• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.362-365
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• 2008

In the conventional fuzzy system reliability analysis, the reliabilities of the fuzzy systems and the components of fuzzy systems are represented by real values between zero and one, fuzzy numbers, vague sets, interval valued fuzzy sets, etc. This paper propose a method to represent and analyze the reliabilities of the fuzzy systems based on the internal valued vague sets defined in the universe of discourse [0, 1]. In the interval valued vague sets, the upper bounds and the lower bounds of the conventional vague sets are represented as the intervals, therefore it can allow the reliabilities of a fuzzy system to represent and analyze in a more flexible manner.

• 산업경영시스템학회지
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• 제20권43호
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• pp.321-331
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• 1997

Measurement of attributes is often highly subjective and imprecise, yet most MADM methods lack provisions for handling imprecise data. Frequently, decision makers must establish a ranking within a finite set of alternatives with respect to multiple attributes which have varying degrees of importance. The problem is more complex if the evaluations of alternatives according to each attribute are not expressed in precise numbers, but rather in fuzzy numbers. Analysis must allow for lack of precision and partial truth. The advantages of a fuzzy approach for MADM are that a decision maker can obtain efficient solutions all at once without trial and error, and that this approach provides better support for judging the interactive improvement of solutions in comparison with o decision making method. The algorithm used in this study is based on the concepts of vague set theory. Linguistic variables and vague values are used to facilitate a decision maker's subjective assessment about attribute weightings and the appropriateness of alternative versus selection attributes in order to obtain final scores which are called vague appropriateness indices. A numerical example is presented to show the practical applicability of this approach.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.927-935
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• 2005

규칙기반시스템에서 퍼지 생성규칙의 확신도와 규칙에 나타나는 퍼지 술어의 확신도는 0과 1사이의 실수로 표현한다. 만일 퍼지 생성규칙의 확신도와 퍼지 술어의 확신도를 모호집합에 기반을 둔 0과 1사이의 모호숫자와 같은 구간으로 표현한다면, 규칙기반시스템이 더 유연한 방법으로 퍼지추론을 하는 것이 가능하게 된다[18]. 우리는 모호집합 추론을 자동으로 실행하는 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 이 모호집합 추론 알고리즘은 규칙기반시스템이 더 유연하고 효율적인 추론을 실행하는 것을 허용한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.445-450
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• 2008

퍼지시스템의 신뢰도를 분석하기 위해서 기존의 연구에서는 퍼지시스템의 구성요소의 신뢰도를 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간, 모호집합, 구간값 퍼지집합 등으로 표현하였다. 본 논문에서 우리는 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 구간값 모호집합을 기반으로 퍼지시스템의 신뢰도를 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 구간값 모호집합에서는 기존 모호집합[12, 14]의 상한과 하한을 각각 구간으로 표현한다. 그러므로 퍼지시스템의 신뢰도를 더 유연한 방법으로 표현하고 분석하는 것을 가능하게 한다. 제안한 방법은 Kumar[14]가 언급한 복잡한 퍼지 사다리꼴숫자 연간보다는 퍼지 삼각숫자의 간단한 산술연산을 사용하기 때문에 제안된 방법의 실행속도는 기존의 방법보다 실행이 더 빠르다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제20권3호
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• pp.285-295
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• 2024

Driven by the vague assessment big data, a product service system (PSS) evaluation method is developed based on a hybrid model of multi-weight combination and improved TOPSIS by relative entropy. The index values of PSS alternatives are solved by the integration of the stakeholders' vague assessment comments presented in the form of trapezoidal fuzzy numbers. Multi-weight combination method is proposed for index weight solving of PSS evaluation decision-making. An improved TOPSIS by relative entropy (RE) is presented to overcome the shortcomings of traditional TOPSIS and related modified TOPSIS and then PSS alternatives are evaluated. A PSS evaluation case in a printer company is given to test and verify the proposed model. The RE closeness of seven PSS alternatives are 0.3940, 0.5147, 0.7913, 0.3719, 0.2403, 0.4959, and 0.6332 and the one with the highest RE closeness is selected as the best alternative. The results of comparison examples show that the presented model can compensate for the shortcomings of existing traditional methods.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.979-985
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• 2006

기존 연구에서 퍼지시스템의 신뢰도는 0과 1사이의 실수, 퍼지숫자, 신용구간 등으로 표현하고 분석한다. 본 논문에서, 우리는 퍼지시스템의 가중 구성요소의 신뢰도와 가중 구성요소의 중요도를 반영하는 가중값을 전체집합 [0, 1]에서 정의되는 모호집합으로 표현하고 분석하는 방법을 제안한다. 모호집합은 참 소속함수와 거짓 소속함수로 구성된 구간으로 표현된다. 따라서 모호집합은 퍼지시스템의 신뢰도와 가중값를 더 유연한 방법으로 표현하는 것을 가능하게 한다. 제안된 방법은 퍼지시스템내의 가중 구성요소의 가중값을 고려하므로, 제안한 방법의 신뢰도분석은 기존의 방법들 보다 더 유연하고 효과적이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.52-57
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• 1999

이 논문에서는 vague형 퍼지 데이터베이스에서 질의에 대한 튜플의 소속척도 연산을 분석하여 사용자가 요구하는 결과를 보다 효과적으로 얻을 수 있는 방법을 제안한다. 또한 정보 이론을 이용하여 사용자의 질의에 대한 데이터베이스의 엔트로피를 계산함으로써 데이터베이스의 특성을 분석하고, 아울러 엔트로피를 제어할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.533-537
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• 2005

리커트 척도는 어떤 의도의 질문에 대한 동의를 수치적으로 나타내는 방법으로서 주로 5점 척도를 많이 사용하나 여러번 질문에서 응답자체가 애매성을 가지고 있다. 본 연구에서는 3점 척도의 응답의 애매성을 5점 척도의 멤버쉽 함수로 나타낸 후 한 항목의 응답의 95% 신뢰구간을 다시 멤버쉽함수로 하여 그 데이터를 퍼지가설검정하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제13권22호
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• pp.43-50
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• 1990

In conventional function analysis, the function values are evaluated by experts, which are treated as exact values. For many cases, it is often difficult to evaluate the function values of a certain subject because the criteria of evaluation are very vague. This paper presents a new function evaluation method using fuzzy set. The purpose of the method is to minimize the difference among experts by recognizing an intersection point of membership function as a representative value.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권12호
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• pp.930-937
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• 2001

퍼지숫자의 정렬은 퍼지숫자를 크기 순서로 나열을 하는 것이다. 일반적으로 퍼지숫자의 정렬을 위해서는 퍼지숫자 사이의 비교가 필요한데. 피지숫자가 명확하지 않은 값을 표현하기 때문에. 그 비교 결과 역시 명확하지 않을 수 있다 따라서 그 비교결과를 이용한 정렬결과 역시 명확하지 않을 수 있다 그러나 지금가지 대부분의 연구는 퍼지숫자의 정렬 결과를 하나의 배역로만 명확하게 표현하였다. 본 논문 에서는 이러한 점을 고려하여 퍼지만족함수를 이용한 퍼지숫자 정렬방법을 제안한다. 퍼지만족함수는 두 퍼지숫자를 비교하여 그 대소를 0과 1사이의 퍼지집합으로 표현하는 퍼지비교방법이다. 제안하는 방법은 정렬결과로 단순히 하나의 배열만을 생성하지 않고, 퍼지숫자가 겹쳐서 생길 수 있는, 다른 가능한 정렬결 과들을 생성한다.