[논문]확장된 Fuzzy AHP를 이용한 효율적인 의사결정

류경현; 피수영

doi:10.5391/jkiis.2009.19.6.828

확장된 Fuzzy AHP를 이용한 효율적인 의사결정
An efficient Decision-Making using the extended Fuzzy AHP Method(EFAM) 원문보기

한국지능시스템학회 논문지 = Journal of Korean institute of intelligent systems, v.19 no.6, 2009년, pp.828 - 833

류경현 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부) , 피수영 (대구가톨릭대학교 컴퓨터정보통신공학부)

초록
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웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.

Abstract ▼ AI-Helper

WWW which is an applicable massive set of document on the Web is a thesaurus of various information for users. However, Search engines spend a lot of time to retrieve necessary information and to filter out unnecessary information for user. In this paper, we propose the EFAM(the Extended Fuzzy AHP Method) model to manage the Web resource efficiently, and to make a decision in the problem of specific domain definitely. The EFAM model is concerned with the emotion analysis based on the domain corpus information, and it composed with systematic common concept grids by the knowledge of multiple experts. Therefore, The proposed the EFAM model can extract the documents by considering on the emotion criteria in the semantic context that is extracted concept from the corpus of specific domain and confirms that our model provides more efficient decision-making through an experiment than the conventional methods such as AHP and Fuzzy AHP which describe as a hierarchical structure elements about decision-making based on the alternatives, evaluation criteria, subjective attribute weight and fuzzy relation between concept and object.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP 방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이를 퍼지 관계를 기반으로 더 효과적으로 개선하여 웹 자원을 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(the Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안한다.
본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP 방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지관계를 기반으로 더 효과적으로 개선하여 웹 자원을 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM 모델을 제안하였다. EFAM은 다수 전문가로부터 개념을 획득하여 공통 개념 그리드를 구성하고 전문가별 과거경험, 배경지식, 관련평판 및 감성에 대한 기준을 가지고 자기-득점을 구한 후 전문가의 가중치를 합하여 퍼지 쌍대비교행렬을 구한다.

제안 방법

대안들의 순서를 정하고 나서 견교성(robustness)을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행한다[9]. 다양한 입력변수의 변화에 의해, 수치 모델의 결과 값이 어떻게 달라지는 지를 살펴보는 분석으로 평가기준(감성기준 고려 여부에 의해 통합된 전문가의 가중치)을 변화시켜 나감으로써 대안들의 가중치가 어떻게 변화하는지를 검토한다. 변수 ew_j의 값이 변화함에 따라 대안들의 가중치가 변하는 것을 알 수 있다.
대안들의 순서를 정하고 나서 견교성(robustness)을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행한다[9]. 다양한 입력변수의 변화에 의해, 수치 모델의 결과 값이 어떻게 달라지는 지를 살펴보는 분석으로 평가기준(감성기준 고려 여부에 의해 통합된 전문가의 가중치)을 변화시켜 나감으로써 대안들의 가중치가 어떻게 변화하는지를 검토한다.
본 논문에서는 온톨로지를 “어휘들에 대한 일정 영역의 개념적 예들을 한곳으로 집합시킨 하나의 독립된 집합체”로 정의하고 정보는 웹 애플리케이션에서 고장의 원인과 보급에 대하여 cnet.com[10], eweek.com[11]과 같은 technology 웹사이트 상에 리스트된 웹 사이트 정전 사건과 시스템 고장의 케이스연구를 조사하고 수집하여 고장원인에 대하여 시뮬레이션을 하였다.
쌍대비교행렬의 값은 Saaty의 9점 척도를 사용한 퍼지숫자를 이용하여 각 전문가에 의해 작성된 개념에 대해 일관성 있게 값이 정의되었는가를 검증하기 위해 일관성 비율 분석을 하고 분석결과가 우수하면 각 개념의 상대적 중요도를 기하평균과 가중치로 계산하고 그렇지 않으면 퍼지 쌍대비교행렬을 재구성하여 다시 일관성 비율 분석을 한다.
전문가의 판단이 처음부터 끝까지 일관되게 판단했는지를 알 수 있다. 이러한 일관성을 측정하기 위해서 일관성 비율 (Consistency Ratio : CR)을 구하여 각 전문가들의 퍼지 쌍대비교행렬의 일관성 비율 분석을 한다[8]. 일관성 비율 분석의 과정은 다음과 같이 나타낸다.
전문가별 가중치를 정의하기 위한 관련 기준 중 감성기준 고려여부에 의해 EFAM, Fuzzy AHP 방법을 사용하여 개념중요도를 비교하였고 개념들의 최종 개념 가중치를 계산하여 민감도 분석을 한 후 구간별로 계층화하였다.
전문가의 능력을 측정할 수 있는 체계를 설계하고 이를 근거로 전문가의 능력에 따른 판단결과에 대하여 가중치를 부여하고 최종 대안에 대한 우선순위를 설정하려고 하는 EFAM을 제안한다.

성능/효과

그리고 Fuzzy AHP는 개념 중요도를 계산하여 분석한 결과 EFAM과는 전문가 e1에서 ‘메모리 공간’과 ‘컴퓨터 바이러스’의 순위가 다른 것을 알 수 있었다.
그리고 전문가 e3의 쌍대비교행렬에 대한 일관성 비율 분석에서 일관성 벡터의 평균값 λ= 11.333, 일관성 지수 CI= 0.148 으로 CR = 0.099로 계산되어 쌍대비교행렬의 값이 일관성 있게 구성되었다는 것을 알 수 있었다.
따라서 ‘웹서버에서 발생할 수 있는 고장’ 문제 영역의 개념의 중요도는 EFAM과 Fuzzy AHP에서 ‘컴퓨터 바이러스’가 가장 높다는 것을 알 수 있었다.
설문 결과 과거경험, 배경지식, 관련평판 그리고 감성의 중요한 비는 각각 0.24, 0.27, 0.24, 0.25로 계산되었고 기준의 중요도는 배경지식 > 감성 > 과거경험 >관련평판 순으로 나타났다.
그러나 크리스프 값을 가진 의사결정 행렬은 부정확한 판단을 모델링할 때 전문가의 의견을 반영할 수 없기 때문에 실생활 상황을 모델화하기에는 부적합하다. 이를 보완한 방법이 퍼지 계층화 의사결정법(fuzzy analytic hierarchy process method : Fuzzy AHP)으로 정확한 크리스프 값 대신에 퍼지 언어변수들을 삼각 퍼지숫자에 대응시킴으로써 매우 주관적인 판단에 대해 비수치적 언어 변수를 사용하는 전문가의 선호와 관련된 부정확성을 통합할 수 있다. Laarhoven and Pedrycz는 Fuzzy AHP에서 쌍대비교행렬에 직접적으로 퍼지이론의 삼각 퍼지 숫자를 이용하는 Saaty의 AHP을 전개한다.
이와 같은 방법으로 전문가 e2, e3의 퍼지 쌍대비교행렬을 구성하였고 타당성을 검증하기 위하여 일관성비율분석을 통하여 전문가 e2의 쌍대비교행렬에 대한 일관성 비율 분석에서 일관성 벡터의 평균값 λ= 11.216, 일관성 지수 CI= 0.135 로 CR = 0.091로 계산되었다.

후속연구

향후 연구과제로는 특정 분야에 대한 온톨로지를 여러 분야의 전문가들이 공동 작업을 통해서 설계하여 기존의 통계 및 규칙기반의 텍스트마이닝 기술에 온톨로지 기반 지식 검색기능을 부여하여 한 단계 발전된 정보 추론을 수행하는 연구가 요구된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	AHP는 어떤 문제점이 있나?	의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 표현하는 방법으로 계층화 의사결정법(analytic hierarchy process method : AHP)이 있다. 그러나 AHP는 평가치로 크리스프 값(crisp value : 일반수)을 사용함에 따라 평가대안에 대한 전문가의 판단이 정확하게 정량화되지 못하고 주로 분명한 의사결정 문제에만 사용되며, 전문가의 판단을 수치로 정확히 변환하는데 있어 불확실한 요소들을 고려하지 않고 있어서 평가에 있어서도 균등하지 못한 크기로 평가 된다는 문제점이 있다[1].
	의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 표현하는 방법으로 무엇이 있나?	의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 표현하는 방법으로 계층화 의사결정법(analytic hierarchy process method : AHP)이 있다. 그러나 AHP는 평가치로 크리스프 값(crisp value : 일반수)을 사용함에 따라 평가대안에 대한 전문가의 판단이 정확하게 정량화되지 못하고 주로 분명한 의사결정 문제에만 사용되며, 전문가의 판단을 수치로 정확히 변환하는데 있어 불확실한 요소들을 고려하지 않고 있어서 평가에 있어서도 균등하지 못한 크기로 평가 된다는 문제점이 있다[1].
	L-R형 퍼지숫자를 사용한 방법은 쌍대비교행렬의 단계에 있어서 어떤 개념을 직접 도입하지 않은 방법인가?	이를 해결하기 위해서 AHP를 퍼지화하는 방법이 1985년에 Buckley에 의해 L-R형 퍼지숫자를 사용한 방법이 제안되고 있다. 이것은 쌍대비교행렬의 단계에 있어서 퍼지개념을 직접 도입하지 않은 방법이다. Zadeh는 인간 사고와 유사한 방식에서 부정확성 및 애매성과 관련된 불확실성을 추론하기 위해서 퍼지 집합을 제안하였다.

참고문헌 (11)

Naoya Kotami and Yukio Kodono, 'A Study on AHP using Fuzzy Theory,' 20th Fuzzy System Symposium, 2004
P. J. M. Laarhoven and W. Pedrycz, 'A Fuzzy Extension of Saaty's Priority Theory,' Fuzzy Sets and Systems. Vol. 11, No. 13, pp. 229-241, 1983

상세보기
Ozan Cakir and Mustafa S. Canbolat, 'A Web-Based Decision Support System for Multi-Criteria Inventory Classification Using Fuzzy AHP Methodology,' Expert Systems with Applications, Vol. 35, No. 3, pp. 1367-1378, 2008

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Tien-Chin Wang and Yueh-Hsiang Chen, 'Applying Consistent Fuzzy Preference Relation to Partnership Selection,' Omega, Vol. 35, No. 4, pp. 384-388, 2007

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Tien-Chin Wang and Yueh-Hsiang Chen, 'Applying Fuzzy Linguistic Preference Relations to the Improvement of Consistency of Fuzzy AHP,' Information Systems, Vol. 178, pp. 3755-3765, 2008
T. L. Saaty, 'How to Make a Decision:The Analytic Hierarchy Process,' European Journal of Operational Research, Vol. 48, pp. 9-26, 1990

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C. S. Son and H. M. Chung, 'An Emotion Classification Based on Fuzzy Inference and Color Psychology,' International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems, Vol. 4, No. 1, pp. 18-22, 2004

원문보기 상세보기
Jacek Malczewski, GIS and Multicriteria Decision Analysis, John Wiley & Sons Inc, 1999
F. Campolongo, J. Cariboni, and A. Saltelli, 'An Effective Screening Design for Sensitivity Analysis of Large Models,' Environmental Modelling and Software, Vol. 22, pp. 1509-1518, 2007

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Rachel Conrad, California power outages suspended-for now, CNET news.com,
Craig Newell, Network Card Theft Causes Internet Outage, http://www.eweek.com/c/a/Security/Network-Card-Theft-Causes-Internet-Outage, 2004

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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