• 한국전자거래학회지
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• 제12권1호
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• pp.99-122
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• 2007

규칙 기반 시스템은 업무 담당자의 비즈니스 노하우 및 전문 지식에 대한 처리는 물론, 기업의 비즈니스 로직까지 처리하여 새로운 비즈니스 모델 변화와 개선요구에 대해 즉각적으로 대응할 수 있는 규칙 기반 추론 엔진으로, 최근 다양한 산업으로의 적용이 시도되고 있다. 이에 이 논문에서는 규칙 기반 시스템 적용 사례의 일환으로, 다양한 소비자 니즈, 수많은 종류의 상품, 그리고 시시각각 변하는 대내외 환경에 민감하게 영향을 받는 보험 산업에서의 효율적인 보험 상품 추천과 설계를 위한 규칙 기반의 보험 상품 추천 및 설계 시스템을 설계하고 구현하고자 한다. 개발된 시스템은 퍼지추론 과정을 통해 고객의 개인정보와 기존 가입고객의 가입정보를 이용하여 보험상품 설계를 원하는 고객에게 맞춤형 보험상품을 추천하고 설계하고자 한다. 이러한 시도는 향후 보험 산업에 있어서 상품에 대한 다양한 고객들의 니즈를 즉각적으로 판단하고 대응하여 보다 정확하고, 고객 개개인의 욕구에 맞는 맞춤형 상품추천 및 설계를 위한 핵심 기술로서 자리 잡을 수 있을 것으로 기대된다.

• 농촌지도와개발
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• 제19권4호
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• pp.799-831
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• 2012

본 연구는 자동착유시스템 도입에 따른 농가의 투자효과 분석을 통해 자동착유시스템을 신규로 도입하려는 농가의 적합성 조건 등을 파악하는데 있다. 고전적 투자분석방법인 NPV는 모든 농가에서 동일하게 142백만원의 투자효과가 있는 것으로 분석되었다. 실물옵션을 이용해 분석한 결과 옵션의 가치는 기본분석에서 12,304천원, 낙관적인 경우 13,415천원 그리고 비관적인 경우는 11,336천원으로 분석되었다. 따라서 e-NPV의 값은 각각 153,826천원, 154,937천원, 152,858천원으로 분석되었다. 퍼지실물옵션에 의한 투자효과를 살펴보면 먼저, 옵션의 가치는 기본분석에서 11,993~19,968천원, 낙관적인 경우 13,090~21,449천원 그리고 비관적인 경우에는 11,051~18,313천원으로 각각 분석되었으며, e-NPV의 값은 각각 153,515~161,489천원, 154,612~162,970천원, 152,573~159,835천원으로 분석되었으며, 투자효과의 가치가 단일 값이 아닌 구간으로 설정해 유동적인 자본투자 기대효과를 그대로 반영하고 있는 것을 알 수 있다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.45-50
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• 2001

본 연구에서는 전원설비와 송전설비를 모두 고려한 복합계통의 송전설비 보강계획을 위한 다양한 판단기준을 정량화하고 불확실한 평가항목을 종합적으로 고려하기 위해 Fuzzy 이론을 도입하여 설비보강계획 대체안중의 최적안을 결정하는 알고리즘을 개발하여 이의 유용성을 검증하였다. 즉, 각 대체안별로 평가항목에 대한 평가 결과를 구하고, 각 평가항목별로 계획입안자가 부여한 중요도에 따른 퍼지측도를 구한다. 이렇게 구한 퍼지측도와 평가치를 Sugeno 퍼지적분을 이용하여 각 대체안별 종합평가치를 구하고, 이 종합평가치가 가장 큰 대체안을 최적안으로 선정한다. 이러한 과정을 통하여 기존의 방법에서 반영할 수 없었던 비용이외의 항목도 고려하여 최적안을 결정할 수 있으며, 또한 평가항목별 중요도를 반영하여 최적안을 결정할 수 있다. 본 알고리즘을 검증하기 위하여 1998년도 한전계통의 345[kV] 선로상정사고 계산결과를 이용하여 최대전력수송능력(MLSC)이 작게 나타나는 경우에 대한 병목구간을 파악하고, 이를 해소하기 위해 실현 가능한 선로보강계획안의 대체안을 상정하였다. 이 대체안은 가공선로, 지중케이블에 대한 증설과 신설을 조합하여 구성하였으며, 이 대체안을 평가하기 위한 평가항목은 건설비, 보수유지비, 선로보강효과, 수용도의 4가지로 정하였다. 상정한 대체안에 본 연구의 알고리즘을 적용하여 최적설비보강계획안을 결정할 수 있었다.

• Geomechanics and Engineering
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• 제27권6호
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• pp.605-614
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• 2021

Water inrush from fault is one of the most severe hazards during tunnel excavation. However, the traditional evaluation methods are deficient in both quantitative evaluation and uncertainty handling. In this paper, a comprehensive methodology method combined intuitionistic fuzzy AHP with a Bayesian network for the risk assessment of water inrush from fault in the subsea tunnel was proposed. Through the intuitionistic fuzzy analytic hierarchy process to replace the traditional expert scoring method to determine the prior probability of the node in the Bayesian network. After the field data is normalized, it is classified according to the data range. Then, using obtained results into the Bayesian network, conduct a risk assessment with field data which have processed of water inrush disaster on the tunnel. Simultaneously, a sensitivity analysis technique was utilized to investigate each factor's contribution rate to determine the most critical factor affecting tunnel water inrush risk. Taking Qingdao Kiaochow Bay Tunnel as an example, by predictive analysis of fifteen fault zones, thirteen of them are consistent with the actual situation which shows that the IFAHP-Bayesian Network method is feasible and applicable. Through sensitivity analysis, it is shown that the Fissure development and Apparent resistivity are more critical comparing than other factor especially the Permeability coefficient and Fault dip. The method can provide planners and engineers with adequate decision-making support, which is vital to prevent and control tunnel water inrush.

• 한국수자원학회논문집
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• 제52권10호
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• pp.729-742
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• 2019

국내의 자연재해피해 중 가장 큰 부분을 대부분은 매년 여름철에 발생하고 있는 태풍과 장마로 인한 침수피해이므로, 도시 홍수에 대한 관심은 꾸준히 증가하고 있다. 반복되는 피해 저감을 위해 다양한 방법으로 홍수취약성을 분석하지만, 반복되는 도시(재)개발로 인해 지형 및 사회경제적인 요인들이 바뀌고 있어, 기존에 실시했던 홍수취약성 분석결과가 현실적으로 반영이 되기 힘든 상태이다. 이에 홍수피해 예방을 위해 변형된 지형과 환경에 맞춰 새로운 홍수취약성 분석을 실시하여 지역의 투자 우선순위를 파악할 필요가 있다. 본 연구에서는 우리나라 중 가장 도시화가 된 서울시 25개 구를 대상지역으로 선정하였으며, 홍수취약성 인자들을 Pressure-State-Response (PSR) 구조로 구분하였다. 압력지수(PI)는 인구밀도, 차량 수 등 9개의 인자를, 상태지수(SI)는 공공시설 피해액 등 4개의 인자를 선정하였으며, 대책지수(RI)는 대피시설 수, 재정자립도 등 7개의 인자를 선택하여 홍수취약성지수를 계산하였다. 각 인자들의 가중치를 계산하기 위해 AHP 방법과 Fuzzy이론을 결합한 Fuzzy AHP 방법을 적용하였다. 그 결과, 세부지수인 압력지수나 대책지수는 가중치 결정방법에 따라 숫자가 변하기는 하지만, 순위 변화는 없었으며, 상태지수는 값 뿐만 아니라 순위에도 다소 변화가 있었다. 또한 세부지수들을 결합하여 계산한 홍수취약성지수는 Fuzzy AHP 방법으로 계산하였을 경우, 강남 지역의 취약성이 눈에 띄게 감소하였다. 이는 강남지역의 홍수피해복구금액이나 재정자립도가 높고, 다른 지자체와 차이가 크기 때문에 Fuzzy 수를 이용하여 불확실성을 고려할 경우 취약성이 낮아진 것으로 분석된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제21권4호
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• pp.699-708
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• 2010

우리나라 대학들은 2009년도부터 입학사정관제도를 통한 학생선발을 하고 있다. 그러나 아직 시행초기인 관계로 여러 가지 문제점들이 노출되고 있다. 이에 대한 해결방안의 일환으로, 본 연구에서 는 지방소재 ㅈ대학교의 사례를 통하여 대학입학 관련 주체별로 입학전형요소에 대하여 갖는 가중치 정도가 어떻게 다른지를 알아보고자 하였다. 그 결과 각 전형요소의 중요도에 대하여 관련 주체별로 많은 차이가 있음을 알 수 있었다. 학부모와 고교교사들에게 있어서는 비교적 계량화가 가능한 학교 생활기록부에 대한 중요도가 가장 높았으며, 계량화가 어려운 자기추천서 평가에 대한 중요도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 이에 반하여 전문입학사정관들은 자기추천서에 대해서 가장 높은 중요도를 보인 반면 학교생활기록부에 대해서는 가장 낮은 중요도를 보였다.

• 벤처창업연구
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• 제7권2호
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• pp.77-90
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• 2012

서비스산업이 국가경제에 미치는 영향이 커지고 국내 GDP비중과 고용비중에 미치는 영향이 지속적으로 증가함에 따라 2006년 12월에 정부가 서비스산업의 경쟁력을 강화시키기 위한 종합대책을 발표하였다. 이와 같이 서비스산업의 경쟁력을 제고시키기 위한 정부의 노력이 강화되고 있는 이 시점에서 서비스품질 평가에 관한 주제는 시사하는 바가 크다. 이러한 서비스품질 평가는 서비스산업의 생존과 수익성에 지대한 영향을 미치므로 서비스품질에 대한 객관적인 평가문제는 매우 중요하다. 따라서 본 연구의 목적은 주관적 환경에서 주관성을 고려하여 서비스품질을 평가하고, 평가결과에 대한 객관성을 보장하기 위하여 퍼지이론과 AHP모형을 이용한 통합모형을 개발하였고, 이는 서비스산업 경쟁력 제고뿐만 아니라 효과적인 의사결정 수립에 도움을 줄 것으로 사료된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권4호
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• pp.495-506
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• 2020

Monitoring of complex processes faces several challenges mainly due to the lack of relevant sensory information or insufficient elaborated decision-making strategies. These challenges motivate researchers to adopt complex data processing and analysis in order to improve the process representation. This paper presents the development and implementation of quality monitoring framework based on a model-driven approach using embedded artificial intelligence strategies. In this work, the strategies are applied to the supervision of a microfabrication process aiming at showing the great performance of the framework in a very complex system in the manufacturing sector. The procedure involves two methods for modelling a representative quality variable, such as surface roughness. Firstly, the hybrid incremental modelling strategy is applied. Secondly, a generalized fuzzy clustering c-means method is developed. Finally, a comparative study of the behavior of the two models for predicting a quality indicator, represented by surface roughness of manufactured components, is presented for specific manufacturing process. The manufactured part used in this study is a critical structural aerospace component. In addition, the validation and testing are performed at laboratory and industrial levels, demonstrating proper real-time operation for non-linear processes with relatively fast dynamics. The results of this study are very promising in terms of computational efficiency and transfer of knowledge to manufacturing industry.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제7권11호
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• pp.1049-1057
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• 2020

The shift from elite education to mass education in Vietnam has met the demand for education for everybody as well as for quality human resource talent for an emerging nation. Under the resource constraint, understanding the quality dimensions of education and its priority level is important for effective and efficient policies. This study was carried out using both qualitative and quantitative methodologies to develop quality criteria and a ranking model. Two rounds of in-depth interviews were conducted with fifteen experts in the field, who were rectors, employers, and recruitment specialists to develop the quality framework applied in Vietnamese universities under total quality management (TQM), starting from the input of the senior secondary school leavers, through a teaching process to the output. The first round of interviews were unstructured questionnaires designed to explore the main factors in quality assessment model. The second round affirmed the experts' agreement on the assessment model. Then, fuzzy logic was applied to rank eight criteria in the quality assessment model into priority order: cost, teaching and administrative staff, leadership, curriculum, student-related factors, internationalization, admissions, and campus. The results are critical for identifying the necessary actions to enhance the education quality and to further research on the optimal quality model.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제9권2호
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• pp.88-96
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• 2010

This paper presents a two-phase quantitative framework to aid the decision making process for effective selection of an efficient freight logistics hub from 8 alternatives in Thailand on the North-South economic corridor. Phase 1 employs both multiple regression and Pearson Feature selection to find the important criteria, as defined by logistics hub score, and to reduce number of criteria by eliminating the less important criteria. The result of Pearson Feature selection indicated that only 5 of 15 criteria affected the logistics hub score. Moreover, Genetic Algorithm (GA) was constructed from original 15 criteria data set to find the relationship between logistics criteria and freight logistics hub score. As a result, the statistical tools are provided the same 5 important criteria, affecting logistics hub score from GA, and data mining tool. Phase 2 performs the fuzzy stochastic AHP analysis with the five important criteria. This approach could help to gain insight into how the imprecision in judgment ratios may affect their alternatives toward the best solution and how the best alternative may be identified with certain confidence. The main objective of the paper is to find the best alternative for selecting freight logistics hub under proper criteria. The experimental results show that by using this approach, Chiang Mai province is the best place with the confidence interval 95%.