위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.
위치 기반 서비스는 사용자 중심의 위치를 기반으로 한 정보 서비스이며 유비쿼터스 시대에 있어서 핵심적인 엔진으로서 논의되어져오고 있다. 본 연구의 목적은 다중 의사 결정 기법을 통해 이동 단말 사용자의 위치 정보와 공간적 선호도를 반영한 새로운 온톨로지 추론 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 POI 검색을 위한 온톨로지 기반의 LBS 추론시스템을 개발하고 사용자의 상황인식정보와 개인적 특성 및 공간선호도에 따른 온톨로지로 구축을 하여 그 구현 결과를 보였다. 또한 사용자의 의사결정시 결정기준요소에 가중치 부여를 위한 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 위치 기반 서비스 방법을 제안하였다.
본 연구는 의사결정과 성격평가에 있어서 컴퓨터를 매개로 한 의사소통(CMC) 조건과 면대면 조건간에 어떠한 차이가 있는지를 알아보았다. 4∼5명으로 구성된 17개 집단 각각은 CMC 조건에서 기여입학제, 면대면 조건에서 학부제에 대해 30분씩 찬반토론을 하였다. 참가자들은 토론 전 및 진행동안 매 8분씩 총4회에 걸쳐 개인 의사결정을 평가하였고, 토론 마지막 부분에서 집단의사결정을 실시하였다. 분석 결과, 두 조건 모두에서 집단의사결정의 극단화 현상이 나타났다. 면대면 조건에서는 집단토론이 이미 초기단계에서 개인들의 의사결정에 영향을 미쳐 더 극단적으로 변화시켰지만, CMC 조건에서는 집단토론이 개인의사결정에 어떠한 영향도 미치지 않았다. 또한, 각 조건에서 토론 후 자신과 타인에 대한 성격을 평가하였다. 그 결과, 두 조건 모두에서 자신에 대한 평가는 유사했으나, 다른 사람에 대한 평가는 면대면 조건보다 CMC 조건에서 더 부정적이었다. 또한, CMC 조건보다는 면대면 조건에서 나에 대한 자기평가와 타인에 의한 평가간의 일치도가 외향성과 지적인 측면의 교양 차원에서 더 컸다.
본 연구에서는 소매업 변동에 관한 제 이론 검토와 입지 이론에서는 수요이론과 공급 이론에 대하여 두 이론이 부분적 적정성을 갖는 한편 양 이론이 동시적 고찰하지 못함에 따라 소매업태 입지 관련 적용에는 한계가 있다는 점을 지적하였다. 체인오퍼레이션의 의사결정 프로세스 분석을 통하여 새로운 체인 입지와 관련 문제점으로 공간 경쟁 효과와 시스템에 대한 매력효과를 검토하여 장단점을 복합적으로 반영하여 신규 출점 입지 의사결정을 하여야 한다는 것이다. 기존 선진 소매기업의 의사결정 기법을 통하여 국내 기업의 입지 의사결정에 기초 자료로 제공하고 실증 연구로서는 포화기 단계에 들어선 한국 할인점 시장(인천지역 T사의 기 출점)을 대상으로 의사결정단계의 일반 기준과 세부 기준을 제시를 통하여 AHP(Analytic Hierarchy Process) 계층 분석 방법으로 중요도를 평가하였다.
본 연구는 대용량의 공간자료에서 의미 있는 지식을 탐색 및 발견하고, 인터넷 환경에서 공간적 의사결정과정을 지원하기 위한 방안을 설계하였다. 그리고 설계를 기반으로 실험적 원형 시스템(Pilot Tested System)을 구현하여 의사결정자와 분석가 사이에서 특정주제에 적합한 다차원적 분석을 위해 양방향 통신이 가능하도록 공간 데이터 웨어하우스의 눈송이 스키마모델(snowflake schema model)을 활용하였다. 눈송이 스키마는 공간자료와 연계할 경우 기존 스타 스키마모델(star schema model)보다 확장성과 유연성이 뛰어난 분석중심의 설계방안이다. 또한 눈송이 스키마모델의 평가를 위해 백화점 거래사례를 통해 실험적 시스템을 구현하여 평가하였다. 이 시스템의 목적은 목표마케팅 지역설정이며, 의사결정자와 분석가의 양방향통신이 가능한 인터넷상담시스템이다.
의사결정지원체계의 한 분류인 공간의사결정지원체계(SDSS)는 지리정보체계(GIS)와 의사결정지원체계(DSS)의 결합으로 이루어진다. 계획지원체계(PSS)는 공간의사결정지원체계의 기능에 지리정보체계보다 고차원의 공간분석기능과 시간기능을 추가하여 구성된다. 본 연구는 계획가와 기술자가 적정 하수도 관경대안을 생성할 수 있는 계획지원체계의 개발에 관한 연구이다. 적정 하수도관경 결정을 위한 계획지원체계(PSS/GSS)의 이론적인 근거는 토지이용계획과 개발이 우오수관로의 수요를 유발한다는데 있다. 공급, 수요, 대안생성, 그리고 평가의 4단계를 통하여 PSS/GSS는 하수관거 생성의 기본계획, 기본설계,실시설계단계를 통합한다. GIS와 사용자 인터페이스는 하수도관망 배치, 하수량 산장, 그리고 생성된 대안의 도시에 유용한 수단이다. 모의에 ?나 하수도관경결정모델은 초리관망을 생성하낟. 사용자는 하수도관망의직접조작에 의하거나 하수도관경결정모델의 매개변수 조정에 의하여 대안을 생성할 수 있으며 이러한 대안의 타당성은 하수도관경결정모델에 의하여 점검된다.
공간 데이터 웨어하우스는 공간 의사결정을 지원하는 시스템으로 공간 데이터 큐브를 이용한다. 공간 데이터 큐브에는 분석의 기준이 되는 공간 차원테이블과 분석의 대상이 되는 공간 사실테이블들로 구성되는데 의사결정 지원을 위해서는 공간 차원테이블의 개념계층 지원과 공간 사실테이블의 요약정보 제공이 필요하다. 그러나 기존의 연구들은 공간 개념계층에 대해서만 연구하였을 뿐 공간 요약정보에 대한 연구가 미비하였다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터 웨어하우스에서 공간 공간 요약정보를 위한 공간 집계연산에 대하여 제안한다. 본 논문에서는 공간 집계연산을 숫자화 집계연산과 객체화 집계연산으로 나누어 제안한다. 숫자화 집계연산은 공간 분석의 결과로 숫자 형태의 데이터를 반환하며, 객체화 집계연산은 공간 객체 형태로 결과를 반환한다. 본 논문에서는 확장된 공간 데이터 자료구조를 제공하여 공간 집계연산의 효율성을 높인다.
이동물체의 인식기능은 인간을 대신하여 수행하기위한 컴퓨터비젼 시스템이다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다.본 연구에서는 거리 추정 데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용하여 이동 물체의 위치를 인식하는 방법을 제안한다.
대형 및 복합 화재에 효과적으로 대응하기 위해서 화재 현장에 대한 다양한 컨텍스트를 고려하여 표준작전절차 및 매뉴얼을 기반으로 최적의 대응 방안을 도출해야 한다. 이러한 의사결정을 긴급한 상황에서 신속하고 정확하게 수행하기 위하여 화재 상황 및 관련 대응규칙을 자동으로 분석하고 대응절차를 선제적으로 제시하는 방법이 필요하다. 이를 위해 이 논문에서는 공간정보 및 화재안전정보를 이용하여 규칙 기반으로 화재 대응 의사결정을 지원하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 소방대상물의 실내외 공간정보 및 다양한 화재안전정보를 기반으로 화재 상황의 가변성을 모델링하고 이를 참조하여 화재 대응규칙 명세를 개발한다. 그리고 의사결정 시 주어진 상황에 맞게 가변성을 선택하고 룰 엔진을 통해 대응규칙을 실행하여 대응절차를 도출한다. 제안하는 방법을 재난현장 표준작전절차의 대상물별 표준작전절차를 대상으로 적용하여 실현 가능성을 검증하였다.
최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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