• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.227-227
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• 2012

본 연구는 수자원계획 문제에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 발생할 수 있는 두 가지 문제에 대해 분석하였다. 첫 번째는 다기준 의사결정기법 선택의 차이가 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지를 제시하였고 두 번째는 평가기준에 대한 가중치와 대안들의 평가치에 대한 불확실성을 최소화하기 위해 민감도 분석을 수행하는 절차를 제시하였다. 첫 번째 문제를 위해 가중합계법, Compromise Programming, 계층화분석과정, 수정된 계층화 분석과정, 가중곱방법, TOPSIS, ELECTRE-2, Regime 방법을 사용하였다. 또한 최근 사용빈도가 높은 삼각형 Fuzzy 숫자와 다기준 의사결정기법을 결합한 기법에 대해서도 분석하였는데 Fuzzy WSM, Fuzzy 계층화분석과정, Fuzzy 수정 계층화분석과정, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy Compromise Programming을 검토하였다. 분석결과 평가기준에 대한 가중치 조건과 표준화 방법이 동일한 상황에도 불구하고 조금씩 다른 순위를 제시하는 것으로 나타났다. 또한 다양한 MCDM 기법들을 적용해도 동일한 순위로 나타나는 대안들이 있었다. 따라서 다기준 의사결정기법을 사용한 수자원 관리계획을 수립할 때에는 다양한 분석기법을 활용해서 기법의 선택으로 인한 불확실성을 최소화해야 한다. 두 번째 문제는 평가기준에 대한 가중치와 대안의 효과 정량화 자료의 불확실성을 극복하기 위해 각각에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구는 유량확보와 수질개선을 위한 수자원 계획 수립을 위해 가중합계법을 이용한 문제에 두 경우의 민감도 분석을 모두 수행하였다. 이 과정에서 결정계수와 민감도 계수를 산정하여 이용하였다. 본 연구는 향후 수자원 관리 및 계획 분야에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 사용될 수 있는 기초 가이드라인이 될 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1542-1545
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• 2011

형식개념분석기법(FCA : Formal Concept Analysis)은 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체들을 클러스터링하여 정보의 최소단위로써 개념(Concept)들을 추출하고 그들 사이의 관계를 토대로 계층화하여 데이터에 내재된 개념들의 구조를 가시화 해주는 Granular Computing의 한 종류이다. 형식 개념분석기법에서는 공통속성을 갖는 객체들을 추출한다는 전제조건을 토대로 개념을 추출하기 때문에 다양한 상황이나 조건에 적합한 새로운 개념들을 추출하기에는 한계가 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위한 한 가지 방법으로써, 본 논문에서는 입자화 정도(granularity level)를 기반으로 하는 형식 개념분석기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법에서는 형식개념분석기법에 입자화 정도를 도입하여 다양한 조건과 추상화 수준을 토대로 하여, 개념들을 추출하고 개념계층구조를 구축할 수 있다.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.6
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• pp.436-441
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• 2015

There are many types of clustering algorithms such as centroid, hierarchical, or density-based methods. Each algorithm has unique data grouping principles, which creates different varieties of clusters. Ordering Points To Identify the Clustering Structure (OPTICS) is a well-known density-based algorithm to analyze arbitrary shaped and varying density clusters, but the obtained clusters only correlate loosely. Hierarchical agglomerative clustering (HAC) reveals a hierarchical structure of clusters, but is unable to clearly find non-convex shaped clusters. In this paper, we provide a novel hierarchy generation framework and application which can aid users by combining the advantages of the two clustering methods.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.43-46
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• 2005

다차원 분석을 위한 OLAP 연산에서는 사용자의 요청에 빠르게 응답하기 위해 집계 값을 미리 계산하여 저장해 두는 사전 집계 방식을 이용한다. 시공간 데이터에 대한 사전 집계 기법으로는 R-트리의 각 노드에 대한 과거 집계 값을 요약 테이블로 관리하는 기법과 R-트리의 노드에서 현재 집계 값을 관리하는 기법이 있다. 그러나 이 기법들은 현재와 과거 모두의 집계 정보를 필요로 하는 시스템에서는 성능이 저하되며, 특히 과거 집계 정보의 경우 시간에 따른 계층화가 되어있지 않아 시간에 대한 계층 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 시공간 데이터의 현재와 과거 집계 정보를 효율적으로 관리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 aR-tree를 이용하여 해당 영역에 대한 현재 집계 정보를 저장하고, 각 노드에 과거 집계 정보에 대한 연결을 위하여 링크를 추가하였다. 과거 집계 정보는 각 노드의 과거에서 현재까지의 집계 정보를 계층 구조로 유지하는 시간 요약 집계 테이블을 만들어 저장한다. 따라서 제안한 기법은 현재와 과거 집계 정보를 모두 유지할 수 있으므로 현재와 과거 집계 정보에 대한 처리 성능을 향상시킨다. 또한 제안 기법에서는 공간 정보를 공간 인덱스인 R-트리로 유지하고, 과거로부터의 시간 정보를 시간 요약 집계 테이블을 이용하여 계층화시켜 유지하므로 시간과 공간에 대한 계층 분석이 용이하다.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.33 no.3
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• pp.917-926
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• 2013

This study presents the feasibility of fuzzy multi-criteria decision making (MCDM) techniques for the robust prioritization of projects. It is applied to water resources planning problem. Results from weighted sum method (WSM), analytic hierarchy process (AHP), revised analytic hierarchy process (R-AHP), and TOPSIS are compared with those from Fuzzy WSM, Fuzzy, AHP, Fuzzy R-AHP, and Fuzzy TOPSIS. For the calculation, all weights on criteria and the normalized data were obtained from the same investigation. As a result, the rankings from four MCDM techniques are slightly different while those from fuzzy MCDM show the comparatively consistent ranking. Therefore, it is desirable to use fuzzy MCDM technique when MCDM is used for the prioritization problem, since fuzzy MCDM can include the uncertain variability of input data and weighting values on criteria.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.448-450
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• 2000

최근 들어 소프트웨어의 점점 복잡화, 대형화가 되고 있는 추세에 의해서 컴포넌트의 중요성이 부각되면서, 컴포넌트를 이용한 시스템의 모델링(Modeling) 기법들이 등장하고 있다. 그리고, 이런 모델링 기법들을 적용한 응용 분야가 점차 확대되어 가고 있는 가운데, 효과적으로 시스템 모델링을 할 수 있도록 하고자 기존의 복잡한 다 계층의 모델링 표현 방식의 구조를 탈피한 3계층 표현 방식의 아키텍처를 가진 모델링 기법을 제안한다. 그리고, 하나의 작은 예제를 통해서, 실제 적용되는 과정을 보면서, 기존의 방법과의 차이점에 대해서 관찰 및 분석, 그리고, 추후 적용의 기대효과에 대해서 알아본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.448-451
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• 2007

매일 방대한 양의 다양하고 복잡한 데이터가 발생하는 오늘날 정보의 홍수 속에서 유용한 정보를 추출하기 위해서는 상당한 시간과 노력이 소요된다. 본 논문에서는 주어진 데이터로부터 공통속성을 갖는 객체단위의 정보를 추출, 분석하여 동치관계를 기반으로 클래스계층구조로 표현하는 클래스계층화 분석기법을 소개한다. 또한, 다양하고 복잡한 실세계 데이터들 속에 숨겨져 있는 개념들과 관계들을 파악하여 수월하게 클래스계층구조를 구축하기위하여, 본 연구에서 개발 중인 3가원소 컨텍스트를 토대로하는 클래스계층화분석 자동화지원도구를 제안한다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2009.02b
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• pp.144.2-144.2
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• 2009

• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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• v.9 no.3
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• pp.117-126
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• 2009

Various dimensions of watershed structural/non-structural planning can be applied in comprehensive flood mitigation plan in a river basin. Especially structural counterplans have very broad and diverse nature as flood control facilities. It is not easy to find the optimum alternative to maximize the ability of a basin to reduce flood risk using a combination of structural counterplans. In addition, there is no standard for evaluating the performance of structural counterplans and for selecting optimal combination of them. This study focused on how to select the best alternative of a comprehensive watershed structural plan from various flood defense alternative candidates. By introducing an analytic hierarchy process, we would like to show how we decide the best alternative using standard worksheets developed in this study for economics and policy evaluation, and Expert Choice 11.5, which calculates weights for evaluation items. Based on the results from this study, we would like to suggest the best practice of a standardized watershed plan for flood protection.

• Journal of the military operations research society of Korea
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• v.35 no.1
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• pp.33-49
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• 2009

At the long period of time, Many powerful countries are going to prepare on building Future Combat System(FCS). R.O.K. Army also have to prepare for Future Combat on the line of Military Transformation. First, This paper presents the reason for building R.O.K. Army FCS. Second, R.O.K. Army could get good use of Master Plan frame for FCS enterprise as apply to this paper that FCS consist on an individual combat system for the priority of determination by Analytic Hierarchy Process(AHP)