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公开(公告)号：KR1020140080773A
公开(公告)日：2014-07-01
申请号：KR1020120148207
申请日：2012-12-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06F17/16
Abstract: A method for obtaining solutions to make a decision multiple-opinions comprises the steps of (a) creating an n x m opinion decision matrix including language parameters used to evaluate n alternatives made by K decision makers participating in making a decision of the opinion according to m criteria; (b) normalizing an interval gray number corresponding to the language parameters for each opinion decision matrix of each decision maker to find the normalized opinion decision matrix; (c) calculating a weighted value for each criterion based on the variance at each criterion with respect to the normalized opinion decision matrix of each decision maker, and creating the weighted and normalized decision matrix by using the calculated weighted value; (d) deciding a positive ideal solution and a negative ideal solution from the weighted and normalized opinion decision matrix of each decision maker; (e) calculating a gray correlation coefficient with each decision maker by using the positive and negative ideal solutions and the weighted and normalized opinion decision matrix; (f) calculating each gray correlation index from the gray correlation coefficient for each alterative; (g) calculating a group division criterion for each alterative with respect to the gray correlation index of the opinion decision maker; (h) determining a proximity degree based on the group separation criterion for each alternative; and determining a level of the alternatives according to sizes of proximity degrees.
Abstract translation: 一种用于获得决策多重意见的解决方案的方法包括以下步骤：（a）创建一个nxm意见决策矩阵，其包括用于评估参与根据m个标准来决定该意见的K个决策者所做出的n个备选项的语言参数 ; （b）归一化与每个决策者的每个意见决策矩阵相对应的语言参数的间隔灰度数，以找到归一化的意见决策矩阵; （c）基于每个标准的方差相对于每个决策者的归一化意见决策矩阵来计算每个标准的加权值，并通过使用计算的加权值创建加权和归一化的判定矩阵; （d）从每个决策者的加权和归一化意见决策矩阵中确定积极的理想解和负理想解; （e）通过使用正和负理想解和加权和归一化意见决策矩阵来计算每个决策者的灰色相关系数; （f）从每个替代的灰色相关系数计算每个灰色相关指数; （g）根据意见决策者的灰色相关指数计算每个替代品的组划分标准; （h）基于每个替代物的组分离标准确定接近程度; 以及根据接近程度的大小来确定替代的水平。
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公开(公告)号：KR101546252B1
公开(公告)日：2015-08-21
申请号：KR1020150024498
申请日：2015-02-17
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/0833 , H04L41/0604 , H04L41/0654
Abstract: 본 발명은 센서노드의 잔류 에너지 데이터와 전체 센서노드의 평균 잔류 에너지 데이터를 비교하여 센서노드의 활성모드를 제어하고, 센서노드 자체에서 중복된 센싱 데이터를 제어하여 센서노드의 에너지 효율을 향상시킨 센서노드와 서버, 이를 포함하는 무선센서 네트워크 시스템 및 그 운영방법에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 무선센서 네트워크 시스템은, 센싱 데이터 및 잔류 에너지 데이터를 생성하고, 싱크노드로 센싱 데이터와 잔류 에너지 데이터를 전송하는 센서노드; 센서노드로부터 전송받은 센싱 데이터 및 잔류 에너지 데이터를 서버로 전송하는 싱크노드; 및, 싱크노드로부터 센서노드의 센싱 데이터와 잔류 에너지 데이터를 수신하고, 수신된 센서노드의 잔류 에너지 데이터를 이용하여 센서노드의 동작모드를 결정하고, 결정된 동작모드에 대한 제어메시지를 생성하는 서버를 포함한다.
Abstract translation: 本发明涉及传感器节点，服务器，包括该传感器节点的无线传感器网络系统及其操作方法。 根据本发明，比较传感器节点的剩余能量数据和传感器节点的平均剩余能量数据，以控制传感器节点的激活模式，并且控制传感器节点的重叠感测数据以提高能量效率 传感器节点。 根据本发明的实施例的无线传感器网络系统包括：传感器节点，用于产生感测数据和剩余能量数据，并将感测数据和剩余能量数据发送到汇聚节点; 汇聚节点用于传输到服务器。 感测数据和从传感器节点发送的剩余能量数据; 以及服务器，用于从宿节点接收传感器节点的感测数据和剩余能量数据，通过使用接收的传感器节点的剩余能量数据来确定传感器模式的操作模式，并且生成关于所确定的传感器节点的控制消息 操作模式。
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公开(公告)号：KR101418307B1
公开(公告)日：2014-07-14
申请号：KR1020120148207
申请日：2012-12-18
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본 발명의 다중 의사 결정 문제 해법 도출 방법은 (a) 의사 결정에 참여하는 K 명의 의사 결정자들이 n 개의 대안들을 m 개의 기준들에 따라 평가하는 언어적 변수들로 구성된 n×m 의사 결정 행렬을 의사 결정자마다 생성하는 단계, (b) 각 의사 결정자의 의사 결정 행렬마다, 언어적 변수들에 상응하는 구간 회색수들을 정규화하여, 정규화된 의사 결정 행렬들을 구하는 단계, (c) 각 의사 결정자의 정규화 의사 결정 행렬마다, 각 기준에서의 분산에 기초하여 각 기준에 대한 가중치를 연산하고, 연산된 가중치를 이용하여 가중 정규화 의사 결정 행렬들을 생성하는 단계, (d) 각 의사 결정자의 가중 정규화 의사 결정 행렬로부터 긍정적 이상 해법과 부정적 이상 해법을 각각 결정하는 단계, (e) 긍정적 이상 해법과 부정적 이상 해법 및 가중 정규화 의사 결정 행 렬을 이용하여, 회색 상관 계수를 각 의사 결정자마다 연산하는 단계, (f) 각 대안에 관하여 회색 상관 계수로부터 회색 상관 지수들을 각각 연산하는 단계, (g) 모든 의사 결정자들의 회색 상관 지수들에 대하여, 각 대안마다 그룹 분리 척도를 연산하는 단계, (h) 각 대안마다 그룹 분리 척도에 기초하여 상대적 근접도를 결정하는 단계 및 (i) 상대적 근접도들의 크기 순서에 따라 대안들의 순위를 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
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公开(公告)号：KR101394247B1
公开(公告)日：2014-05-14
申请号：KR1020120146111
申请日：2012-12-14
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: The present invention provides a system for recommending context-aware services based on relationships comprises a service providing system and a recommending system.The service providing system directly provides a social network service for users or connects to the social network service directly or indirectly, collects user status information through the user terminal, retains service items, and collects and retains grades of the users for the service items. The service recommendation system comprises a user relationship query unit obtaining information of members which compose the social network relationship of the user through the service providing system according to a service recommendation request; a user status query unit obtaining the user status information from the user terminal through the service providing system; a grade query unit obtaining grade information given to previous service items by the social network relationship members from the service providing system, under a specific condition equal to the current status of the users; a grade estimating unit generating a rating conversion grade decided by familiarity between the user and the social network relationship members of the user, generating grade vectors composed of the service item grade under the specific status, and estimating an expected grade for at least one of the services, which the users have not experienced, by using an aggregate function based on similarity between the grade vector of the users and the grade vector of the members; and a service selecting unit providing the result of the selected recommendation service based on the estimated expected grades.
Abstract translation: 本发明提供了一种基于关系的推荐上下文感知服务的系统，包括服务提供系统和推荐系统。服务提供系统直接或间接地直接或者间接地向用户提供社交网络服务或连接到社交网络服务，收集用户 通过用户终端的状态信息，保留服务项目，并为服务项目收集和保留用户的成绩。 服务推荐系统包括用户关系查询单元，根据服务推荐请求，通过服务提供系统获取构成用户的社交网络关系的成员的信息; 用户状态查询单元，通过所述服务提供系统从所述用户终端获取用户状态信息; 等级查询单元在等于用户的当前状态的特定条件下从服务提供系统获取由社交网络关系成员给予的先前服务项的等级信息; 级别估计单元，其生成由用户和用户的社交网络关系成员之间的熟悉度决定的评级转换等级，生成由特定状态下的服务项目级别组成的等级向量，并且估计至少一个 通过使用基于用户的等级向量与成员的等级向量之间的相似度的聚合函数，用户没有经历的服务; 以及服务选择单元，其基于所估计的预期等级提供所选择的推荐服务的结果。
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