토지피복 변화탐지는 광범위한 지역을 일정한 주기로 변화 과정에 대해 묘사할 수 있다는 장점 때문에, 군사적, 행정적, 연구적 측면에서 중요한 의미를 갖는다. 변화탐지 시, 어떤 방법을 사용하여 변화탐지를 할 것인가는 중요한 의사결정 사항이다. 또한 변화/비변화에 대한 임계값 설정 역시 중요하다. 지금까지 변화탐지 방법을 선택할 때, 주로 사용자의 경험에 따라, 또는 사용자의 변화탐지 대상에 따라 변화탐지 방법을 선택하였으며, 임계값의 설정 역시 경험적, 실험적으로 결정하는 경우가 많았다. 이러한 경우, 변화탐지 연구 사례 중에서 정확도가 높았던 변화탐지 방법을 선택하는 과정과 임계값 선택과정을 지원할 수 있는 시스템의 필요성이 제기되었다. 또한, 변화탐지 방법 간의 탐지결과에 차이가 있기 때문에 변화탐지 방법 간의 특성을 통합하여 특정 변화탐지 대상에 상관없이 정확도 및 시각적 효과를 향상시킬 수 있는 변화탐지 통합분석 역시 필요하게 되었다. 이에 본 연구에서는 변화탐지 방법과 임계값 선택에 있어서 의사결정을 지원하고, 변화탐지 사례를 제공하는 변화탐지 의사결정과정을 제안하고, 각 변화탐지의 특성을 통합하는 변화탐지 통합분석 방법을 제안 평가하고자 한다.
다수의사결정그룹(MDMG : Multiple Decision-Making Croup)문제는 서로 의견이 상충하는 단위의사결정그룹(UDMG: Unit Decision-Making Croup) 문제로 구성되어 있다. 특히, 항만경쟁력 평가문제의 경우, 다계층$\cdot$복합$\cdot$다속성의 복잡한 평가특성을 가지며, 평가에 있어 선사, 포워더, 물류기업, 연구자 등 다수의 의사결정자들이 참여하는 대표적인 다수의사결정그룹문제가 된다. 이러한 복잡한 문제의 평가는 각 그룹간의 이질적인 선호도를 합리적으로 융합하는 가중치 보완과정이 필요하게 된다. 즉, 가중치 보완과정은 평가결과의 신뢰성과 타당성을 확보할 수 있는 매우 중요한 절차로써, 이를 위한 합리적인 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 여기에 주목하여 평가 문제에서 빈번히 발생하는 이질적인 선호도를 합리적으로 흉합하는 방안을 제시하는 것을 연구의 목적으로 한다. 수립된 방안을 토대로 실제 다수 평가그룹이 참여하는 항만경쟁력 평가항목의 가중치 조정문제에 적용한 결과. 이질적인 선호도가 융합된 통합 가중치를 도출할 수 있었다.
기존의 퍼지 병합 방법에서 여러 개의 소속함수 값을 병합하는 방법으로 t-norm, t-conorm, mean 연산자, Yager 연산자 그리고 $\gamma$ -연산자등과 같은 형태의 연산자가 사용되고 있다. 그러나, 이들 방법은 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 적절히 반영할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이 논문에서는 의사결정 과정에 의사결정시의 상황을 반영해 주기 위한 상황 평가 모델을 제안한다. 이를 이용해 퍼지 의사결정 환경에서 여러 개의 소속함수 값을 의사결정시의 상황에 따라 방향성을 가지고 단계별로 병합하는 상황 평가에 기반을 둔 병합 방법을 제안하고 기존의 병합 방법과 비교 분석한다.
군 병원에서는 장병들에 대한 진단과 처방 과정을 보다 효율적으로 지원하기 위해 진료 의사결정지원 시스템의 도입이 요구되고 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 기술을 기반으로 구현된 군 병원을 위한 진료 의사결정지원 시스템을 제안하고자 한다. 이를 위해, 의료 지원에 사용되는 다양한 개념들과 지식들로 구성된 국방 의료 온톨로지와 국방 의료 규칙을 구축하였고, 구축된 온톨로지와 규칙이 환자 진료에 활용되는 것을 보여주기 위해 진료 의사결정지원 시스템을 구현하였다. 또한 진료 의사결정지원 시스템을 통해 작성된 진료 기록들을 활용하여 의미 기반 검색이 수행되는 과정을 설명하였다.
이 연구의 목적은 $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$교과의 운영 형태와 교과 운영 형태를 결정하는 의사결정과정에서 교사의 참여정도를 알아보고, 이에 따른 교사의 만족도를 밝히는데 있다. 분석을 위한 설문지는 2001년 7월에서 8월 사이에 중학교 1학년 $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$교과를 지도하고 있는 교사 284명으로부터 우편을 통해 수집하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 1) 중학교 1학년 $\ulcorner$기술 가정$\lrcorner$교과는 주로 가정과 교사에 의해 전담지도 되고 있는 것으로 나타났다. 2) 전담지도하는 교사는 비전공영역의 기능과 지식 부족, 학생들의 교과에 대한 학습 흥미 저하, 학생과 학부모의 신뢰 문제, 설비 부족 등의 문제를 더 심각하게 느끼고 있었다. 영역별로 분담지도하는 교사가 의사결정과정에 더 적극적으로 참여하고 있으며, 전담지도 교사보다 교과 운영 형태에 대해 더 만족하고 있는 것으로 나타났다. 3) 교과 운영 형태에 대한 만족도는 주로 교과 운영 형태에 영향을 받으나 가장 크게 영향을 미치는 변인은 교과 운영 형태를 결정하는 의사결정과정에서의 참여정도에 대한 인식으로, 교과 운영 형태 자체보다 교사의 의사결정과정 참여가 교과 운영에 대한 만족도를 높일 수 있는 것으로 밝혀졌다.
최근 국방 분야의 모델링 및 시뮬레이션에서는 훈련 비용과 개발 비용을 절감하기 위하여 재구성 가능한 시뮬레이션 모델의 연구를 추진하고 있다. 기존 연구에서는 소프트웨어 프로덕트 라인 공학을 적용하여 BCM(Basic Component Model)을 정의하고 이들을 재구성 할 수 있는 도구를 개발하였다. 하지만 프로덕트를 생성하기 위한 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사를 체계적으로 반영할 수 없으며, 각각의 컴포넌트들의 정량적 요소를 비교,평가 후 컴포넌트를 선택하여 프로덕트를 구성하기 어렵다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 재구성 시 설계자의 의사결정과정을 지원하고자 컴포넌트들의 메타데이터를 조사하고 계층적으로 분석하여 컴포넌트를 선정할 수 있는 방법을 제안한다. 또한 이것을 기반으로 컴포넌트 재구성 조합 모형을 도출 할 수 있도록 하는 의사결정체계를 제시한다. 먼저 의사결정의 한 방법인 AHP(Analytic Hierarchy Procedure)를 이용하여 컴포넌트를 선정하고, 다음으로 선정된 컴포넌트를 검색하고 선택할 수 있는 의사결정지원시스템을 설계 하였다.
방대한 양의 데이터에서 의사결정에 필요한 정보를 발견하는 일련의 과정을 데이터 마이닝 (data mining)이라고 하는데, 본 연구에서는 생물정보학 (bioinofmatics)의 한분야로서 의학분야의 통계적 의사결정 시스템을 제공하는 의사결정나무 (decision tree) 알고리즘 중 QUEST를 S-PLUS로 구현하고(이하 S-QUEST) 발육제한(Intrauterine Growth Restriction; IUGR) 데이터를 분석하였다.
기업경영에 있어 전략적 의사결정과 기업성과는 독립적이지 않고 상호 밀접한 관계가 있다. 본 연구는 한국 5대 무역기업집단 (Big Five Trading Conglomerates)의 전략적 의사결정과 기업성과간의 상관관계를 실증적으로 고찰 하였다. 비록 외환위기 이후 한국기업체들의 전반적 경영변화에 대한 많은 연구가 있었지만 전략적 의사결정을 주제로 한 주목할 만한 연구는 없었다. 연구결과 첫째, 한국 5대 무역기업집단의 의사결정 과정에는, 예전과 비교 해 봤을 때, 주목할 만한 변화가 없었다. 둘째, 의사결정과정에서 최고경영진의 과도한 개업은 기업성과를 방해 하지 않는 것으로 나타났다. 위를 바탕으로 볼 때 한국 무역기업집단 내에서 의사결정권한이 지금도 일부 최고경영진에 집중되어 있음을 시사하며, 이는 조직 전반에 걸쳐 내재된 오랜 유교적 전통과 문화 때문인 것으로 판단된다. 셋째, 그러나 의사결정과정에 있어 이사회의 권한이 점점 더 중요해짐을 알 수 있었다. 마지막으로, 의사결정권자들은 자신들의 정치적 위치나 권력을 개인적 목적을 위해 오용 및 남용하지 않는 것으로 나타났다.
깊은 불확실성이 내재되어 있는 기후변화의 특성을 고려한 의사결정은 강건함(Robustness)의 특성을 지니고 있어야 한다. 강건한(Robust) 의사결정은 광범위한 불확실성의 상황에서 모든 요구사항을 충족시키는 전략을 제시한다. 이러한 강건함의 개념은 저수지운영 규칙 산정에 필요한 최적화 과정에도 적용될 수 있는데, 이를 로버스트(Robust) 최적화 과정이라고 한다. 로버스트 최적화 과정은 기존 최적화과정이 현재의 자료를 바탕으로 최적의 해를 찾기 때문에 미래 입력자료의 불확실성을 반영하지 못하는 한계를 극복하기 위하여 등장하였다. 로버스트 최적화 과정은 크게 두 가지 방법으로 나눌 수 있는데, 확률적 로버스트 최적화 방법과 비확률적 로버스트 최적화 방법이다. 확률적 로버스트 최적화 과정은 전통적인 최적화 과정과 동일하게 불확실 변수의 확률분포를 가정하지만, 비확률적 로버스트 최적화 과정은 불확실 변수의 확률분포를 가정하지 않는다. 본 연구는 최근 수자원의 부족을 겪었던 보령댐의 보다 안정적인 이수기 운영방안 산정을 위해 로버스트 최적화 과정을 적용하였다. 먼저 전통적인 최적화 방법을 적용하여 운영방안을 도출한 뒤 기후변화 상황에서의 취약성, 신뢰성, 지속가능성 그리고 회복탄력성 등을 검토하였다. 다음으로 이에 대한 대안으로 로버스트 최적화 방법으로 운영방안을 산출하였으며 이를 기존의 최적화방법과 여러 기준으로 비교하여 그 타당성을 검토하였다. 또한 두 가지 로버스트 최적화 방법을 비교하여 각 과정의 장단점에 대해 논의 하였으며, 어떤 최적화 과정이 댐 운영방안 산정에 있어 보다 합리적이고 타당한지 비교하였다. 본 연구의 결과를 통해, 기후변화의 영향 하에서 보다 안정적인 수자원 관리 방안을 제안할 수 있었다.
지식집약조직의 달성과 유지를 위한 정보기술의 활용에 대한 대안으로, 의사결정지원시스템(DSS: Decision Support System)의 활용 방안을 제시하였다. 의사결정과정의 구조화를 통해 집단의사결정을 지원하는 것이므로 집단 구성원들의 의사결정 과정에 대한 암묵적인 지식을 공유하고 이를 구조화, 종합화하여 명시적인 지식으로 변환할 수 있어야만 한다. 현재까지 조직에 구축된 KMS에 적용되지 못하고 있는 지식관리 기반기술을 DSS를 통해 활용할 수 있음도 파악할 수 있다. 즉, Share, Synthesize, Solve의 기능을 제공하는 정보기술을 활용한 KMS의 활용 사례를 찾기 어려우나, 이와 같은 기술들을 DSS에 적용함으로써 지식 집약적인 조직의 달성과 유지를 위해 DSS를 활용할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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