우리나라의 해운업은 2011년 실질 지배선대 기준으로 5천 5백만톤(DWT)를 소유함으로서 그리스, 일본, 독일, 중국에 이어 세계 5위를 차지하고 있으며, 연간 300억불 이상의 운임수입을 벌어들임으로써 경상수지 개선에도 기여하는 중요한 산업이다. 또한 물동량 처리측면에서 수출입물동량의 99% 이상을 수송하는 국가 기간산업이다. 지난 10여년 사이에 우리나라 외항선대는 420척에서 979척으로 대폭 증가하여 향후 전망을 밝게 하고 있다. 선행연구를 분석해보면 이처럼 우리나라 외항상선대가 크게 증가한 원인으로 2004년 선박투자회사제를 통한 선박펀드의 도입, 2005년 톤세제 도입 등의 단편적인 요소에 의한 것으로 제시되고 있다. 하지만 해운기업이 선박투자에 관한 의사결정을 할 때 어떤 요인들을 주로 고려하고, 또한 정부지원 정책 중 어떤 정책에 대한 영향을 크게 느끼고 있는지에 대한 분석은 제한적이었다. 이러한 측면에서 해운기업의 투자의사결정 시 중요한 요소 8가지와 정부의 해운정책 8가지에 대하여 퍼지방법론을 사용하여 중요도 분석을 수행하였다. 먼저, 해운기업의 투자의사결정 시 중요한 요소 8가지측면에서는 '해운시황 및 향후 전망', '현재 선가 및 향후 전망', '화물확보와 향후 수익 전망' 등을 가장 중요한 요인으로 고려하여 의사결정을 하고 있는 것으로 나타났다. 정부의 정책측면에서는 '정책금융기관의 금융지원', '해운보증기금' 및 '선박금융공사의 설립' 등 선박금융 관련 정책을 중요한 요인으로 인식하고 있는 것으로 분석되었다.
최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.
본 연구는 요양보호사의 서비스평가에 관련된 요인을 파악하고자 한다. 나아가 퍼지ID3를 이용한 패턴분석을 통해 서비스 평가 수준을 결정하는 일정한 룰을 발견하여 요양보호서비스의 질을 높이기 위한 방안을 제시하고자 한다. 요양보호사 230명의 설문지를 분석한 결과, 요양보호사의 서비스평가에는 요양서비스를 제공하는데 필요한 지식 및 기술과 담당하고 있는 이용자의 정보파악이 통계적으로 유의미한 관계가 있다는 것을 알 수 있었다. 한편, 퍼지 ID3를 이용한 패턴분석에 의하면 요양보호사의 지식 및 기술수준이 상대적으로 낮다고 하더라도 이용자정보 파악 수준이 높으면 서비스평가 수준이 높다는 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에 의하면 요양보호사의 서비스평가에는 지식 및 기술 보다 이용자정보 파악이 보다 중요한 변인이라는 사실이 시사되었다.
항만공사는 항만을 관리하는데 가장 유용한 형태이다. 우리나라는 이와 같은 항만공사를 곧 부산에 설립하려고 한다. 그러나 가덕도에 위치하는 부산신항은 행정구역으로는 부산과 경상남도에 걸쳐 위치하고 있기 때문에 항만관리체계의 형태가 불투명하다. 연구의 방법론은 속성간 중복도를 고려하여 연산 할 수 있는 계층퍼지분석법(HFP)을 이용하였다.
중소기업에서도 시스템적으로 기업을 운영하는 곳도 있지만 대부분의 중소기업에서는 CEO 개인의 역량과 수준에 따라 기업의 경영패턴이 달라진다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 중소기업의 CEO의 역량과 수준에 대한 연구는 매우 의미있다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 중소제조업체의 CEO를 대상으로 설문을 통하여 중소기업 CEO의 핵심역량을 발굴하고 중소기업 CEO의 핵심역량을 평가할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 중소기업 CEO의 핵심역량과 수준에 대한 전문가 평가를 통하여 구한 데이터를 ID3와 퍼지ID3를 이용하여 패턴분석을 하였으며, 그 결과로 생성되는 if-then 퍼지룰과 의사결정트리가 중소기업의 CEO 핵심역량 평가에 유용하다는 것을 보였다.
본 논문에서는 다층 의사결정을 위한 퍼지 포괄 평가 빙식을 제안하고 평가 시스템을 구축하였다. 제안한 방법은 퍼지 포괄평가 방법과 엔트로피 가중치를 이용하여 주요 평가 항목에 대해서 입찰 전에 평가하는 방식이다. 주요 평가 항목은 중요 스포츠 이벤트 조직위원들의 광범위한 조사에 의해 구성되었다. 본 논문에서는 낮은 단계에서 높은 단계로 순차적으로 단일 인자에 대한 평가와 퍼지 포괄 평가가 수행되었다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위해서 후보도시의 평가를 위한 스포츠 이벤트 관리 서비스 플랫폼을 구축하였다. 이 방법은 정량적 결과와 전문가의 판단에 근거한 정성적 결과를 통합하여 출력한다.
오늘날의 교통현실은 전체적인 교통망을 분산화시켜 임의의 교통환경, 즉, 교통사고, 병목 구간, 긴급공사 등 예기치 못한 상황에 실시간적으로 대응할 수 있는 교통추론이 필요하다. 이러한 역할에 영향을 미치는 것 중 하나가 도로의 운전자 경로탐색 과정이다. 본래, 인간의 차량운전에 대한 경로선택 문제는 여러가지 환경변수가 많은데, 그 중 대표적인 변수요소가 주행시간, 주행거리, 주행비용 등을 고려할 수가 있으며, 그 외 운전자의 심리(기분)상태도 많이 좌우한다 그리고, 가상의 우위경로 채택의 미묘성도 잠재되어 실제적 탐색에 어려움을 주고 있다. 따라서, 인간의 심리와 관련된 인공지능 분야의 알고리즘과 의사제어기법 등이 필요한데 본 연구는 교통경로의 최적탐색을 위해, 기존의 경로탐색과는 달리, 인간의 사고과정에 착안하여 퍼지평가 및 계층분석법을 사용하여 구현하였으며, 애매한 주관적 판단을 정량적으로 분석.평가하였다. 그리고 경로에 대한 평가요소 및 중요도, 평가치를 운전 전문가로부터 의견 수렴한 것을 기초로 도출하였으며, 실제 효용성을 진단하고자 경로모델의 예를 사용하였다. 모델평가는 평가요소에 대한 속성소속함수화 및 평가치 규정, 계층분석법에 의한 중요도 결정, $\lambda$-퍼지척도에 의한 중요도의 비가법적 표현, Choquet 퍼지적분 등으로 수행하였다 결국 퍼지 척도치와 평가치를 퍼지 적분(fuzzy integral)으로 종합평가하고, 최종 판단 추론하는 알고리즘을 제안하여 최적의 경로를 선택함을 보여 주었다.
The purpose of this study is to provide a decision support to select an appropriate rapid prototyping(RP) machine that suits the application of a part. Selection factors include concept model, form/fit/functional model, pattern model for molding, material property, build time and part cost that greatly affect the performance of RP machines. However, the selection of a RP is not an easy decision because they are uncertain and vague. For this reason, the aim of this research is to propose hybrid multiple attribute decision making approaches to effectively evaluate RP machines. In addition, because subjective considerations are relevant to selection decision, a fuzzy logic approach is adopted. The proposed selection procedure consists of several steps. First, we identify RP machines that the users consider. After constructing the evaluation criteria, we calculate the weights of the criteria by applying the fuzzy Analytic Hierarchy Process(AHP) method. Finally, we construct the fuzzy Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) method to achieve the ranking order of all machines providing the decision information for the selection of RP machines.
The purpose of this study is to provide a decision support to select an appropriate layered manufacturing(LM) machine that suits the application of a part. Selection factors include concept model, form/fit/functional model, pattern model far molding, material property, build time and part cost that greatly affect the performance of LM machines. However, the selection of a LM is not an easy decision because they are uncertain and vague. For this reason, the aim of this research is to propose hybrid multiple attribute decision making approaches to effectively evaluate LM machines. In addition, because subjective considerations are relevant to selection decision, a fuzzy logic approach is adopted. The proposed selection procedure consists of several steps. First, we identify LM machines that the users consider After constructing the evaluation criteria, we calculate the weights of the criteria by applying the fuzzy Analytic Hierarchy Process(AHP) method. Finally, we construct the fuzzy Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) method to achieve the ranking order of all machines providing the decision information for the selection of LM machines.
가공조건은 가공비용과 시간을 줄이고 제품의 품질을 결정하는데 영향을 주는 주요 요인중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링 공정을 위한 작업설계(Operation Planning) 시스템에서, 가공조건을 지속적으로 향상시키기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 밀링 작업에 대하여 (1) 퍼지 아트맵 신경회로망 모델에 의해 가공조건을 실시한 학습하고 (2) 교체 알고리즘이라 불리는 새로운 알고리즘을 포함한다. 제안된 교체 알고리즘은 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때 이를 이용하여 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때, 이를 이용하여 기존의 학습 정보를 대체하는 기능을 수행한다. 본 논문에서는 우선 작업설계 시스템의 전반적인 기능을 간략히 소개한 후 제안된 방법론에 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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