• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2003.11a
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• pp.436-439
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• 2003

Urbanization is worldwide phenomenon and unexceptional in Korea. It is necessary in the spatial decision making steps to predict urban forms for the efficient land use. This study aims to develop urban growth model based on allometry which deals with relationships between urban populations and urban area. For the input data and accuracy assessments, various GIS techniques are used. Although this research is an exemplary urban growth model dealing with physical data only, it can be a good start to develop a more practical model having socio-economic sides for planning practices.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.1 no.4 s.4
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• pp.74-81
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• 2000

The duration of construction in the construction works contains non-working days as well as working days. The duration is so relevant to climate that it should be calculated after fully considered about the regional climate in which construction processes. In most construction fields, however, there has been a frequent adjustment of duration because the field supervisor's experiences have decided non-working days indiscriminately without any accurate information about weather. Not only has that done great economic damages, but also caused many problems in interests among construction subject. So, in this study, we will analyse the elements of climate which has influences on the duration and implement the hypothetical weather simulation. By connecting the results of simulation with the duration of construction, we will propose the decision-making support model for the efficient calculation of duration when the field supervisor makes the projects schedule.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.24 no.4
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• pp.186-191
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• 2023

Data processing techniques play a critical role in decision-making, including handling missing and outlier data, prediction, and recommendation models. This requires a clear explanation of the validity, reliability, and accuracy of all processes and results. In addition, it is necessary to solve data problems through explainable models using decision trees, inference, etc., and proceed with model lightweight by considering various types of learning. The multi-layer mining classification method that applies the sixth principle is a method that discovers multidimensional relationships between variables and attributes that occur frequently in transactions after data preprocessing. This explains how to discover significant relationships using mining on transactions and model the data through regression analysis. It develops scalable models and logistic regression models and proposes mining techniques to generate class labels through data cleansing, relevance analysis, data transformation, and data augmentation to make explanatory decisions.

• Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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• v.4 no.1
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• pp.63-85
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• 1996

의사 결정의 문제는 기본적으로 다수의 상충되는 기준(Criteria)하에서 최적의 대안을 선택하는 문제이며, 특히 국가나 항공사 또는 어느 기관에서 항공기의 구입시 기종 선정의 문제는 항공기 자체의 높은 가격 및 기술 파급효과, 안전성, 경쟁성 등 다수의 요인들을 심도 있게 고려하여야만 한다. 따라서 다수의 전문가 집단의 의견을 종합할 수 있다면 실패의 확률을 줄일 수 있을 것이다. 본 논문은 한국항공대학교의 훈련용 항공기의 도입 필요성이 제기됨에 따라 대상 기종인 Mooney MSE와 Cessna 172RG 기종에 대하여 현재 한국항공대학교에서 비행 교육을 담당하고 있는 운항학과 전임교수와 비행교육원 비행 교관들의 설문을 통하여 계층화 의사결정법을 이용하여 전문가 의견을 종합하였다. 계층화 의사결정법(AHP; Analytic Heirarchy Process)은 1970년대 초 T. L. Saaty에 의해 개발된 기법으로 다수의 목표, 다수의 기준, 다수의 의사결정 주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화한 후, 상위 계층의 한 기준의 관점에서 직하위 계층의 요소들의 상대적 중요도(Relative Importance) 또는 가중치(Weight)를 쌍별비교(Pairwise Comparison)에 의해 측정하여 궁극적으로 최하위 계층의 대안의 우선순위를 구하는 기법으로 앞으로 항공기의 기종선 정시(특히 훈련용 항공기) 계층화 의사결정법(AHP)을 활용할 수 있도록 모델을 제시하고자 하였다.

• Information Systems Review
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• v.25 no.1
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• pp.47-73
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• 2023

Management decision-making based on artificial intelligence(AI) plays an important role in helping decision-makers. Business decision-making centered on AI is evaluated as a driving force for corporate growth. AI-based on accurate analysis techniques could support decision-makers in making high-quality decisions. This study proposes an effective decision-making method with the application of multi-label feature selection. In this regard, We present a CFS-BR (Correlation-based Feature Selection based on Binary Relevance approach) that reduces data sets in high-dimensional space. As a result of analyzing sample data and empirical data, CFS-BR can support efficient decision-making by selecting the best combination of meaningful attributes based on the Best-First algorithm. In addition, compared to the previous multi-label feature selection method, CFS-BR is useful for increasing the effectiveness of decision-making, as its accuracy is higher.

• Journal of Auto-vehicle Safety Association
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• v.10 no.2
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• pp.50-55
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• 2018

Choosing automobile safety options is price-performance matter. The best fit options to buyer who has a certain driving habit are problem of MCDM (Multi Criteria Decision Making) because price of safety option, statistics of relating accident, consequence of accident, and driving habit are the multi criteria to be evaluated. In this paper, PROMETHEE-GAIA methodology is applied for solving this MCDM problem. The result shows that a different driving habit makes different choosing priority of safety options.

• Smart Media Journal
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• v.13 no.1
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• pp.9-17
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• 2024

This study aims to develop an integrated agricultural distribution network management system to improve the quality, profit, and decision-making efficiency of agricultural products. We adopt two key techniques: crop maturity detection based on the YOLOX target detection algorithm and market price prediction based on the Prophet model. By training the target detection model, it was possible to accurately identify crops of various maturity stages, thereby optimizing the shipment timing. At the same time, by collecting historical market price data and predicting prices using the Prophet model, we provided reliable price trend information to shipping decision makers. According to the results of the study, it was found that the performance of the model considering the holiday factor was significantly superior to that of the model that did not, proving that the effect of the holiday on the price was strong. The system provides strong tools and decision support to farmers and agricultural distribution managers, helping them make smart decisions during various seasons and holidays. In addition, it is possible to optimize the distribution network of agricultural products and improve the quality and profit of agricultural products.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.195-195
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• 2011

국가하천의 주변지역을 체계적이고 계획적으로 조성 이용하여 난개발을 방지하고 지속가능한 발전을 도모하며, 그에 따른 이익을 하천의 정비 및 관리 등에 활용함으로써 공공복리의 증진에 기여함을 목적으로 하는 친수구역활용에 관한 특별법이 곧 시행될 예정이다. 친수는 단순히 하천 보전과 상대되는 수변이용의 측면이 아니라 하천의 경관, 생태계, 물 등 전체적인 하천공간에서 이루어지는 인간의 활동과 심리적 만족감으로 해석할 수 있다. 이러한 친수활동 유형을 정립하기 위하여 전문가 및 실무자들의 도움으로 설문지를 작성하고, 조사하였다. 또한 평가 항목간의 중요도를 합리적으로 부여하고자 전문가 집단 활용을 통한 다기준의사결정 기법 중 계층분석과정 AHP(Analytic Hierarchy Process)와 이의 일반적인 형태인 ANP(Analytic Network Process) 기법을 이용하여 비교 분석하여 보았다. AHP는 의사결정의 목표 또는 평가기준이 다수이며 복합적인 경우, 다수의 속성들을 계층적으로 분류하여 각 속성의 중요도를 파악함으로써 최적 대안을 선정하는 기법으로 다수의 목표, 다수의 평가기준, 다수의 의사결정주체가 포함되어 있는 의사결정 문제를 계층화하여 해결한다. 그러나 의사결정 문제는 대부분 요소들 간의 수평적 상호작용과 수직종속성이 존재하기 때문에 단순히 계층적 구조만으로는 설명할 수 없는 경우가 있다. ANP는 AHP 분석을 확장한 개념으로 평가 요소가 계층구조를 가지고 있으면서 각 평가 요소간 네트워크 구조를 가지는 경우에 해당한다. 즉, 시스템 분석, 통합 및 조정을 위한 방법으로 요소들 간의 비선형 관계를 모델화하는 복잡한 의사결정에 적용이 가능하다. ANP는 AHP의 기본 공리인 독립성이 유지되지 않을 때도 적용할 수 있는 의사결정 방법이기 때문이다. AHP와 ANP 분석을 위해 평가기준은 하천특성, 생태환경특성, 인문환경특성, 경관, 유지관리 등으로 분류하였으며, 세부평가항목은 하천의 물리 생태학적 특성, 개발여건과 관련된 특성, 경관의 이용가치, 유지관리 용이성 등 20여 개로 나누었다. AHP와 ANP를 이용하여 친수공간 이용지수 가중치를 산정한 결과, 두 기법은 큰 차이를 보이지 않았다. 그러나 ANP를 이용하여 가중치를 결정하는 방법은 최종 결정의 공정성이나 신뢰성을 확보하는데 기여를 하는 것으로 나타났다.

• Korean Management Science Review
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• v.1
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• pp.5-9
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• 1984

본 논문에서는 모델 수립과정에 대한 올바른 인식과 함께 과거 모델 수립 과정의 문제점을 파악하고 계량적 모델의 성공적인 활용을 위한 개선방안에 대해서 논의하고자 한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.26 no.12
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• pp.1507-1518
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• 1999

본 논문은 제어대상체의 지식을 이용하여 적절한 의사결정을 내리거나 또는 지속적으로 변화하는 주변환경에 적응해 나갈 수 있는 지능시스템 설계를 위한 내배엽성 모델링 방법론을 제시한다. 이러한 지능적 내배엽성 시스템은 의사결정 모델, 지식기반의 내부모델, 그리고 내부모델의 구축모델 등을 기반으로 달성될 수 있다. 학습기능의 모델링을 위하여 수정된 귀납추론 방법과 적응형 전문가 시스템 방법이 제안되었다. 제시된 방법론은 지능적 학습 및 의사결정 기능을 갖춘 지능적 카드경기자 모델링의 예를 통하여 그 가능성을 검증하였다. Abstract This paper presents an endomorphic modeling methodology for designing intelligent systems that can determine by itself using its knowledge of the world and adapt itself to continuously changing circumstances. We have developed such an intelligent endomorphic system by integrating the decision making component and knowledge based internal model with internal model construction model. Learning capabilities are established using the modified inductive reasoning and adaptive expert system techniques we developed. Proposed methodology has been successfully applied to a design of intelligent card game players capable of supporting the intelligent learning and decision making.