이 논문의 목적은 IPPs에서 발생할 수 있는 리스크 요소를 규정하고 퍼지 다기준 결정 방법론(Fuzzy MCDM)을 활용하여 사업 리스크의 우선순위와 가중치의 중요도를 분석함으로써 IPP 개발자에게 투자 의사결정 도구를 제공하는 것이다. Fuzzy MCDM은 응답자의 고유한 의견을 표현할 때 발생할 수 있는 불확실성을 보다 명시적으로 반영할 수 있는 추정방법이다. 이 논문은 광범위한 문헌 조사를 통해 신용 리스크, 준공 리스크, 시장 리스크, 연료조달 리스크, 운영 리스크, 재무 리스크, 환경 리스크, 그리고 불가항력 등 PF조달과 관련한 8 개의 주요 사업리스크를 도출한다. 실증분석 결과는 시장 리스크가 사업리스크와 관련된 의사결정에서 있어 가장 중요한 리스크임을 보여준다. 이는 IPP에서 장기 전력판매계약이 가장 중요한 리스크 요소임을 보여주고 있으며, 점차 발주국 정부의 장기 전력판매계약에 대한 보증이 없는 자유시장에서 전력을 판매하는 소위 머천트 발전사업에서 시장 리스크를 줄이는 것이 중요함을 암시한다.
최근에 공동주택 건설사업을 위한 가치공학 및 생애주기비용(LCC)분석의 중요성이 대두됨에 따라, 대형 건축물의 건설사업에서 가치공학 및 생애주기분석을 위한 이론적 모델, 표준지침 및 소프트웨어 등이 개발되어지고 있다. 그러나 현재까지도 실질적인 과거 보수이력데이터의 부재로 인한 VE 및 LCC분석 결과에 대한 신뢰수준이 미흡하다. 본 연구에서는 공동주택의 건설사업에 대한 합리적인 투자의사결정과 설계대안선정을 위한 시간의존적 LCC분석에 의한 가치분석 방법론을 제시하였다. 제안된 방법론은 과거이력데이터의 불확실성과 분석대안의 가치분석을 보다 합리적으로 고려하기 위한 시간의존적 생애주기비용 모델과 퍼지로직에 의한 성능평가기법과의 상관관계를 규명하였다. 또한, 제시된 시간의존적 생애주기비용 모델과 가치분석 절차의 타당성을 검토하기 위하여 실제대상사업에 적용하였다. 본 연구에서 제안된 방법론은 공동주택 건설사업에서의 설계대안 선정, 생애주기 비용 평가 및 합리적인 예산의 분배 등에 크게 기여할 것으로 기대된다.
본 논문은 RFID 시스템을 통해 수집되는 데이터를 '국가도로교통량조사'에 활용하는 것에 목적을 두고 있다. 연구 수행에 있어 RFID 전자태그 보급의 한계성을 극복하기 위해서, 먼저 RFID 시스템을 통하여 표본데이터를 수집하고 이를 전수화(표본데이터를 조사지점을 통과하는 모든 차량의 수로 만드는 과정) 하였다. 최적의 전수화 방법론을 선정하기 위하여 세가지 방법론(시간계수 모델, 퍼지 모델, 신경망 모델)을 적용하였으며 분석결과 시간계수를 이용한 모델이 최적의 전수화 방법론으로 선정되었다. RFID 시스템을 '국가도로교통량조사'에 활용할 수 있는 방안을 모색하기 위해 '제주도'를 모델로 하여 분석한 결과 인프라 구축의 한계로 인하여 상시조사를 대체할 수는 없으나, 수시조사는 활용에 대한 새로운 가능성을 확인하였다. 따라서 교통량 조사(상시조사)에 있어 RFID 시스템을 활용한다면 기존 검지기에 비해 비용저감 효과가 있을 것으로 기대된다.
미래에 대한 정확한 예측은 경영자, 또는 기업이 수행하는 경영의사결정에 매우 중요한 역할을 한다. 예측만 정확하다면 경영의사결정의 질은 매우 높아질 수 있을 것이다. 하지만 점점 가속화되고 있는 경영 환경의 변화로 말미암아 미래 예측을 정확하게 하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 이에 기업에서는 정확한 예측을 위하여 전문가의 휴리스틱뿐만 아니라 과학적 예측모형을 함께 활용하여 예측의 성과를 높이는 노력을 해 오고 있다. 본 연구는 사례기반추론모형을 예측을 위한 기본 모형으로 설정하고, 데이터 간의 유사도 측정에 퍼지 관계의 개념을 적용함으로써 개선된 예측성과를 얻고자 하였다. 특히, 독립변수 중 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들간의 유사도를 측정하기 위해 이진논리의 개념(일치여부의 판단)과 퍼지 관계 및 합성의 개념을 이용하여 도출된 유사도 매트릭스를 사용하였다. 연구 결과, 기호 데이터 형식의 속성을 가지는 변수들 간의 유사도 측정에서 퍼지 관계 및 합성의 개념을 적용하는 방법이 이진논리의 개념을 적용하는 방법과 비교하여 더 우수한 예측정확성을 나타내었다. 그러나 유사도 측정을 위해 다양한 퍼지합성방법(Max-min 합성, Max-product 합성, Max-average 합성)을 적용하여 예측하는 경우에는 예측정확성 측면에서 퍼지 합성방법 간의 통계적인 차이는 유의하지 않았다. 본 연구는 사례기반추론 모형의 구축에서 가장 중요한 유사도 측정에 있어서 퍼지 관계 및 퍼지 합성의 개념을 적용함으로써 유사도 측정 및 적용 방법론을 제시하였다는데 의의가 있다.
FA의 중요성이 증가함에 따라 AGV(Autonomous Guided Vehicle)의 역할 또한 중요시되고 있다. 본 논문은 인공지능의 여러 방법론을 통합하여 하이브리드 형태의 제어기가 가질 수 있는 상호 보완적인 특징을 이용하여 자기 조직이 가능한 유전자 알고리즘에 의한 퍼지 제어기로써 능동적이고 효과적인 AGV 제어기를 구성한다. 자기 조직이 가능한 퍼지 제어기를 구성하기 위하여 GA(Genetic Algorithm)를 사용하여 맴버쉽 함수와 제어 규칙을 최적에 근사하게 튜닝하였으며 제어 규칙의 자기 수정 또는 생성을 통하여 제어 성능을 향상시킨다.
FA의 중요성이 증가함에 따라 AGV(Autonomous Guided Vehicle)의 역할 또한 중요시되고 있다. 본 논문은 인공 지능의 여러 방법론을 통합하여 하이브리드 형태의 제어기가 가질 수 있는 상호 보완적인 특징을 이용하고자 하며, 유전자 알고리즘에 의한 자기조직이 가능한 퍼지제어기로써 능동적이고 효과적인 AGV 제어기를 구성하고자 한다. 자기 조직이 가능한 퍼지 제어기는 구성하기 위하여 GA(Genetic Algorithm)를 사용하여 멤버십 함수와 제어 규칙을 최적에 근사하게 튜닝하였으며 제어 규칙의 자기 수정 또는 생성을 통하여 제어 성능을 향상시킨다.
Threat evaluation is a process to estimate the threat score which enemy aerial threat poses to defended assets. The objective of threat evaluation is concerned with making an engagement priority list for optimal weapon allocation. Traditionally, the threat evaluation of massive air threats has been carried out by air defence experts, but the human decision making is less effective in real aerial attack situations with massive enemy fighters. Therefore, automation to enhance the speed and efficiency of the human operation is required. The automatic threat evaluation by air defense experts who will perform multi-variable judgment needs formal models to accurately quantify their linguistic evaluation of threat level. In this paper we propose a threat evaluation model by using a fuzzy rule-based inference method. Fuzzy inference is an appropriate method for quantifying threat level and integrating various threat attribute information. The performance of the model has been tested with a simulation that reflected real air threat situation and it has been verified that the proposed model was better than two conventional threat evaluation models.
한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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pp.357-364
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2000
기존의 웹 디자인은 웹이라는 매체의 특성 상 디자인적인 요소가 매우 중요함에도 불구하고 디자인은 위한 구체적인 방법론이 미약하다. 특히, 많은 소비자들을 유인하고 구매를 촉발시켜야 하는 인터넷 쇼핑몰의 경우에는 더욱 더 그럼하에도 불구하고 이를 위한 전략적인 방법론이 부족하다. 즉, 기존 연구들은 제품의 다양성, 서비스, 촉진, 항해량, 편리성, 사용자 인터페이스 등이 중요하다고 하였지만 실제 인터넷 쇼핑몰을 디자인하는 입장에서는 활용하기가 상당히 애매하다. 그 이유는 이들 요인들은 서로 영향관계를 가지고 있어서 사용자 인터페이스가 복잡하면 항해량이 늘어나 편리성이 감소하고, 제품이 늘어나더라도 검색엔진을 사용하면 상대적으로 항해량이 감소하게 되어 편리성이 증가한다. 따라서, 이들 요인을 활용하여 인터넷 쇼핑몰을 구축하려면 요인간의 영향관계를 면밀히 파악하고 이 영향요인이 소비자의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지가 충분히 검토되어야 한다.이에 본 연구에서는 퍼지인식도를 이용하여 인터넷 쇼핑몰 상에서 소비자의 구매행동에 영향을 주는 요인을 추출하고 이들 요인간의 인과관계를 도출하여 보다 구체적이고 전략적으로 인터넷 쇼핑몰을 디자인할 수 있는 방법으로 web-Cogmulator를 제시한다. Web-Cogmulator는 소비자의 쇼핑몰에 대한 암묵지식 형태의 구매행동을 형태지식화하여 지식베이스 형태로 가지고 있기 때문에 인터넷 쇼핑몰의 다양한 요인의 변화에 따른 소비자의 구매행동을 추론 시뮬레이션하는 것이 가능하다. 이에 본 연구에서는 기본적인 인터넷 쇼핑몰 시나리오를 바탕으로 추론 시뮬레이션을 실시하여 Web-Cogmulator의 유용성을 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computati
상용화된 FEM 코드와 3차원 솔리드 모델러를 통합하여 3차원 균열에 대한 자동 응력확대계수 해석 시스템을 개발하였다. 하나 또는 몇 개의 3차원 균열을 포함하는 기하학적 모델을 정의한다. 시스템에 저장된 몇 개의 절점패턴을 선택하면 자동적으로 퍼지지식 처리기법을 이용한 기하학적 모델 전 영역에 절점들이 중첩되어진다. 절점들은 생성되어지고 데로우니삼각화 법에 의한 사면체 솔리드요소가 생성되어진다. 최종적으로 완전한 유한요소 모델이 생성되어져 응력해석을 수행하게 된다. 본 논문은 몇몇 함수들을 실현시키기 위한 방법론에 대해 묘사하고 있으며 시스템의 타당성을 제시하였다.
웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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