite their perceiving it as a beneficial food for health. Despite the fact that consumers' purchase intentions were found to be low, it can greatly increase if improvements in price, flavor, and taste can be realized and if offering substantial benefits. The results of the conjoint analysis of the preference attributes of black garlic products are as follows. Consumers considered price among the four attributes as most important. The taste of black garlic and the processing style were similar in terms of importance, and health functional food certification was less important. Finally, the results suggest that continuous improvements in price and flavor are needed to spread the consumption of black garlic.
A rental housing has a key role to supply the living space to non-ownership. A public rental housing is particularly aimed at providing the living space for the low-income households with a low rent fee. Therefore, the local government would try to maintain the facilities of the rental housing and to get the decent living condition. For getting the required living condition, it should make a maintenance plan, which contains the repair time, repair scope and targeted component and finishings. This study is aimed at providing the optimal repair time in 12 components and components of the rental housing which is controlled by the local government. The optimal repair time has two steps to get the final result. First, it would draw the 1'st repair time with the probabilistic and empirical approach. Second, comparing the drawn data and the service life, the optima repair time would be provided with considering the components' attributes. Result are as follows : First, the optimal repair time would be considered with the component attributes. There are user's convenience, its safety and physical aspect. Second, the kitchen utensils, elevator and water tap has a optimal time of 16, 19, 17 years respectively which is considered with physical aspect. In addition, the optima repair time of the wiring appliance and lighting equipment are 12 years and 10 years respectively.
The visual impact of fonts on lots of documents and design work is significant. Accordingly, the users desire to appropriately use fonts suitable for their intention. However, existing font recommendation programs are difficult to consider what users want. Therefore, we propose a font recommendation system based on user-evaluated font attribute value. The properties of a font are called attributes. In this paper, we propose a font recommendation module that recommends a user 's desired font using the attributes of the font. In addition, we classify each attribute into three types of usage, personality, and shape, suggesting the font that is closest to the desired font, and suggest an optimal font recommendation algorithm. In addition, weights can be set for each use, personality, and shape category to increase the weight of each category, and when a weight is used, a more suitable font can be recommended to the user.
Quality function deployment (QFD) is a useful method in product design and development to maximize customer satisfaction. In the QFD, the technical attributes (TAs) affecting the product performance are identified, and product performance is improved to optimize customer requirements (CRs). For product development, determining the optimal levels of TAs is crucial during QFD optimization. Many optimization methods have been proposed to obtain the optimal levels of TAs in QFD. In these studies, the levels of TAs are assumed to be continuous while they are often taken as discrete in real world application. Another assumption in QFD optimization is that the requirements of the heterogeneous customers can be generalized and hence only one house of quality (HoQ) is used to connect with CRs. However, customers often have various requirements and preferences on a product. Therefore, a product market can be partitioned into several market segments, each of which contains a number of customers with homogeneous preferences. To overcome these problems, this paper proposes an optimization approach to find the optimal set of TAs under multi-segment market. Dynamic Programming (DP) methodology is developed to maximize the overall customer satisfaction for the market considering the weights of importance of different segments. Finally, a case study is provided for illustrating the proposed optimization approach.
본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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