군의 전투 상황을 모의하는 전투 시뮬레이션 모델을 개발함에 있어서 현대전, 미래전의 핵심인 지휘통제분야에 대한 모의가 필요하다. 본 논문에서는 교전위주의 현재 워게임 모델을 개선하기위해 군의 의사결정과정인 부대지휘절차를 지능형 에이전트를 이용하는 모의방법론을 제시하였다. 계층별 지휘본부를 대리할 수 있는 다중 에이전트의 아키텍처를 설계하고 각각 에이전트의 기본적인 구조와 모의논리를 연구하였다. 본 연구는 지능형 에이전트의 적용대상을 관으로 확대하는 방법론이 될 것이고, 기본구조를 더욱 심화 발전시키면 불확실한 전장상황을 보다 정확하게 모의할 수 있는 기초가 될 것이다.
본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.
계층적 의사결정론(AHP)에서 응답자의 신뢰성을 평가하기 위해 일관성 지수가 활용된다. 일반적으로 일관성 지수값이 0에 근접할 수록 신뢰성이 있다고 판단되나, 신뢰성에 대한 임계값은 9점 척도의 비교행렬로 부터 모의실험 된 무작위 지수의 평균에 의존한다. 본 연구에서는 9점 척도 비교행렬에 의한 모의실험 분포가 차원별로 치우침이 심한 분포라는 점에 기초하여, 차원별 일관성 지수의 분위수에 기초한 통계적 가설검정 방법을 소개하기로 한다. 그리고, 모의실험으로 계산된 일관성 지수의 분포에 따라 적절한 임계 분위값을 제공하였다. 또한, 쌍대비교행렬의 각 원소에 오차를 고려한 모형을 적용하여, 일관성 지수의 분포를 감마분포로 특수한 경우 근사시킬 수 있음을 제시하였다.
테이터 마이닝은 대용량의 데이터 셋을 분석하기 위하여 새로운 이론, 기법, 분석 툴을 제공하는 전산 지능분야의 새로운 영역중 하나이다. 데이터 마이닝의 주요 기법으로는 연관규칙 탐사, 분류, 클러스터링 등이 있다. 그러나 이들 기법을 기존 연구 방법들처럼 개별적으로 사용하는 것보다는 통합화하여 규칙들을 자동적으로 발견해내는 방법론이 필요하다. 이런 데이터 규칙 추출 방법론은 대량의 데이터들을 분석하여 성공적인 의사결정을 내리는데 도움을 줄 수 있기에 많은 분야에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 계층적 클러스터링 알고리듬과 러프셋 이론을 이용하여 대량의 데이터로부터 의미 있는 규칙들을 발견해 내는 자동적인 규칙 추출 방법론을 제안한다. 또한 UCI KDD 아카이브에 포함되어 있는 데이터 셋을 이용하여 제안하는 방법에 대하여 실험을 수행하였으며, 실제 생성된 규칙들을 예시하였다. 이들 자동 생성된 규칙들은 효율적인 의사결정에 도움을 준다.
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.
최근 기업 정보에 대한 온톨로지 구축 필요성이 대두되면서 기업의 투자 비용과 시간을 고려한 온톨로지 구축 대상 선정을 위한 효율적인 기법이 요구되고 있다. 그러나 기존의 온톨로지 구축 방법론에서 제시한 대상선정 기법은 전체를 대상으로 하거나, 특정 영역만을 대상으로 한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 정성적요소를 포함하는 다기준 의사결정에서 정량적인 평가를 지원하는 의사결정지원기법인 AHP(Analytic Hierarchy Process:계층화분석법)기법을 온톨로지 구축 대상 선정에 적용하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 온톨로지 적용대상의 우선순위를 결정지을 수 있으며, 기업의 온톨로지 구축시 목표와 전략에 맞는 대상선정의 정량적 기준을 제공할 수 있다.
공공과 민간부문에 있어 다양한 평가기준에 대하여 집단의사를 반영할 수 있고 주관적이고 객관적인 의사결정변수를 계층적 평가구조에 따라 모두 고려하여 종합평가할 수 있는 집단의사결정 지원시스템으로 AHP(Analytic Hierarchy Process:계층분석법)이 주목받고 있으며, 이론적으로도 높이 평가되고 있어 현존하는 의사결정기법 중 가장 광범위하게 활용되고 있다. 본 연구에서는 도로투자우선순위를 결정하는데 있어 다기준분석기법으로 AHP를 활용토록 하였으며, 이제까지 경제성외에 소홀하게 다루어졌던 환경적인 측면, 주민생활과 지역균형발전 등을 반영한 종합평가를 실시하기 위하여 평가항목별 가중치를 설정하고 각 항목별 평가지표에 대한 도로투자사업 평가배점의 기준을 마련토록 하였다. 또한 AHP를 적용함에 있어 사례 분석할 경상북도 도로투자사업과 같이 평가대상노선이 많을 경우 쌍대비교에 의한 우선순위 평가가 불가능하기 때문에, 상위 평가항목에 대해서는 상대평가법에 의해 가중치를 구하고, 각각의 하위 목적요소에는 평점에 의한 절대평가법을 조합하여 도로투자우선순위를 결정할 수 있는 AHP의 분석방법론을 제안토록 하였다.
본 연구의 목적은 청년 취업자의 직무만족도와 이직의사의 다양한 변화형태를 추정하여 잠재계층을 분류하고, 두 변수에 영향을 미치는 직무적합도(전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준적합도)와의 효과를 밝히는 것이다. 이를 위하여 청년패널 2001의 만 15∼29세 청년 취업자를 대상으로 한 2001년부터 2006년까지의 종단자료를 이용하였다. 직무만족도와 이직의사의 잠재계층을 동시에 도출하기 위해 준모수적 집단중심 접근 방법의 확장모형인 이중 변화형태 모형(dual trajectory model)을 적용하였다. 분석 결과, 직무만족도 변화에 따른 잠재계층은 4개로 분류되었고, 변화형태에 따라 증가집단, 감소집단, 중간수준집단, 고수준집단으로 명명하였다. 이직의사 변화에 따른 잠재 계층은 3개로 분류되었고, 변화형태에 따라 저수준집단, 유지집단, 급감소집단으로 명명하였다. 직무만족도와 이직의사에 시간의존적 변수인 전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준 적합도의 영향력을 검증한 결과, 직무만족도가 낮거나 이직의사가 높은 집단에는 교육수준 적합도 또는 기술수준적합도의 영향력이 유의하게 나타났다. 본 연구는 오랜 기간 직무만족도가 낮거나 이직의사를 지속적으로 가지고 있는 청년 취업자들을 위한 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 잠재계층 모형을 확장시켜 두 가지 변수의 잠재계층을 동시에 도출하고, 그 잠재계층을 결정짓는 데 미치는 시간의존적 독립변수의 효과를 검증하는 종단연구 방법을 적용했다는 점에서 연구방법론적 측면에서 의의가 있다.
3차원 텔레비전(3DTV)는 이차원 텔레비전(2DTV)을 대체할 새로운 혁신기술로 여러 제조사로부터 다양한 모델이 출시되고 있다. 3DTV는 매력적 요소에도 불구하고 내재된 문제점, 제조사별 기술적 차이점 때문에 소비자들은 제품선정을 위한 복잡한 의사결정 문제에 직면한다. 일반적으로 구매자들은 제품 사양을 비교하는 방식을 사용하지만 3DTV 특성상 실제 체험한 후 선택하는 것이 바람직하다. 본 연구는 소비자들이 3DTV 구매 의사결정을 지원하기 위한 일련의 방법론을 제안한다. 제품선정 기준을 도출하고 계층적분석과정(AHP) 모델을 구축한다. 이용자 테스트 방법을 제안하며 수치적 예제를 통해 제품의 우선순위가 결정되는 과정을 보인다.
Kim, Jae-Kyeong;Suh, Ji-Hae;Ahn, Do-Hyun;Cho, Yoon-Ho
지능정보연구
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제8권2호
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pp.139-157
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2002
본 연구에서는 기존 협업 필터링의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 상품추천 방법론을 제시하고자 한다. 연구에서 제시하는 상품추천 방법론은 기존 협업 필터링 알고리즘의 데이터 희박성 문제 및 동의어 문제를 극복하기 위하여 판매 데이터로 구성된 제품 계층도(Product Taxonomy)를 이용하며, 이 계층도를 기반으로 한 연관 규칙(association rule)과 의사결정 나무를 사용한다. 본 연구에서는 제시한 방법론을 단계별로 설명하였을 뿐만 아니라, 실제 H 백화점 데이터를 이용하여 적용하였다. 다양한 경우에 대하여 실험을 한 결과, 기존의 협업 필터링 알고리즘이 갖고있는 문제점을 상당히 해결하였음을 제시하였다. 이 연구에서 제시한 상품 추천 방법론은 현재 기업이 직면한 경쟁환경 하에서 고객이 과연 누구이며, 고객이 진정 무엇을 원하고 있는지를 파악하는데 도움을 줄 것이며, 고객관계관리 (CRM)를 효율적으로 구현하는 방법론으로 사용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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