• 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 Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1156-1158
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• 2015

본 연구는 기업의 전략 의사결정(Strategic Decision-Making) 실무에 빅데이터를 활용하기 위한 방안으로 하둡-맵 리듀스(Map Reduce)를 통해 처리한 데이터를 이용해 퍼지 인식도(Fuzzy Cognitive Map)의 인과 행렬을 작성하고, 작성된 퍼지 인식도를 활용하는 경영 의사결정 방법과 의사 결정 지원 시스템(DSS: Decision Support System)을 제안한다. 제안을 위해 관련 연구 및 개념, 퍼지 인식도를 기반으로 하는 의사결정 지원 시스템과 제안한 시스템이 갖는 장점, 그리고 퍼지 인식도 기반 의사결정 지원 시스템의 실제 활용 가능성에 대해서 실험을 통해 검증한 내용을 담고 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.265-268
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• 2007

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.247-250
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• 2006

급속도로 변화하는 환경에 적응하기 위해서 환경의 변화에 대한 요구와 신속한 응답능력을 향상시키고, 에이전트간 의사결정의 지속시간을 줄이기 위하여 에이전트간 효율적인 조정에 관련된 의사결정을 하기위한 대안(alternative)결정과 사용자의 선호도를 어떻게 유도할 수 있는가라는 문제가 요구된다. 본 논문에서는 사회적(Pareto) 최적성이라는 관점에서 의사결정의 행동을 효과적으로 시뮬레이트하기 우해 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 효율적인 조정방안을 제안한다. 또한 제안하는 방법에서는 가중치를 사용하여 각 속성이 멀티에이전트와 관련하여 최적의 대안을 생성하고, 퍼지 의사결정에 기반한 멀티에이전트의 의사결정방법에 기존의 방법보다 가중치를 사용한 방법이 높은 신뢰도를 가지면서 더 빠른 의사결정을 한다는 것을 확인하였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.12
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• pp.3045-3051
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• 1997

Generally, multi-criteria decisions are made by group of people because of their complexity. In the existing fuzzy aggregation method, the operators using minimum, maximum and average are used to aggregate the viewpoints of many staffs. These methods have problems in that they do not reflect the decision situation in the decision process. In order to solve these problems we propose a new fuzzy multi-criteria decision support systems model that aids the decision maker to aggregate the viewpoints of many staffs according to the decision situation. Moreover, we design the algorithms which can be used in the fuzzy multi-criteria decision support systems and develop its prototying system.

• Proceedings of the Korean Statistical Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.21-26
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• 2003

퍼지-베이즈 의사 결정시에 사전 분포 함수와 멤버십 함수에 파라서 퍼지-베이즈 의사 결정이 얼마나 민감하게 반응하는지 알기 위하여 연구를 진행하였다. 두 가지 퍼지 조건과 행동에서 ${\theta}$ 의 사전 분포가 정규분포와 균등분포인 경우와 표본분포가 정규분포인 경우에 대하여 민감성을 조사했다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.16B no.4
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• pp.327-331
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• 2009

In fuzzy logic, aggregating uncertainties is generally achieved by means of operators such as t-norms and t-conorms. However, existing aggregation operators have some disadvantages as follows : First, they are situation-independent. Thus, they may not be properly applied to dynamic aggregation process. Second, they do not give an intuitional sense to decision making process. To solve these problems, we propose a new $\varepsilon$-AMDA (Aggregation based on the fuzzy Multidimensional Decision Analysis) algorithm to reflect degrees of strength for option i (i = 1, 2, ..., n) in the decision making process. The $\varepsilon$-AMDA algorithm makes adaptive aggregation results between min (the most weakness for an option) and max (the most strength for an option) according to the values of the parameter representing degrees of strength for an option. In this respect, it may be applied to dynamic aggregation process. In addition, it provides a mechanism of the fuzzy multidimensional decision analysis for decision making, and gives an intuitional sense to decision making process. Thus, the proposed method aids the decision maker to get a suitable decision according to the degrees of strength for options (or alternatives).

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.1
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• pp.109-116
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• 2005

This paper is to develop the prototype of a decision making for loan granting system at banks and to evaluate the effectiveness of it. The prototype is called at FENET-LG in this paper. The decision to grant a loan is an unstructured and vagueness task because it is required a tremendous amount of data and many complex relationships among them. Evaluating these many data and relationships is a difficult task even for most experienced decision maker of bank. Therefore, where complex judgement is required, the decision maker of bank may benefit from the use of fuzzy expert network to support the evaluation of ability to pay back. Given the characteristics of decision maker of banking facilities judgement task about ability to pay back, the prototype system named FENET-LG is constructed by integration of fuzzy expert system and neural network. The FENET-LG takes advantage of both the deductive approach of fuzzy expert system and the inductive approach of a neural network to provide a decision aid designed to support and facilitate the process of conducting a judgement of ability to pay back.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.10a
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• pp.383-385
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• 2018

기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.16-22
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• 2002

STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.