• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.285-291
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• 2010

본 연구에서는 나이브 베이시안 학습의 환경에서 속성의 가중치를 계산하는 새로운 방식을 제안한다. 기존 방법들이 속성에 가중치를 부여하는 방식인데 반하여 본 연구에서는 한걸음 더 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 Kullback-Leibler 함수를 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였고 이러한 가중치들의 특성을 분석하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.86-88
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• 2014

나이브 베이스가 가지는 가정은 실세계 데이터를 분류함에 있어 해로운 효과를 보이곤 한다. 이러한 가정을 완화하기 위해, 우리는 Naive Bayes Mutual Information Attribute Weighting with Smooth Kernel Density Estimation (NBMIKDE) 접근 방법을 소개한다. NBMIKDE는 애트리뷰트를 위한 스무드 커널과 상호 정보량 측정값을 기반으로 하는 어트리뷰트 가중치 기법을 조합한 것이다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.76-78
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• 2014

나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.381-388
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• 2010

나이브 베이시안 알고리즘은 데이터 마이닝의 여러 분야에서 적용되고 있으며 좋은 성능을 보여주고 있다. 하지만 이 학습 방법은 모든 속성의 가중치가 동일하다는 가정을 하고 있으며 이러한 가정으로 인하여 가끔 정확도가 떨어지는 현상이 발생한다. 이러한 문제를 보완하기 위하여 나이브 베이시안에서 속성의 가중치를 조절하는 다수의 연구가 제안되어 이러한 단점을 보완하고 있다. 본 연구에서는 나이브 베이시안 학습에서 기존의 속성에 가중치를 부여하는 방식에서 한걸음 나아가 속성의 값에 가중치를 부여하는 새로운 방식을 연구하였다. 이러한 속성값의 가중치를 계산하기 위하여 점진적 하강(gradient descent) 방법을 이용하여 가중치를 계산하는 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 다수의 데이터를 이용하여 속성 가중치 방식과 비교하였고 대부분의 경우에 더 좋은 성능을 제공함을 알 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권2호
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• pp.647-669
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• 2016

Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.

• 한국국방경영분석학회지
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• 제30권1호
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• pp.1-14
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• 2004

In this paper, we propose a new data-mining-based methodology for military occupational specialty assignment. The proposed methodology consists of two phases, feature selection and man-power assignment. In the first phase, the k-means partitioning algorithm and the optimal variable weighting algorithm are used to determine attribute weights. We address limitations of the optimal variable weighting algorithm and suggest a quadratic programming model that can handle categorical variables and non-contributory trivial variables. In the second phase, we present an integer programming model to deal with a man-power assignment problem. In the model, constraints on demand-supply requirements and training capacity are considered. Moreover, the attribute weights obtained in the first phase for each specialty are used to measure dissimilarity. Results of a computational experiment using real-world data are provided along with some analysis.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.77-89
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• 2000

This paper suggests a multi-attribute dispatching rule for an automated guided vehicle(AGV). The attributes to be considered are the number of queues in outgoing buffers of workstations, distance between an idle AGV and a workstation with a job waiting for the service of vehicle, and the number of queues in input buffers of the destination workstation of a job. The suggested rule is based on the simple additive weighting method using a normalized score for each attribute. A neural network approach is applied to obtain an appropriate weight vector of attributes based on the current status of the manufacturing system. Backpropagation algorithm is used to train the neural network model. The proposed dispatching rules and some single attribute rules are compared and analyzed by simulation technique. A number of simulation runs are executed under different experimental conditions to compare the several performance measures of the suggested rules and some existing single attribute dispatching rules each other.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제29권1호
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• pp.65-71
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• 2004

원자력 시설의 사고시 환경으로 방출된 방사성물질로부터 초기 주민의 피해 최소화를 위한 대응행위 결정지원 방안으로 다속성 효용분석 법이 고찰되었다. 속성의 효용함수는 비선형 2차 함수로 가정하였으며, 속성의 가중계수는 swing weighting 방법을 사용하여 결정하였다. 본 연구는 원자력시설의 사고시 초기 대응행위 결정지원을 위한 다속성 효용분석법의 적용성에 한정하며, 스트레스 등과 같은 비정량적 속성은 아직까지 자료의 부족으로 포함하지 않았다. 가상사고 시나리오를 구성하여 무대응, 대피, 소개에 대해 속성 값의 변화에 따른 행위에 대한 총 효응 값을 고찰하였다. 적용한 결과, 피폭선량과 선량의 금전가의 변화에 따라 행위의 총 효용 값은 뚜렷이 다르게 나타났다. 피폭선량과 선량의 금전가의 증가에 따라 대피보다 사회적 영향 등 여러 측면에서 보다 극단적인 대응행위인 소개의 총 효용 값의 순위는 뚜렷이 증가한 반면, 무 대응의 순위는 감소하였다. 선량의 기대 확률도 대응행위 결정지원에 있어서 중요한 변수로 나타났는데, 상대적으로 고선량의 기대 확률이 높을수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 교차점에서 선량의 금전가는 보다 낮게 나타냈다. 또한 선량에 대한 회피심리가 강하게 적응할수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 선량의 교차점은 보다 낮게 나타났다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제36권3호
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• pp.8-16
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• 2013

Determining relative importance among many quality attributes under financial constraints is an important task. The weighted value of an attribute particularly in QFD, will influence on engineering characteristics and this will eventually influence the whole manufacturing process such as parts deployment, process planning, and production planning. Several scholars have suggested weighting formulas using CSC (Customer Satisfaction Coefficient) in the Kano model. However, previous research shows that the validity of the CSC approaches has not been proved systematically. The aim of the present study is to address drawbacks of CSC and to develop APC (Average Potential Coefficient), a new approach for weighting of quality attributes. For this, the current study investigated 33 quality attributes of e-learning and conducted a survey of 375 university students for the results of APC, the Kano model, and the direct importance of the quality attributes. The results show that the proposed APC is better than other approaches based on the correlation analysis with the results of direct importance. An analysis of e-leaning's quality perceptions using the Kano model and suggestions for improving e-learning's service quality are also included in this study.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.35-51
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• 2005

인터넷의 보급과 전자상거래 관련기술의 발달은 기존의 상거래 방식에 많은 변화를 가져왔으며, 전자상거래 환경에서도 실세계의 거래방식을 구현하기 위한 시도가 잇따르고 있다. 협상은 기존 상거래에서 정찰제 거래를 제외한 대부분의 거래 시 수행되고 있는 거래방식으로써, 협상의 기능을 전자상거래 환경에서도 구현하고자 하는 연구가 시도되고 있다. 본 연구는 전자상거래 환경에서 자동협상시스템 구현을 위한 다속성 협상안을 생성하고 평가하는 방법론에 대한 내용을 설명하고 있다. 본 연구에서는 주문제조 생산 환경에서 일어나는 협상을 대상으로 협상의 항목이 둘 이상인 다속성 협상문제을 정의하고 이의 해결 방법론을 연구하고자 한다. 이를 위해 판매자는 자신의 협상안 생성을 위해 제품생산 일정계획과 가격을 고려한 협상안을 생성하고 구매자가 제시한 협상안은 다속성 의사결정(Multi Attribute Decision Making MADM) 기법 중 단순 가중합법(Simple Additive Weighting Method : SAW)을 이용하여 평가하게 된다.