The uncertainty in the relative weights of a pairwise comparison matrix n Multi-attribute Decision Making (MADM) is caused by imprecise preference information of decision maker. In this paper, it is shown how weight of attributes can be derived from the pairwise comparison matrix with interval pairwise comparison. The preference information of each pair of attributes with a point pairwise comparison is combined with an interval pairwise comparison in order to estimate a point pairwise comparison for a pair of attributes with the imprecise preference information. A numerical example shows the suggested procedure for deriving weights of attributes.
현실적으로 다속성 의사결정(Multi-Attribute Decision-Making:MADM)문제들은 대안과 속성의 수가 매우 많은 것이 보통이기 때문에 이것을 모두 합리적으로 고려하여 최적의 대안을 선정한다는 것은 매우 어려운 일이다. 지금까지 연구 개발된 기존의 수리적 방법들은 주어진 문제에 대한 제약을 가하여 최적해(optimal solution)를 구할 수 있지만 의사결정자들의 입장을 정확히 반영하지 못하는 경우가 대부분이며, 이를 개선하기 위한 기존의 대화형 접근방법은 고려해야 할 대안과 속성의 수가 많아지면 대안 간의 쌍비교등을 통하여 의사결정자가 제공해야 하는 정보의 양이 기하급수적으로 증가한다는 어려움과 함께 최적해가 보장되지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 대안과 속성의 수가 매우 큰 의사결정상황 하에서 의사결정자가 중요하다고 생각하는 속성의 그룹부터 단계적으로 고려해 가면서 대안의 수를 점차적으로 감소시킬 수 있는 보다 효율적인 대화형 접근방법을 구축하는데 있다.
This paper suggests a collaborative business process between the companies that each has a restricted physical branch in its own area and wants to extend globally sales and delivery service. The companies integrate their business processes for sales and delivery using a shared product taxonomy table. We also suggest a similar product finding algorithm to make the product taxonomy table that defines product relationships to exchange them between the companies. The main idea of the proposed algorithm is using a multi-attribute decision making (MADM) to find the utility values of products in a same product class of the companies. Using the values we determine what products are similar. It helps the product manager to register the similar products into a same product sub-category. The companies then allow consumer to shop and purchase the products at their own residence site and deliver them or similar products to another sites.
주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.
We developed a similar product recommendation system for implementing a collaborative commerce model between the cooperating companies. The system is based on a similar product finding algorithm. The main idea of the proposed algorithm is using a multi-attribute decision making(MADM) to find the utility values of products in same product class of the companies. Based on the values we determine what products are similar. The system helps the companies to recommend products in accordance with the customer's preferences regarding product specifications.
본 연구는 제품의 구매자와 수령자가 상이한 글로벌 협업 전자상거래를 구현하기 위한 비즈니스 모형 및 절차를 제안한다. 글로벌 협업 전자상거래를 수행하고자 하는 기업은 해당 기업의 소재 지역에만 지점을 보유하고 있으며 판매 및 물류 프로세스 협업을 통해 글로벌 판매를 수행하고자 한다. 해당 기업들은 교환 가능한 제품분류표를 공유함으로 인해 글로벌 협업 전자상거래를 수행할 수 있다. 이를 위해서는 기업들이 보유하고 있는 판매 제품과 교환판매가 가능한 제휴 기업의 제품을 찾아내기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 연구에서는 제휴 기업간 교환 판매를 위해 교환 가능한 제품들을 찾아내기 위한 유사상품발견 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 제휴 기업들의 제품분류표에서 동일한 제품 군에 속해있는 제품들의 사양 값에 따라 효용 값을 계산하는 다기준 의사결정기법에 근거한다. 제안된 알고리즘에 근거한 글로벌 협업 전자상거래 모형을 활용하게 되면 기업들은 물리적 지점의 확장 없이 글로벌 판매를 수행할 수 있으며 고객은 자신의 거주 지역에서 구매한 제품을 다른 지역으로 저렴하게 배달시킬 수 있게 될 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.1992-2008
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2018
Mobile opportunistic network is a kind of ad hoc networks, which implements the multi-hop routing communication with the help of contact opportunity brought about by the mobility of the nodes. It always uses opportunistic data transmission mode based on store-carry-forward to solve intermittent connect problem of link. Although many routing schemes have been proposed, most of them adopt the greedy transmission mode to pursue a higher delivery efficient, which result in unfairness extremely among nodes. While, this issue has not been paid enough attention up to now. In this paper, we analyzed the main factors that reflect fairness among nodes, modeled routing selection as a multiple attribute decision making problem, and proposed our Fairness-aware Routing Strategy, named FARS. To evaluate the performance of our FARS, extensive simulations and analysis have been done based on a real-life dataset and a synthetic dataset, respectively. The results show that, compared with other existing protocols, our FARS can greatly improve the fairness of the nodes when ensuring the overall delivery performance of the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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