Database as a supporting system for decision-making is one of essential parts for realizing precision farming. Application models on constructing a database for precision farming, including collection of spatial and attribute data, were suggested using a GPS, DXF files, AutoCAD, a Java application program and PostgreSQL DBMS in this study. The constructed spatial database based on the schema design of spatial and attribute data table was evaluated as a supporting system for decision-making by a simulation of a virtual variable-rate chemical applicator. The applicator could extract the values of soil property at its consecutive location in the tested field in communication with the constructed database, and prescribe the corresponding variable-rate of chemicals. The results of the study suggested the possibility that the constructed database can function a supporting system for decision-making for precision farming.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권2호
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pp.71-76
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2011
The problem of decision making under imprecise environments are widely spread in real life decision situations. We present a method of object recognition from imprecise multi observer data, which extends the work of Roy and Maji [J Compu. Appl. Math. 203(2007) 412-418] to generalized intuitionistic fuzzy soft set theory. The method involves the construction of a comparison table from a generalized intuitionistic fuzzy soft set in a parametric sense for decision making.
The emergence of the Internet shopping agent enabled consumers to enjoy Internet shopping more easily and quickly. Especially, the role of Internet shopping agent is becoming more important following the information overload trend on the Internet in that the consumers can promptly obtain information about a certain product and its price among countless items on the Internet. As a result, consumers can now enjoy shopping more easily, compared to the offline shopping which requires a lot of efforts in comparing the products and purchasing them. Since the Internet shopping agents collect extensive information about the products' price, delivery period, detailed characteristics, etc., and present a comparison table containing the information to the consumers, the consumers can shop more quickly at lower price using such shopping agents. However, it has not been sufficiently studied about how the various functions of shopping agents actually support consumers' purchase decision making procedure in everyday life, and if they do, in which stages they play a supporting role in consumers' purchase decision making system. Therefore, this study conducts an empirical analysis on the role of the Internet shopping agents in the purchase decision making process of the consumers, considering the Internet shopping agent as a decision making supporting system. Moreover, it analyzes how the effects of the Internet shopping agent differs according to the consumers' knowledge level about the products.
In this paper the economic value of weather forecasts is valuated for profit-oriented enterprise decision-making situations. Value is estimated in terms of monetary profits (or benefits) resulted from the forecast user's decision under the specific payoff structure, which is represented by a profit/loss ratio model combined with a decision function and a value score (VS). The forecast user determines a business-related decision based on the probabilistic forecast, the user's subjective reliability of the forecasts, and the payoff structure specific to the user's business environment. The VS curve for a meteorological forecast is specified by a function of the various profit/loss ratios, providing the scaled economic value relative to the value of a perfect forecast. The proposed valuation method based on the profit/loss ratio model and the VS is adapted for hypothetical sets of forecasts and verified for site-specific probability of precipitation forecast of 12 hour and 24 hour-lead time, which is generated from Korea meteorological administration (KMA). The application results show that forecast information with shorter lead time can provide the decision-makers with great benefits and there are ranges of profit/loss ratios in which high subjective reliability of the given forecast is preferred.
클라우드 컴퓨팅은 자원을 사용자 스스로 관리하지 않고 클라우드 공간내에서 서비스 제공자에 의해 제공되고 이질적인 자원을 가상화하여 자원 사용의 효율성을 제공하여 최근 각광을 받고 있다. 한편 클라우드 컴퓨팅에서 다양한 워크플로우들이 실행되고 서버는 이질적인 특성을 가지므로 워크플로우 효율적인 스케줄링은 사용자 응답성과 자원 이용률에 중요한 요소이다. 본 연구에서는 워크플로우의 중요도에 의해 스케줄링하여 비용대비 응답성을 향상시키고 자원 할당시 결정 테이블을 사용하여 워크플로우의 특성에 부합하도록 스케줄링하여 비용대비 가용성을 향상시키는 2단계 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법의 성능 검증을 위해 다양한 실험을 수행하였는데 비교 기법 대비 성능 향상을 확인할 수 있었다.
In rough set literatures, methods for inducing minimal rules from a given decision table have been proposed. When the decision attribute is ordinal, inducing rules about upward and downward unions of decision classes is advantageous in the simplicity of obtained rules. However, because of independent applications of the rule induction method, inclusion relations among upward/downward unions in conclusion parts are not inherited to the condition parts of obtained rules. This non-inheritance may debase the quality of obtained rules. To ensure that inclusion relations among conclusions are inherited to conditions, we propose two rule induction approaches. The performances of the proposed approaches considering the inclusion relations between conclusions are examined by numerical experiments.
This paper presents a method of constructing the multiple-valued combinational logic systems(MVCLS) by decision diagram. The switching function truth table of MVCLS is transformed into canonical normal form of sum-of-products(SOP) with literals at first. Next, the canonical normal form of SOP is transfered into multiple-valued logic decision diagram(MVLDD). The selecting of variable ordering is very important in this stage. The MVLDDs are quite different from each other according to the variable ordering. Sometimes the inadequate variable ordering produces a very large size of MVLDD means the large size of circuit implementation. An algorithm for generating the proper variable ordering produce minimal MVLDD and an example shows the verity of the algorithm. The circuits are realized with T-gate acceording to the minimal MVLDD.
축적된 데이터를 기반으로 의사결정을 지원하는 데이터 웨어하우스에서 빠른 응답을 제공하기 위하여 데이터큐브 생성기법에 대한 많은 연구가 진행되었다. 대표적으로 다차원 배열을 사용한 기법과 hyper-tree를 기반으로 하는 H-cubing 기법이 연구되었다. 하지만 전자는 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하여 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가하였으며 후자는 hyper-tree를 기반으로 모든 튜플을 트리로 구축하여 트리 구축비용이 증가하였다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터큐브 생성 시 가중치 맵핑 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장한다. 따라서 데이터큐브의 생성속도가 향상되며 해쉬 테이블 만을 유지하여 메모리 사용량이 감소한다. 이는 성능평가를 통해 기존 기법보다 데이터의 빠른 검색과 데이터큐브 생성 요청에 빠른 응답을 보였다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.
본 연구는 충북 충주지역 가래나무 조림지에 대한 개체목 및 임분 표준지 조사 자료를 토대로 재적표(수피 포함 및 제외) 및 임분수확표를 조제하고자 하였다. 재적을 산출하기 위한 수간곡선식으로는 Kozak식을 적용하였으며, 식의 적합성지수가 97% 이상으로 매우 높은 정확도를 보였다. 산출된 재적을 이용하여 가래나무에 대한 재적표를 국내 최초로 조제하였다. 임분생산력을 판정할 수 있는 지위지수를 분석하기 위해서 Chapman-Richard 모델을 이용하였으며, 기준 임령은 30년으로 하였다. 분석 결과 지위등급은 평균적으로 16~22의 범위에 분포하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 조제된 임분수확표를 지위지수 '중'인 가래나무 70년생 임분에 적용한 결과 축적이 $238m^3$ 이상으로 나타났는데, 이는 가래나무 임분 수확량의 추정을 위해 기존에 적용되어왔던 상수리나무 임분수확표를 적용한 경우에 비해 $100m^3/ha$ 이상 차이가 나타나는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 활엽수에 대한 수종별 임분수확표 조제의 필요성을 입증하고 있다. 본 연구결과를 토대로 충주지역 가래나무 조림지의 이산화탄소 흡수량을 계산한 결과, 30년생 임분의 경우 연간 $5.84tCO_2/ha$의 탄소를 흡수할 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 조제된 가래나무 재적 및 임분수확표는 앞으로 충북 충주지역 가래나무 조림지에 대한 경영의사결정에 주요한 참고자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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