이 논문의 목적은 집단적 의사형성 및 의사결정의 모델을 검토하고 성숙한 민주주의 사회에 적합한 의사형성 및 의사결정의 모델을 제안하는 것이다. 하버마스는 이런 의사형성 및 의사결정의 모델을 그 정당화 유형에 따라 자유주의적 모델, 공화주의적 모델, 심의정치적 모델로 구분하고, 호네트는 자유주의, 공화주의, 절차주의의 세 가지 모델로 구분하고 있다. 이에 따라 논자는 민주주의 사회에서 가능한 의사결정의 모델을 그 특징에 따라 다시 세 가지, 즉 힘에 의한 모델과 절차에 따른 모델, 공화주의적 모델로 구별하고자 한다. 왜냐하면 이런 구별을 통해 각각의 의사결정이 가진 특징을 뚜렷이 부각시키며 이와 더불어 각각의 장단점을 파악하고자하기 때문이다. 이런 장단점에 대한 분석은 결국 올바른 의사형성 및 의사결정의 방법을 모색하고자 하는 의도를 반영한다. 그러나 올바른 의사결정의 방법을 분석하기 위해서는 오늘날 의사결정의 목표가 무엇인지 또한 밝혀져야 한다. 따라서 집단적 의사형성 및 의사결정의 목표는 사회적 행복에 있음을 해명하며, 이 사회적 행복을 증진시킬 수 있을 때 집단적 의사결정은 정당화될 수 있다. 그러나 이 사회적 행복을 도모하기 위한 정당한 의사결정의 방법은 오늘날 현대 사회의 조건에 대한 분석을 또한 요구한다. 따라서 현대 탈형이상학적 시대와 다원주의 사회에서 정당한 의사형성 및 의사결정이 되기 위한 조건에 대한 분석도 시도될 것이다.
현대전에서 보여지는 전쟁의 형태는 단기속결전으로 빠른 의사결정을 요구한다. 이러한 의사결정의 합리성과 객관성을 높이기 위해 선진국들은 의사결정 시스템을 제공하여 지휘관의 의사 결정을 돕고 있다. 본 논문은 이러한 임무수행 중 의사결정에 도움을 주기 위해 전문가 시스템을 이용한 의사결정지원 전문가시스템을 개념적으로 설계한다. 이를 위해 먼저 미군에서 널리 사용되고 있는 CPOF 의사결정 모델을 임무중심의 의사결정 모델로 전환하여 IDEFO 표기법을 사용하여 제시한다. 그리고 변경된 의사결정 모델 프로세스에 전문가시스템을 적용하여 의사결정지원 전문가시스템을 개념적으로 설계한다.
기존의 탄도미사일 방어무기의 배치와 관련된 대부분의 연구들은 배치규모가 결정된 상태에서 후보지 중 최적위치를 구하는 것이 일반적이며, 방어확률이 최대가 되는 것을 목적으로 하는 확률적 부분담당모델의 개념을 적용한다. 본 연구에서는 무기의 도입 및 배치를 담당하는 의사결정자들에게 보다 많은 상황과 변수를 가정할 수 있도록 하는 의사결정모델을 제안한다. 모델에는 기존에 고려하지 않았던 후보지의 수준 및 방호시설의 최소방어요구수준 등이 포함되어 있으며, 모델은 의사결정자들이 결정하는 결정변수에 따라 각기 다른 방어무기의 위치와 규모 및 방어확률을 제시 하게 된다. 모델의 결과로 제시되는 내용은 무기체계의 최초소요제기 단계에서 필요규모와 위치를 결정하고 또한, 그 결과 값이 최초계획단계의 대략적 무기배치규모와 상이할 경우는 그 값이 필요성과 타당성을 가질 수 있는 수치적 분석을 제공해 준다.
이 연구의 목적은 스토리텔링 수학 모델 교과서의 유형 중 의사결정형에 초점을 맞추어 의사결정과 스토리텔링에 관한 선행연구를 살펴보고, 조건부 확률 단원을 중심으로 개발한 의사결정형 스토리텔링 수학교과서의 개발 원리 및 개발 사례를 제시하는 것이다. 이를 위해 의사결정에 관한 선행연구들을 종합하여 의사결정의 의미를 정립하고 의사결정에 관련된 주요 단계를 정리하여 스토리텔링이 학생의 의사결정 역량을 개발하는데 기여할 수 있는 교육적 수단으로서 역할을 할 수 있는 방안을 탐색하였다. 구체적으로 의사결정형 스토리텔링 모델 교과서의 개발 원리로 '맥락성의 원리', '과정지향성의 원리', '소통의 원리', '다양성의 원리'를 제시하였다. 내용 전개를 위한 틀에 해당하는 (1) 문제 제기 (2) 수학적 개념 탐구 (3) 문제해결 (4) 판단과 정당화 그리고 (5) 성찰의 다섯 단계로 이루어졌다. 이들 개발 원리와 의사결정 단계가 스토리텔링 모델 교과서 개발에 적용된 사례를 조건부 확률 단원을 중심으로 예시를 통해 서술하였으며 제시하면서 향후 의사결정형 스토리텔링을 적용하는 수학 교과서의 개발 가능성 및 방향에 대하여 탐색할 것이다.
해상교통관제사의 업무는 선박교통의 안전과 효율을 목적으로 하는 의사결정의 연속이다. 의사결정은 문제해결과정의 일종으로 가치 판단을 포함한다. 올바른 의사결정을 내리기 위해서는 해상교통상황을 정확히 파악하는 것이 우선되어야 하지만, 상황판단을 제대로 했다하더라도 의사결정을 그르칠 위험이 있다는 측면에서 관제사가 적극적으로 습득하여야 하는 인지과제다. 본고에서는 먼저 관제사에게 필요한 의사결정 이론에 대해서 기술한 뒤, 이를 구체적인 관제과제에 적용할 때 합리적인 의사결정 모델보다는 휴리스틱 또는 재인촉발의사결정 모델을 사용한다는 점을 밝혔다. 또한 관제사의 의사결정 과정에서 발생할 수 있는 실수를 사례 위주로 고찰하였다. 특히 관제사의 업무역량 향상을 위해서 의사결정방법을 어떻게 훈련할 것인가를 제안하였다.
최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.
최근 세계 각국 아동복지분야에서 가족의사결정개입프로그램이 활발하게 운영되고 있다. 가족의사결정모델은 학대받는 아동을 보호하는 과정에서 가족문제중심, 치료적 개입방식, 전문가가 이끌어가는 의사결정방법에 대한 반성과 이를 위한 대안으로 가족강점과 가족임파워먼트, 가족친밀성 회복을 강조한 실천모델이다. 가족의사결정개입방법은 뉴질랜드에서 개발되어 세계 300여 개 지역에서 성공적으로 실시되고 있다. 본 연구에서는 우리나라 아동보호체계 안에 가족의 참여를 통한 가족의사결정개입제도를 적용할 수 있는지에 대한 가능성을 고찰하였다. 이를 위해 가족의사결정모델의 실천 철학적 가치, 국외 가족의사결정프로그램의 현황 및 처음으로 법제도로 실시한 뉴질랜드 패밀리그룹컨퍼런스 제도를 살펴보았다. 또한 아동보호 실천에서 가족의사결정모델의 한국 적용가능성에 대한 논의로 실천철학적 측면, 문화적 측면, 실행시 수반되어져야 할 가족참여방법과 담당기관 및 지역아동네트워크개발의 측면을 제시하였다.
투자성과평가에서 주요 이슈 중 하나는 최적의 투자규모, 즉 자원할당을 결정하는 것이다 기존연구에서는 서열모델, 평점모델, 경제성 모델, 포트폴리오 모델, 위험 분석 및 의사결정모델, 조직 의사결정모델 등 많은 모델들이 연구자들에 의해 제안되어 왔다. 시스템에서 성과측정은 시스템 설계와의 일치가 요구되므로, 자원할당도 시스템 설계와 연계되어 결정되어야 한다 그러나 자원할당방법에 대한 기존 연구는 대부분 자원할당모델의 개발에 중점을 두고 있으며, 모델 개발시에 시스템 설계에 대해 고려하고 있는 문헌은 거의 없다. 본 논문은 투자목표를 최대로 하기 위한 최적 자원할당방법에서 시스템 설계를 고려하기 위하여 시스템 설계분해개념에 기초한 자원할당방법의 절차와 유전자 알고리즘을 이용한 자원할당방법을 제안한다.
본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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