Journal of the military operations research society of Korea
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v.23
no.2
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pp.45-71
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1997
There has been considerable research recently on uncertainty handling in the fields of artificial intelligence and knowledge-based system. Various numerical and non-numerical methods have been proposed for representing and propagating uncertainty in knowledge-based system. The Bayesian method, the Dempster-Shafer's Evidence Theory, the Certainty Factor model and the Fuzzy Set Theory are most frequently appeared in the knowledge-based system. Each of these four methods views uncertainty from a different perspective and propagates it differently. There is no single method which can handle uncertainty properly in all kinds of knowledge-based systems' domain. Therefore a knowledge-based system will work more effectively when the uncertainty handling method in the system fits to the system's environment. This paper proposed a framework for selecting proper uncertainty handling methods in knowledge-based system with respect to characteristics of problem domain and cognitive styles of experts. A schema with strategic/operational and unstructured/structured classification is employed to differenciate domain. And a schema with systematic/intuitive and preceptive/receptive classification is employed to differenciate experts' cognitive style. The characteristics of uncertainty handling methods are compared with characteristics of problem domains and cognitive styles respectively. Then a proper uncertainty handling method is proposed for each category.
Purpose: This study offers suggestions to e-commerce companies for increasing shoppers' repurchase intention by considering the effect of distribution information in online shopping. It applies complexity theory to incorporate habitual information search behavior and shopper characteristics into the Stimulus-Organism-Response model and indicates how these complex factors work together in online shopping. Research design, data, and methodology: This study used an interview survey of 158 Vietnamese consumers with an experience of online shopping. A fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis (fsQCA) was used to examine the relationship between antecedents and outcomes depending on complex conditions in the given contexts. Results: The results (1) indicate the importance of observing information search patterns and investigating their influence on online distribution, and (2) clarify what kind of configurations, under what conditions, predict a high or low outcome; this provides evidence and hints for the development of frameworks for future studies. Conclusions: The findings suggest that shoppers' unconscious, habitual behavior can work with conscious attitude factors, such as satisfaction, to increase their repurchase intention. Hence, e-commerce companies should consider how to present useful distribution information and create functions that allow shoppers to engage with a variety of information while increasing their repurchase intention on the site.
This paper proposes a model for information filtering (IF) on the Web. The user information need is described into two levels in this model: profiles on category level, and Boolean queries on document level. To efficiently estimate the relevance between the user information need and documents by fuzzy, the user information need is treated as a rough set on the space of documents. The rough set decision theory is used to classify the new documents according to the user information need. In return for this, the new documents are divided into three parts: positive region, boundary region, and negative region. We modified user profile by the user's relevance feedback and discerning words in the documents. In experimental we compared the results of three methods, firstly is to search documents that are not passed the filtering system. Second, search documents that passed the filtering system. Lastly, search documents after modified user profile. The result from using these techniques can obtain higher precision.
본 논문은 고객의 수요정보에 대해 모호한 정보를 가진 공급자와 구매자 사이의 공급망 계약에 관한 것을 다루고 있는 것으로, 고객 수요에 대한 불확실성은 확률적 프로그래밍 모델에서 공식적으로 다루어져왔다. 확률적 프로그램의 한 가지 핵심적인 가정은 널리 알려져 있는바와 같이 수요에 대한 확률분포가 알려져 있다는 것이다. 그럼에도 불구하고 만약 수요에 대한 정보가 모호하거나 정확하지 않다면 수요에 대한 확률분포가 정확하지 않다는 점이다. 이런 상황에서 퍼지 이론은 수요정보를 나타내는데 유용하다고 할수 있다. 본 논문은 퍼지 랜덤수요변수들을 분산시스템의 공급망 계약에서 다루고 있다. 이 계약은 구매자의 주문량을 조정하는 옵션을 이용한다. 본 연구는 퍼지 랜덤 변수들을 GMIR(Graded Mean Integration Representation)을 이용하여, 알고리즘을 통해 구현함으로써 실증적 결과 값을 제시하고 미래 연구의 확장 가능성을 제시하고 있다.
As a part II of theis research, new local inspection planning strategy is proposed in this paper based on the proposed inspection feature extraction method. In the local inspection planning stage, each feature is decomposed into its constituent geometric elements for more effective inspection planning. The local inspection planning for the decomposed features are performed to determine: (1) the suitable number of measuring points, (2) their locations, and (3) the optimum probing paths to minimize measuring errors and times. The fuzzy set theory, the Hammersley's algorithm and the TSP method are applied for the local inspection planning. Also, a new collision checking algorithm is proposed for the probe and/or probe holder based on the Z-map concept. Finally, the results are simulated and analyzed to verify the effectiveness of the proposed methods.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.17
no.31
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pp.177-186
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1994
Most causes of accidents are due to physical unsafety conditions and human unsafety actions. The design of safety work by ergonomics method is one of the methodes which effectively reduce these unsafety conditions and unsafety actions. This paper presents considerations in design of safety work. And when we try to analyze the accident event by means of probability, there exist some problems because of fuzziness in physical unsafety conditions' components and human unsafety actions' components which are the causes of basic event. For this reason, it is impossible for input probability of basic event to define a crisp value. In consideration of the uncertain probability of components, this paper deals with the Fuzzy set theory by membership value and suggests calculation procedure and analysis of disaster event.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.19
no.11
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pp.1202-1213
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2009
Muffler sound quality of a vehicle has widely been evaluated using commercial softwares. However, the commercial softwares are providing only simple sound quality index. To get better sound quality evaluation method of the muffler, a new approach is suggested based on the subjective sound quality test. The suggested subjective sound quality evaluation method is refined with the fuzzy theory. The developed method is applied for the evaluation of various kinds of vehicle muffler sounds.
The new concept of level of service for the airport system indicates that there must be strong stimulation to proceed with the current stereotyped service standards which are being criticised due to their being based on, either physical capacity/volume or temporal/spatial standards that directly incorporates the perception of passengers. Quantitative factors have been dealt with the main service measurements when evaluating level of service. However, the passenger's perception for the provision service at the airport system is definitely important consideration to assess level of service. To enhance the reliability of service level evaluation from the passenger's point of view, this study has adopted three main evaluation factors ; temporal/spatial factors as quantitative measurements and comfort and reasonable service factors as qualitative measurements. The multi-decision model was constructed using Fuzzy Set Theory and applied to a case study at Seoul Kimpo International Airport. Results are presented in terms of passenger satisfaction with a variety of different values.
This paper presents an architecture for distributed control systems and its underlying methodological framework. Ideas and concepts of distributed systems, artificial intelligence, and soft computing are merged into a unique architecture to provide cooperation, flexibility, and adaptability required by knowledge processing in intelligent control systems. The distinguished features of the architecture include a local problem solving capability to handle the specific requirements of each part of the system, an evolutionary case-based mechanism to improve performance and optimize controls, the use of linguistic variables as means for information aggregation, and fuzzy set theory to provide local control. A distributed traffic control system application is discussed to provide the details of the architecture, and to emphasize its usefulness. The performance of the distributed control system is compared with conventional control approaches under a variety of traffic situations.
This paper illustrates the process of developing and configuring the prototype Computer Analysis System for Controlling Occupational WORKload (CAS-COWORK). The software interface between the database and expert system was attempted. The database is used for storing and retrieving series of data entered by general users and the expert system is used for identifying and solving occupational problem areas. Two theories were applied in developing the algorithm base of CAS-COWORK that were used to calculate overall workload stress level. The fuzzy set theory was introduced to capture the subject‘s workload stress perception. The Analytic Hierarchy Process (AHP) was introduced to estimate the importance of the task and workplace variables. The purpose of the system development is for future prediction and problem solving which would be highly valuable to the industrial engineer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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