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"상황 평가에 기반을 둔 병합"을 위한 개선 방법
Improved Method for "Aggregation Based on Situation Assessment" 원문보기

정보처리학회논문지. The KIPS transactions. Part B. Part B, v.8B no.6, 2001년, pp.669 - 674  

최대영 (유한대학 경영정보과)

초록
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병합 과정에 병합 상황을 반영하기 위해 상황 평가에 기반을 둔 병합(ASA) 방법이 제안되었다.[1]. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 병합을 위한 입력으로 사용된다. 상황 평가 모델의 정수화된 출력은 현재의 병합 상황 정도를 나타낸다. ASA 알고리즘은 최소값과 최대값 사이에서 기껏해야 몇 개의 병합 결과를 만들어 낸다. 결과적으로 ASA 방법은 최소값과 최대값 사이에서 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 두 가지의 개선된 ASA (I-ASA) 방법을 제안한다. 이들 I-ASA 방법에서는 상황 평가 모델의 매개변수의 값이 실수 값이 되는 것이 허용되고, 최소값과 최대값 사이에서 연속된 병합 결과를 만들 수 있게 하기 위해 두 가지의 개선된 ASA 알고리즘을 제시한다. 이들 I-ASA 방법들은 정밀 병합과 근사 병합을 다룰 수 있다. 결과적으로, ASA 방법[1]과 비교할 때 제안된 I-ASA 방법들이 보다 더 정교한 병합 결과를 갖는 응용 분야를 적절히 다룰 수 있고, 또한 보다 범용적인 병합 분야에 사용될 수 있다는 관점에서 장점이 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to reflect the aggregation situation in the aggregation process, aggregation based on situation assessment (ASA) method was proposed in [1]. It consists of the situation assessment model (SAM) and the ASA algorithm. In the SAM, the value of parameter, p, is transformed into the nearest inte...

주제어

#상황 평가에 기반을 둔 병합   #개선된 상황 평가에 기반을 둔 병합  

참고문헌 (10)

  1. 최대영, '상황 평가에 기반을 둔 병합', 정보처리논문지, Vol.5, No.10, pp.2584-2590, 1998 

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  2. D. -Y. Choi and K. W. Oh, 'ASA and its application to multi-criteria decision making,' Fuzzy Sets and Systems, Vol.114, pp.89-102, 2000 

    상세보기 crossref

  3. R. E. Bellman & L. A. Zadeh, 'Decision-Making in a Fuzzy Environment,' Management Science, Vol.17, No.4, pp.B141-B164, Dec., 1970 

    상세보기

  4. R. R. Yager, 'Connectives and Quantifiers in Fuzzy Sets,' Fuzzy Sets and Systems, Vol.40, pp.39-75, 1991 

    상세보기 crossref

  5. G. J. Klir & T. A. Folger, Fuzzy Sets, Uncertainty and Information, Prentice Hall, 1988 

  6. R. R. Yager, 'On a General Class of Fuzzy Connectives,' Fuzzy Sets and Systems, Vol.4, pp.235-242, 1980 

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  7. H.J. Zimmermann, Fuzzy Sets Theory and Its Applications, Kluwer Nijhoff Publishing, 1986 

  8. M. Schneider, M. Friedman and A. Kandel, 'On Fuzzy Reasoning in Expert Systems,' FSU-SCRl-87-09, March, 1987 

  9. M. Friedman, M. Schneider and A. Kandel, 'The Use of Weighted Fuzzy Expected Value(WFEV) in Fuzzy Expert Systems,' Fuzzy Sets and Systems, Vol.32, pp.37-45, 1989 

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  10. L. A. Zadeh, 'A theory of approximate reasoning,' in J. E. Hayes et al (Eds.), Machine Intelligence, pp.149-194, 1979 

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