• 한국산업정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-9
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• 2015

본 연구에서는 다속성 의사결정(MADM)과 게임 이론을 결합하여 무선 자원의 이용효율을 향상시키는 호 수락제어 방법을 제시한다. 다속성 의사결정 방법으로 그레이 관계분석(GRA), 단순부가가중치법(SAW), TOPSIS들을 이용하였는데, 이 방법들은 서로 다른 서비스 품질(QoS)을 갖는 서비스들이 선호하는 대상 네트워크들의 선호도를 계산할 것이다. 이 선호도 값들을 이용한 효용함수를 바탕으로, 사용자가 요구하는 서비스 중에서 서비스 제공자들에게 적합한 서비스를 선택할 수 있도록 비협력적 게임이 진행된다. 요청되는 모든 서비스가 선택될 때까지 게임은 반복적으로 진행되며, 각 단계에서 내쉬균형을 이루는 서비스가 선택되도록 하였다. 서로 다른 특성을 갖는 4개의 무선 랜(WLAN) 시스템 중에서 임의의 2개의 네트워크가 중첩하여 존재하는 경우들을 각각 분석한 결과, 모든 다속성 의사결정 방법들은 서비스 제공자가 얻는 최대 보수의 차이는 있었으나 게임의 각 단계에서 동일한 서비스 선택하는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.149-159
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• 2019

식스시그마는 시장과 고객의 패러다임과 트렌드의 변화에 맞추어 모든 사업의 프로세스와 전략을 개선하는 경영 혁신운동이다. 식스시그마 프로젝트 선정에 관한 기존의 연구는 있으나 불완전한 정보환경 하에서 프로젝트 선정을 위한 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 불완전한 정보 하에서 올바른 프로젝트 선정을 위해 통합 MCDM 기법을 적용 방법을 제안하는 것이다. 식스시그마 프로젝트 선정을 위해 4단계인 1) 평가기준 간 가중치 결정 2) 팀 멤버 간 전문역량의 상대적 중요도 결정 3) 프로젝트 선호도 척도 산정 4) 최종 프로젝트 우선순위 결정 등을 위해 그룹 Fuzzy AHP, 불완전한 정보환경 하에서의 비퍼지화 TrFN 변환, GRA의 통합기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 식스시그마 프로젝트 선정단계의 적용방안에 대한 이해를 돕기 위해 수치예가 제시되었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.199-208
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• 2023

Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.