저고도 궤적의 장사정포 위협이 대두됨에 따라 이를 방어할 요격 시스템의 개발이 시작될 예정이다. 이러한 장사정포의 공격을 방어하는 문제는 전형적인 동적 무기 표적 할당 문제다. 동적 무기 표적 할당 문제에서는 한 시점에서의 의사결정 결과가 이후 시점의 의사결정 과정에 영향을 주며, 이는 마코브 의사결정 모형의 특징이기도 하다. 장사정포의 공격을 방어하기 위한 의사결정 과정에 허용되는 시간은 공격자와 방어자의 거리를 고려할 때 저고도 궤적의 동시 다발성 발사체에 대한 대응은 수 초 이내에 결정되어야 하나, 짧은 시간 내에 마코브 의사결정 과정으로 최적해를 구하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 장사정포 공격을 방어하는 동적 무기 표적 할당 문제를 마코브 의사결정 문제로 나타내고, 3가지 시나리오를 작성한 후 근사적 동적계획 방법을 적용하여 요격이 가능 시간 안에 해의 도출이 가능한지를 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 도출된 해의 품질을 검증하기 위하여 각 시나리오에 대하여 근사적 동적계획을 적용한 결과와 Shoot-Shoot-Look 방법을 적용한 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 장사정포의 방어 시나리오에 대하여 근사적 동적계획의 결과가 Shoot-Shoot-Look 방법을 이용한 결과보다 우수함을 보였다.
본 연구에서는 무선 네트워크 접속기능을 갖춘 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 다중 동적 의사결정지원시스템(Multi-Dynamic Decision Support System in Ubiquitous Computing; UMD-DSS)을 제안한다. 즉 유비쿼터스 컴퓨터환경에서의 의사결정은 다수의 유동 참여자들이 시시각각 변화하는 정보를 기반으로 의사결정자들 개인의 목적과 참여된 집단의 목적을 동시에 만족하는 의사결정을 지원한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 의사결정지원시스템은 혼합형구조를 이룬다. 개별 의사결정자들의 의사결정을 지원하는 분산형 의사결정지원시스템과 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화를 지원하는 중앙집중형 의사결정 시스템이 혼합된 혼합형 의사결정지원시스템을 제안한다. 혼합형 의사결정지원시스템의 기본 구조는 의사결정에 참여하는 개별에이전트들로부터 인식된 상황정보를 이용한 의사결정프로세스를 관리하는 의사결정프로세서, 다중 에이전트들을 관리하는 다중 에이전트 프로세서 및 의사결정을 위해 필요한 지식을 관리하는 지능적 지식관리 프로세서로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서의 의사결정은 시간과 공간의 제약을 받지 않으며 다중 유동의사결정자의 의사결정을 동시에 할 수 있고, 이러한 의사결정이 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화 할 수 있도록 해야 한다. 이에 적합한 비구조적인 문제인 유풀필먼트(u-Fulfillment)의 특징은 다음과 같다. 의사결정에 참여하는 유동 의사결정자가 다수이며 시시각각으로 변하는 문제에 즉각적인 대응이 요구되고 단기간의 공유된 정보를 활용하여 의미 있는 의사 결정이 요구되는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 유풀필먼트(u-Fulfillment)를 본 연구의 활용 대상으로 하여 유비쿼터스 다중 동적 의사결정지원시스템을 제안한다.
퍼지 논리에서 불확실성의 병합은 일반적으로 t-norm 과 t-conorm 같은 연산자에 의해 수행된다. 그러나 기존의 병합 연산자는 다음과 같은 단점을 가지고 있다 : 첫째, 그들은 상황에 독립적이다. 결과적으로 동적 병합 과정에 적절히 적용하기 어렵다. 둘째, 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 의사결정 과정에서 옵션들의 강점 정도를 반영해 주는 퍼지 다차원 의사결정분석에 기반을 둔 $\varepsilon$-AMDA 알고리즘을 제안한다. $\varepsilon$-AMDA 알고리즘은 옵션의 강점 정도를 나타내 주는 매개변수의 값에 따라 최소값(옵션의 최약점)과 최대값(옵션의 최강점) 사이에서 적응적인 병합 결과를 생성한다. 이러한 관점에서 이는 동적 병합에 적용될 수 있다. 또한, 의사결정을 위한 퍼지 다차원 의사결정 분석에 대한 메커니즘을 제공하고 의사결정 과정에의 직관적 연결성을 제공한다. 결과적으로 제안된 방법은 의사결정자가 옵션의 강점 정도에 따라 적절한 의사결정을 하도록 지원할 수 있다.
본 연구는 도시에서 발생하는 홍수에 대응하기 위해서 홍수취약요인을 구성하고 홍수 위험성을 기반으로 취약지역과 정도를 도출하는 동적의사결정 모형 구성을 목표로 한다. 취약 요인은 인명피해에 초점을 맞추었으며 발생 가능한 홍수의 규모에 따른 취약 요인의 대응역량 등을 반영하여 동적의사결정 모형을 구성하고자 한다. 홍수위험성 산정에는 예상되는 홍수 시나리오를 반영한 SWMM 모델링 결과를 이용하였으며, 취약요인은 델파이기법으로 구성하였다. 구성한 모형은 빈번하게 내수침수가 발생한 지역인 도림천 유역을 대상으로 적용성을 검토하였다. 수립된 모형은 홍수 위험성의 정도에 대하여 발생 가능한 인명피해 지역을 공간적으로 파악할 수 있도록 하며 인명피해 예상 수치를 제공할 수 있다.
자가적응형 시스템은 다양한 환경에서 시스템의 목표를 달성할 수 있도록 스스로 행동이나 세부 목표 등을 바꿀 수 있는 능력이 요구된다. 기존의 관련 연구들은 목표의 만족도를 평가하고 예측하기 위한 유틸리티 함수 및 각 목표를 만족시키기 위한 정책들을 설계 시에 결정하여 런타임의 다양한 상황에 적응한다. 그러나 설계 시점에서 시스템이 배치될 환경에 대해 완벽히 예측할 수 없기 때문에 적절한 적응성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 상기의 문제에 대응하기 위해 시스템 상황 정보를 나타내는 환경정보와 목표모델을 동적 결정 네트워크로 설계하고, 이에 실시간 환경정보를 반영하여 목표의 만족도를 평가하고 예측한다. 또한 실시간 정보를 통한 설계된 모델의 갱신 기법과, 해당 기법에 기반하여 동적 환경에 적절히 대응 가능한 자가적응형 시스템을 위한 동적 의사결정 기술을 제시한다. 제안 방법론의 검증을 위해 로보코드에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.
본 논문에서는 행동경제학에서 주로 사용되는 전망이론을 게임 인공지능 분야에 도입하여 인간의 인지적 특성을 사실적으로 표현하고자 하는 관점에서 NPC의 의사결정 모델을 제안한다. 이를 위하여 효용 이론의 한계로 지적되었던 기준점 설정의 문제, 민감도 체감성, 손실 회피의 특징을 분석하고, 이를 게임 상에서의 NPC 의사결정 모델에 반영한다. 본 논문에서는 제안 모델을 동적 지형분석에 적용하였으며, 실험을 통해 NPC의 다양한 개성 부과 및 창발적인 행위를 유도할 수 있음을 확인하였다.
최근 의료 서비스의 질적 향상을 위해 지식 기반의 의사결정지원 시스템 (Decision Support System)의 도입이 지속적으로 이루어지고 있으며, 이의 대표적 예로 임상실행지침(CPG : Clinical Practice Guideline) 중심의 진료 시스템이 있다. 임상실행지침은 환자가 병원에서 거치는 프로세스를 표현한 것으로, 질환에 대한 환자의 표준화된 진료 프로세스 지식이다. 본 연구에서는 임상실행지침, 의료 지식, 환자의 실시간 데이터를 연결시켜 환자가 병원에서 받아야할 진료 과정을 동적으로 생성하는 의사결정지원 시스템을 제시한다. 본 시스템은 임상실행지침과 의료지식을 바탕으로 추상화된 진료 프로세스 템플릿을 생성하고, 이 템플릿의 인스턴스에 해당하는 환자의 실시간 데이터를 반영하여 이후의 진료 프로세스를 동적으로 생성한다.
국내의 응급의료체계는 119구급대와 1339 응급의료 정보센터간의 이원화된 체계로 구축되어 있다. 하지만 두 기관간의 긴밀한 연계체계의 부족으로 응급의료기관이나 의료기관으로의 이송된 자 중 이송의료 기관 선정이 부적절한 경우가 상대적으로 높게 된다. 또한 각각의 환경에 맞게 구축된 병원 정보시스템의 이질성으로 응급환자의 효율적인 이송체계 수립이 어려운 실정이다. 멀티 에이전트의 자율적이며 독립적은 성향은 이질적인 병원 정보 시스템에서 효과적으로 상호운용할 수 있는 가능성을 높여주며 점점 복잡해지는 응급 의료 상황에 대하여 동적으로 행동할 수 있게 해준다. 따라서 본 논문에서는 응급환자의 정보를 통해 실시간으로 응급환자에게 가장 적절한 후보 병원을 결정하여 동적으로 응급환자의 병원 이송체계를 수립할 수 있는 의사결정 지원 시스템을 제안한다.
본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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