• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.63-66
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• 2006

실체화 뷰 선택은 질의 수행 시간과 제한된 저장 공간 등의 유지 비용을 고려하여 최적의 실체화 뷰 집합을 선택하고 유지하는 것이다. 본 논문에서는 의사결정 트리를 이용한 실체화 뷰 선택기법을 제안한다. 제안기법은 의사결정 트리를 이용하여 실체화 뷰로 생성될 질의를 판단하고 실체화 뷰 교체가 필요한 경우 메타데이터 테이블을 이용하여 교체 대상을 결정한다. 의사결정 트리는 높은 우선순위를 가진 속성으로부터 차례대로 데이터를 분류하기 때문에 이용도가 높은 실체화 뷰를 선택하는 방법을 제공하고 메타데이터 테이블은 실체화 뷰 집합의 빠른 교체 수행과 효율적인 유지보수를 제공한다. 성능평가를 통해 제안된 기법은 실체화 뷰 비율에 따른 질의처리 시간이 기존기법보다 약 13%의 성능 향상을 보였다.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 1996.04a
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• pp.190-201
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• 1996

설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.16-22
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• 2002

STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.271-282
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• 2000

본 연구의 목적은 데이터마이닝 기법을 임상적으로 중요한 위치를 차지하고 있는 고혈압 환자의 특성과 치료에 따른 예후를 예측할 수 있는 지식을 발굴하고 이의 임상적용의 타당성을 검증하여 의사결정지원시스템을 개발하고 이의 유용성을 평가하는데 있다. 이에 연세대학교 의과대학 부속 세브란스 병원의 환자를 대상으로 로지스틱 회귀분석을 이용하여 혈압조절상의 위험요인의 규명하고, 의사결정나무분석을 통해 치료약제별 혈압조절군과 비조절군의 특성을 도출하고 각 대상군을 결정짓는 규칙을 생성하였으며, 이를 활용한 의사결정지원시스템의 개발 및c 평가를 시행하였다. 그 결과 기존 임상이론만을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군보다 데이터마이닝 기법을 활용한 시스템의 처방에 의한 혈압조절군의 비율이 전체적으로 더 높게 나타남을 알 수 있었다. 본 연구의 결과는 우리나라 현실에 부합되는 고혈압 진료지침을 개발하고 적용, 평가하는데 기여할 수 있을 것으로 판단되며, 이와 같은 의사결정지원 시스템을 운영을 통해 실제 임상 진료에 적용해 봄으로써 그 효과와 실증적 가치를 창출할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.437-440
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• 2000

본 연구에서는 제품 개발과 관련된 시장 환경 요소들을 고려하여 신속한 제품 개발에 관한 의사 결정을 할 수 있는 AHP 모형을 제안하고, 정량화 된 데이터를 이용한 AHP 의사결정 프로세스를 구축하고자 하였다. AHP 모형의 경우 전문가 집단(연구원 집단, 엔지니어 집단, 판매자 집단)별로 의사결정의 차이점을 보여 줌으로서 각각의 시장 상황에 맞는 의사결정을 경영자가 효율적으로 판단할 수 있도록 제시하였으며, 신제품 디자인 선정의 간단한 프로세스를 제시하여 반복적인 생산자의 의사 결정을 합리적이고 신속하게 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 프로세스에서는 하위 의사결정 단계에서 가능한 데이터의 정량화를 통해 쌍별 비교 행렬을 만듦으로써, AMP기법의 정확성을 높이고 모델의 민감도 분석이 가능하게 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.421-421
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• 2023

하구담수호는 하천의 출구점이 해양과 만나는 곳에 방조제를 건설하고 이를 통해 형성되는 인공호수이다. 출구점에 위치한 지리적 특성은 많은 수자원을 확보할 수 있지만 유역에서 발생하는 모든 유입량 및 오염물질이 유입되어 홍수위험 및 수질악화가 문제점으로 제시되고 있다. 담수호의 관리수위는 배수갑문 운영에 기초가 되는 수위로 용수공급, 홍수위험도를 고려하여 산정한다. 하지만 기후변화로 인해 가뭄, 홍수의 위험성이 커지고 있으며, 이를 고려하여 관리수위의 산정이 필요하다. 로버스트 의사결정 기법은 기후변화의 불확실성 하에서의 정책 결정을 위해 제시된 개념으로 불확실한 미래상황에 대하여 최적이 아닌 여러상황의 준수한 결과를 보이는 방법을 선정해 예상치 못한 상황에도 대비할 수 있는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서는 담수호의 관리수위 산정을 위해 로버스트 의사결정 기법을 적용하였다. 관리수위 산정을 위해 미래 기후변화 시나리오는 CanESM5 GCM의 SSP1, 2, 3, 5 시나리오를 이용하였으며 담수호 관리수위는 기존 관리수위를 포함한 5개의 관리수위를 모의하였다. 각 시나리오에 따른 유입량, 호소수위 및 호소수질 변화를 모의하기위해 유역모형 HSPF와 호소모형인 EFDC-WASP 모형을 연계하여 활용하였다. 로버스트 의사결정 기법에 성능인자로는 신뢰도기반 이수, 치수, 수질지표를 활용하였으며, 결정인자으로 후회도를 활용하였다. 후회도는 로버스트의사 결정에서 널리 쓰이는 결정인자로 가장 좋은 성능인자와 그 대안의 성능인자의 차이를 의미한다. 최종적으로 최소의 최대 후회도를 갖는 시나리오를 1순위로 선정하였다.

• Journal of Korea Water Resources Association
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• v.40 no.12
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• pp.969-983
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• 2007

This study developed a ten-step procedure of integrated watershed management (IWM) for sustainability to rehabilitate the distorted hydrologic cycle and identified spatial hazard ranking(step 2). Spatial hazard indices, Potential flood damage (PFD), potential streamflow depletion (PSD), potential water quality deterioration (PWQD), and watershed evaluation index (WEI) were developed using multi-criteria decision making (MCDM) techniques and sustainability evaluation concept(pressure-state-response model). The used MCDM techniques are composite programming, compromise programing, Regime method, and EVAMIX approach which are classified by data availability and objectives (prefeasibility and feasibility).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.574-576
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• 2007

판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.194-199
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• 2006

본 논문에서는 불확실한 환경 상에서의 의사결정 알고리즘인 "Case-based Decision Theory" (CBDT) 알고리즘을 dynamic하게 연동되는 연속된 의사결정 문제에 대하여 강화학습의 대표적인 Q-learning의 강화기법을 응용하여 확장한 새로운 의사결정 알고리즘 "Dynamic CBDT"를 제안하고, CBDT알고리즘에 대한 Dynamic CBDT의 효율성을 테트리스 실험을 통하여 확인한다.

• Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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• 2006.11a
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• pp.119-123
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• 2006

본 연구는 말콤볼드리지(ME) 모델에 근거하여 경영진의 의사결정을 분석하는 것이다. 경영진의 회의록 분석을 통해서 경영방향을 분석하는 방법과 결과 활용을 논한다. 데이터마이닝의 기법인 의사결정나무를 이용하여 의사결정의 패턴을 찾는 방법도 소개한다.