• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.422-422
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• 2022

최근 기후변화와 도시화 등의 영향으로 인해 전 지구적으로 홍수 피해의 규모와 홍수발생 빈도가 증가하고 있다. 특히, 전 세계 인구의 약 50% 이상이 거주하고 있는 연안지역의 홍수피해 위험성은 급격히 증가하고 있는 추세이며, 각 국가는 홍수 피해를 저감하고 예방하기 위한 노력을 지속적으로 기울이고 있다. 본 연구에서는 연안지역의 감조하천을 대상으로 홍수 예경보 의사결정기법을 개발하고자 하였다. 이를 위해 감조하천에서 관측된 수위는 조석에 의한 수위(조석 성분), 파고에 의한 수위(파고 성분), 강우에 의한 수위(강우-유출 성분), 그리고 잡음에 의한 수위(잡음 성분)의 4가지 수문 성분으로 구성되어 있다고 정의하였고, 감조하천의 예측 강우 성분에 해당하는 예측 수위를 추정하기 위해 수위-유량 관계 곡선식을 개발하고자 하였다. 또한 각 수문 성분별 위기 경보 단계를 설정하고, Bayesian Network를 활용하여 수문 성분들의 위험을 종합적으로 고려할 수 있는 홍수 예·경보 의사결정 기법을 개발하였다. 3가지 난수 발생 방법에 따라 Bayesian Network 모형을 통해 다양한 수문 조건에 따른 조건부 확률을 산정하였으며, 정확도 검토를 수행한 결과 F-1 Socre가 25.1%, 63.5% 및 82.3%의 정확도를 보였다. 향후 본 연구에서 제시한 방법론을 활용한다면 기상청에서 제공하고 있는 예측 강우 및 GRM 모형을 통해 유출량을 산정하고, 이를 예측 수위로 변환하여 연안 지역의 홍수 위험도 매트릭스를 통해 홍수 예·경보에 대한 의사결정을 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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• pp.11-11
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• 2020

18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.55-65
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• 2008

기업의 전략적 의사결정자는 불확실성과 복잡성에 직면해왔다. 그리고 그들은 이러한 환경 하에서 의사결정을 내려야 함에도 불구하고 그들의 의사결정에 필요한 충분한 시간, 인력, 예산, 그리고 지식이 충분히 주어지지 않는다. 그래서 그들은 그 분야에 대한 암묵적 지식을 지닌 전문가들의 지원을 받는 수 밖에 없다. 그러나 의사결정자들이 어떤 문제에 직면할 때 마다 의사결정에 필요한 새로운 지식을 창조하고 변형하고 결합하고 응용하는 다른 절차나 방법을 발견하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 노나카에 의해 제안된 지식변환과정을 이용함으로써 전략적 의사결정을 지원할 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 컨설팅 산업분야에서 전략적 의사결정의 응용사례를 예시한다. 이 논문은 제안된 방법에 기초한 의사결정지원기법으로서 인지지도를 사용한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.47-73
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• 2023

본 연구는 인공지능 기법 중 다중레이블 속성선택 방법을 적용하여 복잡한 경영환경에서 의사결정의 효과성을 증대시키는 방안을 설명한다. 인공지능 기반의 의사결정 시스템은 의사결정자의 선택과 판단을 돕거나, 대신하는 중요한 역할을 한다. 더욱이 최근 인공지능을 중심으로 한 비즈니스 의사결정은 기업의 성장 동력으로 평가받는데, 이를 위해서는 효과적인 의사결정 방법이 수반되어야 한다. 이에 본 연구는 의미 있는 속성값을 선별하는 CFS-BR(이진연관성 접근 기반의 상관관계 속성선택 모델)을 제안하여, 효과적인 의사결정을 지원하는 것을 돕는다. 예시데이터와 실증데이터의 분석 결과, CFS-BR은 유의미한 속성을 최상우선선별 알고리즘 기반으로 최상의 조합을 선별하므로 효율적 의사결정을 지원할 수 있고, 기존의 다중 레이블 속성선택 방법과 비교하였을 때 정확도가 높은 것으로 보아 효과적인 의사결정을 증대시키는 데 유용하다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-11
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• 2014

본 논문의 목적은 DSRC 기반 통행속도 이력데이터를 활용하여 IC-IC 구간 단위의 통행패턴을 도출하는 것이며, 이를 통해 방대한 이력정보 데이터의 활용도를 높이고, 단순하지만 정확성 높은 방법으로 도로의 통행패턴을 용이하게 파악할 수 있게 하는 것이다. 통행패턴 분류는 의사결정나무 기법을 적용하였고, 월 시간대 구간 단위로 분리된 통행패턴을 생성하여 시 공간이 변화되어도 이에 대응 가능하도록 하였다. 경부고속도로 서울TG~안성IC 구간을 대상으로 의사결정나무 기법을 적용한 결과, 요일 기준으로 (월)(화 수 목)(금)(토)(일) 5개 그룹으로 고정 통행패턴이 분류되었다. 분류 결과를 영동, 중부, 중부내륙 고속도로의 9개 구간에 적용하여 통계적 검증을 수행한 결과 약 93%의 적합도를 갖는 것으로 나타났다. 의사결정나무를 통한 통행패턴 오차를 개선하기 위하여 4개의 추가변수를 도입한 결과, "직전월의 소통상황"을 설명변수로 추가할 경우 통행속도 분산이 약 50% 감소함을 확인하였고, 실제 상황에 적용할 경우 소통 원활 시의 오차가 약 4% 감소되었다.

• 응용통계연구
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• 제24권1호
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• pp.145-159
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• 2011

노인장기요양보험은 2008년 7월에 시작된 이후 제도의 안정적 정착과 발전을 위해 여러 가지 면에서 보완해야할 부분이 많은 상태이다. 그 중에서도 장기요양급여의 진입장벽을 결정하는 등급결정모형을 지속적으로 보완하는 것이 가장 중요하다. 본 연구는 제도 시행 이후 급속히 변화하는 장기요양 시장의 현실을 등급결정모형에 반영하고자 제도 도입 이후의 자료를 활용하여 등급결정모형을 구축하여 현행 모형을 보완하고자 하였다. 등급결정모형을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법 중 의사결정나무기법을 활용하였으며, 이것은 현행 모형과 비교가 용이하도록 하기 위한 것이다. 이 모형은 기능상태가 나쁜 사람일수록 장기요양서비스량이 많을 것이라는 가정을 전제로 하고 있으며 장기요양서비스량을 서비스 제공시간으로 보았다. 이 연구는 변화된 현실을 충분히 반영하기 위해 등급결정모형을 보완 하였다는 점에서 의의를 갖는다. 그러나 향후에도 서비스 인프라, 급여 이용자의 특성 등 계속 변화하는 환경을 반영하여 등급결정모형을 보완하고 발전시키는 것이 지속적으로 필요하다고 본다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.197-199
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• 2015

장기간 선박이라는 공간에서 생활하면서 이가정성과 이사회성 등의 특성을 갖는 외항상선해기사들이 이직을 고려할 때 어떤 요인으로 의사결정하게 되는지에 대하여 AHP기법을 이용하여 분석하고, 이직율을 낮출 수 있는 대안을 모색하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제36권1호
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• pp.82-89
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• 1999

설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하기 때문에 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 최적화 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 하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-10
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• 2008

이 기종의 네트워크와 시스템 자원으로 구성된 그리드 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기 위해서는 효과적인 그리드 자원선택이 필수적이다. 이를 위해 본 논문은 의사결정 트리 기법을 이용한 그리드 자원선택 시스템을 제안한다. 이 시스템은 자원 정보를 기록한 데이터 셋을 바탕으로 사용자들이 선택하는 자원들을 처리 할 데이터의 특성과 사용자의 요구사항으로 분석해서 자원선택을 위한 의사결정 트리를 구축한다. 그리드 사용자의 자원 요청 시 의사결정 트리를 탐색하여 사용자 요구 및 작업 특성에 적합한 자원들을 선택하여 작업을 할당함으로써 사용자 만족도를 향상시킴은 물론 전체 그리드 시스템의 성능을 개선한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 의사결정 트리 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G 및 Nimrod-G와 비교하여 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 더 적은 작업 손실 및 처리시간을 제공함으로써 그리드 자원선택 및 데이터 분산 처리에 효과적이라는 사실을 증명한다

• 대한토목학회논문집
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• 제32권1B호
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• pp.41-51
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• 2012

다양한 대안이 고려되는 SOC사업을 종합적으로 진행할 시 투입가능한 재원의 한계는 개별사업의 중요도를 바탕으로 한 투자우선순위를 필요로 한다. 특히, 댐 직하류 하천정비사업과 같이 내재된 가치가 복합적이고 판단기준이 다양한 경우 의사결정의 어려움에 직면할 수 있는데, 이는 다기준의사결정 기법을 활용함으로써 해결할 수 있다. 본 연구에서는 다기준의사결정 기법 가운데 다양한 대안을 고려할 수 있고, 투자우선순위 결정에서 장점이 있는 PROMETHEE을 활용하여 댐 직하류 하천정비사업 33개 대안에 대한 투자우선순위를 결정하였다. 이를 위해 댐 직하류 하천정비사업의 목적과 기능에 입각하여 7가지 세부 평가기준과 평가속성을 결정하였고, 평가기준별 가중치는 AHP 기법에서 제안하는 고유벡터법에 의해 산출하였다. 이를 바탕으로 PROMETHEE를 수행한 결과, 총 33개 대안 가운데 주암조절지댐, 운문댐, 용담댐 순으로 투자우선순위가 높은 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 댐 직하류 하천정비사업의 투자우선순위는 향후 우선순위가 높은 대안을 대상으로 동시투자 혹은 단계적으로 투자하기 위한 의사결정자의 정책결정에 도움을 줄 것으로 판단된다.