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퍼지 모델링과 유전자 알고리즘을 이용한 무선 센서 네트워크에서 위치추정
윤숙현(Sukhyun Yun),이제헌(Jaehun Lee),정우용(Wooyong Chung),김은태(Euntai Kim) 한국지능시스템학회 2008 한국지능시스템학회논문지 Vol.18 No.4
무선 센서 네트워크에서 노드들의 위치 측정 문제는 다양한 위치인식 기법을 적용하기 위해 기본적으로 해결해야 한다. 위치측정 문제는 위치가 알려진 일부 고정 노드들을 기준으로 나머지 노드들의 위치를 결정하는 문제이다. 기존의 대부분의 위치측정 기법은 고정 노드들로 부터의 각도나 거리 측정값을 기반으로 삼각기법(triangulation) 이나 multilateration 방법을 사용한다. 본 논문에서는 노드들 간의 연결성이 알려져 있을 때 퍼지 모델링과 유전자 알고리즘을 사용하여 서로 전송범위 내에 있는 노드 쌍에 대해 가중치를 주어 미지 노드의 위치를 계산하는 향상된 중점 기법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 중점 기법이 단순히 연결성만을 사용하는 중점 기법에 비해 정확한 위치측정이 가능함을 확인하였다. Localization is one of the fundamental problems in wireless sensor networks (WSNs) that forms the basis for many location-aware applications. Localization in WSNs is to determine the position of node based on the known positions of several nodes. Most of previous localization method use triangulation or multilateration based on the angle of arrival (AOA) or distance measurements‘ In this paper, we propose an enhanced centroid localization method based on edge weights of adjacent nodes using fuzzy modeling and genetic algorithm when node connectivities are known. The simulation results shows that our proposed centroid method is more accurate than the simple centroid method using connectivity only.
무상원조 신규 프로젝트 예비검토를 위한 스크리닝 방안 고찰 : 다기준분석(MCA)의 단순부가가중치법(SAW) 활용을 중심으로
정우용 신한대학교 2020 신한대학교 논문집 Vol.43 No.
Multi Criteria Analysis (MCA) or Multi Criteria Decision Analysis (MCDA) is a decision analysis method that evaluates several conflicting criteria as part of the decision making process. MCA can be used for projects where the criteria cannot be easily quantified due to its uneconomic value. MCA is similar to cost-benefit analysis, but is not limited to currency units for comparison. There is no limit to setting the criteria, and the criteria are generally weighted and valued. A weighted criterion is assigned a weighted score (MCI) in a standardized format in the performance (impact) matrix to determine the ranking of project alternatives. As the scale of official development assistance (ODA) in Korea expands, the number of new ODA projects is greatly increasing every year. In this respect, it is important to find and select projects efficiently in line with the government's ODA policies and strategies. However, since more than 40 grant ODA project implementation agencies are selecting new ODA projects (especially candidate projects for preliminary survey) according to their own separate internal standards and procedures without a quantitatively measurable evaluation system, it is necessary to establish a fairer and more transparent project selection process. In this paper, the use of multi-criteria analysis (MCA) technique is suggested as a simple method to secure fairness and transparency in the process of project identification and screening. In particular, a simple pilot proposal is presented using the Simple Additive Weighting Method (SAW) model, which is one of the multi-criteria analysis (MCA) techniques, for the screening work to select a candidate project for preliminary survey. According to the SAW structure, project evaluation criteria and weights are applied to make a project performance matrix for a country, and the final weighted score is calculated to derive the priority of the project.