• 제목/요약/키워드: 의사결정과정

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한국 SAS의 'End-to-End' 데이터 웨어하우징 솔루션

  • 한국데이터베이스진흥센터
    • 디지털콘텐츠
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    • 9호통권52호
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    • pp.72-77
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    • 1997
  • SAS는 데이터 웨어하우스 추출에서 저장, OLAP, DSS, 마이닝에 이르기까지의 전 과정에 대한 솔루션을 제공한다. 지난 20년간 의사결정지원 분야에서 탁월한 기능으로 세계적으로 명성을 얻고 있는 SAS는 데이터 웨어하우징 분야에서도 Back-End와 Front-End에 있어서의 뛰어난 기능을 바탕으로 의사결정 지원을 위한 최적의 데이터 웨어하우징 솔루션을 제공하고 있다.

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모형을 이용한 마아케팅 의사결정

  • 한민희
    • 경영과학
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    • 제3권
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    • pp.9-17
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    • 1986
  • 본 고는 미국 실무계에서 점점 주목을 받고 있는 '모형을 이용한 마아케팅 의사결정방법'을 소개하고, 이 방법론을 우리나라에 도입하는데 고려해야 할 사항들을 검토하는데 목적이 있다. 특히 미국에서 이러한 방법론이 어떠한 단계를 거쳐 실무계에 수용되게 되었는지 그 과정을 살펴봄으로써 우리나라에서도 예상되는 애로점과 그 해결방안을 고려해보는 것이 중요하리라 생각된다.

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퍼지의사결정나무 개선방법을 이용한 CRM 적용 사례 (Case Study of CRM Application Using Improvement Method of Fuzzy Decision Tree Analysis)

  • 양승정;이종태
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권8호
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    • pp.13-20
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    • 2007
  • 의사결정나무는 대량의 데이터를 몇 개의 집단으로 분류하고, 미래상황을 예측하기 위해 자주 사용되는 분석기법 중의 하나이며, 각 노드에서 분할이 일어나면서 자라게 되고, 각 노드에 속하는 자료의 순수도가 효과적으로 증가하도록 진행된다. 또한 의사결정나무를 생성하는 과정에서 필요 이상의 가지(leaves)를 갖게 되면 노드의 분할을 정지하거나, 분류성능 향상에 큰 도움이 되지 못하는 가지를 잘라내게 된다. 이러한 가지치기의 결과로 의사결정나무의 형태가 변하게 되는데 이는 기존의 가지분할이 효율적이지 않았음을 의미하는 것이다. 본 연구에서는 가지치기의 교정뿐 아니라 새로운 분할과정을 혼합한 우수한 의사결정나무 추출 방법을 제안한다. 특히, 새로운 분할 노드의 선택에 있어 퍼지이론을 적용하여 분할의 효과성을 제고할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

국방기획 관리업무의 기획단계에서 국방개혁 2020 추진과제들에 대한 계층분석적 의사결정 적용 (Application of Analytic Hierarchy Process of Defense Innovation 2020 Advanced Topics in Plan Step of Defense Planning Management Afftair)

  • 최명서;이홍철;천현재
    • 한국국방경영분석학회지
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    • 제32권2호
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    • pp.212-222
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    • 2006
  • 21세기 선진 정예 강군을 위해 군이 지향해야 할 국방개혁 2020의 과제들은 2020년 전후 국방환경과 국방개혁 4대 중점사항을 토대로 총 21개 대과제와 80개 소과제를 선정하여 국방개혁을 추진해 나간다는 내용을 주요 골자로 하고 있다. 국방기본정책서를 기초로 추진하게 될 '국방개혁 2020' 은 기획단계인 초기단계로서 과제들에 대한 의사결정이 필요로 하나, 군은 현재 2단계인 계획단계에 이르러서야 비로소 기획과 예산을 연결시켜 의사결정을 구체화하고 있다. 과제들의 우선순위에 대한 의사결정이 계획단계에 이르러서야 비로소 결정되기 때문에 최초 기획단계부터 의사결정이 이루어진다면 현재보다 효율적인 과제수행이 이루어질 것이다. 본 연구는 국방부에서 발표한 '국방개혁 2020' 추진과제들을 가지고 기획단계에서부터 계층분석적 의사결정방법을 적용하여 과제들의 대한 그룹의사결정을 실시하였다. 또한, 추진과제 들의 가중치가 동일할 경우 15개 과제들의 가중치가 어떻게 변화하는가에 대한 민감도 분석을 실시하였고, 내 외부 평가자들의 과제들에 대한 가중치를 그룹의사결정을 통해 분석함으로서 과제들의 우선순위를 제시하였다.

대형할인점의 입지선정을 위한 의사결정에 관한 연구 (A Study on the Decision Making for Location Selection of Large-scale Discount Stores)

  • 심재헌;이성호
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권5D호
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    • pp.705-712
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    • 2008
  • 본 연구는 Fuzzy AHP기법을 의사결정의 방법론으로 이용하여 대형할인점의 입지선정을 위한 구조적이고 활용가능한 의사결정과정을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구의 수행절차는 대형할인점의 입지선정을 위한 평가기준을 선정하여 평가기준간의 상대적인 가중치를 도출한 후, 사례대상지를 선정하고 입지를 실제로 평가하여 최적의 입지를 선정하는 두 단계로 구성된다. 평가기준간의 가중치에 있어서는 1차 상권인구가 가장 높은 가중치를 보였으며, 그 다음으로 경쟁업체수, 인접도로폭, 총인구수, 부지면적, 부지매입비의 순으로 가중치가 큰 것으로 나타났다. 또한 사례대상지인 대형할인점 부지 6개소의 입지현황을 파악하고 입지를 평가하여 최적의 입지를 도출함으로써 본 연구가 제시한 의사결정과정이 실제사례에 적용가능함을 입증하였다.

포인트 클라우드를 이용한 블록체인 기반 설명 가능한 인공지능 연구 (Explanable Artificial Intelligence Study based on Blockchain Using Point Cloud)

  • 홍성혁
    • 융합정보논문지
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    • 제11권8호
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    • pp.36-41
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    • 2021
  • 인공지능을 이용하여 예측이나 분석하는 기술은 지속적으로 발전하고 있지만, 의사결정 과정을 명확히 해석하지 못하는 블랙박스 문제가 존재한다. 따라서 인공지능 모델의 의사결정 과정에서 사용자의 입장에서 해석이 불가능하여 결과를 신뢰할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 인공지능의 문제점과 이를 해결하기 위한 블록체인을 활용한 설명 가능한 인공지능에 대해 연구를 진행하였다. 블록체인을 이용해서 설명 가능한 인공지능 모델의 의사결정 과정에서의 데이터를 타임스탬프 등을 이용하여 부분별로 블록체인에 저장한다. 블록체인을 이용하여 저장된 데이터의 위변조 방지를 제공하고 블록체인의 특성상 사용자는 블록에 저장된 의사결정 과정등의 데이터를 자유롭게 접근할 수 있다. 설명 가능한 인공지능 모델의 구축이 힘든 것은 기존 모델의 복잡성이 큰 부분을 차지한다. 따라서 포인트 클라우드를 활용해서 3차원 데이터 처리와 가공과정의 효율성을 높여서 의사결정 과정을 단축해 설명 가능한 인공지능 모델의 구축을 원활하게 한다. 블록체인에 데이터 저장과정에서 데이터 위변조가 발생할 수 있는 오라클 문제를 해결하기 위해 저장과정에 중간자를 거치는 블록체인 기반의 설명 가능한 인공지능 모델을 제안하여 인공지능의 블랙박스 문제를 해결하였다.

상습침수지구 통합관리 시스템 (Integrated Management System on Frequently Flooded Areas)

  • 고진석;지홍기;이순탁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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    • pp.223-227
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    • 2011
  • 유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.

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유역관리를 위한 행위자기반모형의 평가 (Estimation of Agent Based Model for watershed management)

  • 고진석;지홍기;이순탁
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.851-854
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    • 2010
  • 유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.

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데이터웨어하우스 성장에 따른 개선된 메타프로세스 구현 (Enhanced Meta Process Implementation For Growing Data Warehouse)

  • 이동원;문승진
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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    • pp.7-9
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    • 2000
  • 데이터 웨어하우스는 기업의 의사 결정 과정을 향상시킬 수 있게 하는 정보기술이다. 대표적인 정의로는 '기업의 의사결정 과정을 지원하기 위한 주제 중심적이고 통합적이며 시간성을 가지는 비휘발성 자료의 집합 '이다.[1] 즉, 기업들이 보유하고 있는 분산된 대량의 데이터를 추출, 변환, 통합하여 요약된 읽기 전용의 데이터베이스로 구축함으로써, 경영분석이나 기업내의 의사 결정 지원 자료로 주로 활용된다. 데이터 웨어하우스의 경우, 일반사용자는 웨어하우스내에 저장된 데이터를 직접 이용하는 경우가 대부분이다. 따라서, 데이터의 구조와 의미에 대한 일반 사용자의 이해가 필요하게 되었다. 즉, 데이터의 추출 및 정제규칙, 데이터의 통합규칙, 요약알고리즘, 데이터 처리스케쥴 등을 알아야만 한다. 메타데이터는 최소한의 데이터 구조, 데이터의 요약에 사용된 알고리즘, 운영 데이터베이스와 데이터 웨어하우스사이의 대응관계와 같은 정보를 포함하여야 한다.[3] 여기서 변환프로세스에 대한 정보를 데이터의 형식에 대한 정보와 일반적인 데이터들과 차별화하여 메타프로세스라 한다.[5] 메타프로세스는 데이터를 변환하여 데이터 웨어하우스에 적재하는 과정에서 생성되는 메타데이터의 일부로써 데이터 웨어하우스에 통합된 자료들이 어떤 변환과정을 거쳐 생성된 자료인지를 알려주는 변환프로세스에 관한 정보를 제공한다. 본 연구에서는 대부분의 데이터 웨어하우스에서 구현되고 있는 메타데이터들은 데이터 항목의 속성정보를 위주로 한 것이며, 변환 프로세스와 관련된 데이터 관리가 미약하다. 따라서, 데이터 웨어하우스의 메타데이터 중 메타프로세스 정보의 추출 및 관리 시스템을 제안하는 것이다.

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식품 수입 절차에서의 효율적 의사결정을 위한 데이터 전처리 기술에 관한 연구 (Research on Data Preprocessing Techniques for Efficient Decision-Making in Food Import Procedures)

  • 박재형;송용욱;강주영
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.61-71
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    • 2023
  • 데이터 기반 의사결정 방법론, 고도화된 빅데이터 처리 기법의 발달로 데이터를 처리하는 방법에 대한 정보의 수요가 늘어나고 있다. 데이터를 활용하는 거의 모든 작업과 연구에서 데이터 전처리 과정이 포함되나, 이러한 과정은 주장하고자 하는 내용이나 결과물을 도출하기 위한 수단으로써 언급될 뿐 실질적인 과정에 대해서 자세하게 설명하고 있는 연구는 부족하였다. 실질적인 분석 기법을 활용하기 이전의 단계로 간단하게 언급되는 경우가 많아 데이터 처리에 대한 인사이트를 획득하기 어려운 경우가 많았다. 따라서 이 연구에서는, raw data에서부터 데이터를 처리하는 과정, 즉 데이터 처리 파이프라인에 대해서 자세하게 작성하고자 하였다. 특히 수입식품 수입 절차에 대한 설명을 구체화함으로써 해당 상황에서 데이터의 필드들이 어떻게 해석될 수 있고 어떠한 필드들을 왜 활용하게 되었는지에 대한 상황과 관련 도메인 지식을 공유하면서 흐름을 기술하고자 하였다.