스마트 TV는 일반 TV와 달리 방송시청이라는 목적 외에 다양한 기능을 가지고 있기 때문에 구매자들은 제품 선정시 복잡한 의사결정 문제에 직면하게 된다. 제조사별로 다양한 모델이 출시되고 있기 때문에 이들 제품들 간 비교 평가를 요구하고 있다. 본 연구는 소비자들이 스마트 TV를 구입할 때 고려되어야 하는 선정기준을 도출하고, 계층적 분석과정(AHP)을 사용한 일련의 의사결정 방법을 제안한다. 이용자테스트 방법을 제안하며 Expert Choice를 사용하여 구현 예를 보인다.
수강생들의 정보와 경험 부족을 극복하기 위해, 의사 결정 트리를 활용한 콘텐츠 기획 트리를 개발하였다. 콘텐츠 기획 트리는 수강생들이 개발할 주제와 스토리를 선택하는 나무 몸통 생성단계, 해당 스토리를 바탕으로 개발 가능한 형태 '범주'를 선택하는 부모 가지 생성단계, 해당 콘텐츠를 효과적으로 제작하는 흥미 '효과'를 선택하는 자식가지 생성단계 그리고 시각화할 멀티미디어 표현 '요소'를 선택하는 잎사귀 생성단계로 구성된다. 교육 모델은 게임기획 디자인과 정보시각화 강의에 적용되었고, 각 강의에서 사용된 범주, 효과 그리고 요소의 예를 사례로 제시한다. 교육 모델은 145개 팀 프로젝트에 사용되었고, 단계별 학습 프로세스로 효율성을 확인하였다.
최근 EA 성숙도모델의 개선 필요성이 제기되고 있다. 현 모델의 한계점을 극복하고, 새롭게 진행되고 있는 EA 기반 국가정보화 정책의 변화를 반영하기 위함이다. 대부분의 EA 성숙도모델 개선 노력은 정책 노력의 일환으로 수행되다 보니 이론적 연구의 대상이 되지 못했다. 국내 일부 연구가 이론적 관점에서 다룬 게 전부였다. 그러나 이들 연구도 기존 모델과의 심층적 비교와 의사결정 요소의 체계화 노력이 부족하였다. 이에 본 연구는 EA 성숙도 모델의 주요 의사결정 요소를 도출하고 이들 요소별로 대안을 분석하였다. 여기에 대한 전문가 의견을 토대로 EA 성숙도모델 개선 방향을 제시하였다.
본 논문은 시설물 관리에서 시스템분석과 업무분석으로 인터넷기반 시설물 관리 시스템을 개발하고 AHP모델을 시스템에 도입하여 원활한 시설물관리기법을 제시하는데 있다. 기존의 공간분석과 연산은 정확성의 기준이 불분명하며 단순한 수준의 출력만을 하기 때문에, 의사결정을 위한 지리적자료에 대한 정확한 분석을 위해서는 통계적인 분석이 필요하였으며, 관리자위주의 시스템은 사용자의 욕구를 충족시키지 못하였다. 그리고, 인터넷 GIS 기반의 분석적 요구 사항을 충족시켜줄 수 있는 일련의 공간통계분석기법들을 GIS로 공간분석기능으로 구조화시키기 위해서는 기존의 일반통계 모듈과 인터넷 GIS의 통합 또는 인터페이스의 구성이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 시설물의 장기적인 유지관리에 있어서 인터넷 GIS 기술도입의 필요성을 제시하고 의사 결정에서 AHP모델의 적용가능성을 제시하였다.
본 연구는 사회복지시설 특별히 노인요양시설의 선택이라는 의사결정에 영향을 미치는 요인을 실증적으로 검증하였다. 노인장기요양보험제도의 실시에 따라서 시설이용자는 서비스선택이라는 의사결정에 직면하게 된다. 하지만 이용자의 의사결정이란 우리나라의 사회복지 현실에서는 비교적 새로운 개념이다. 검증을 위해서 전북지역의 20개 노인요양시설로부터 212명의 응답자에게 자료를 수집했고, 구조방정식(SEM)을 이용해서 분석했다. 연구모형으로 서비스품질은 서비스만족을 매개로 의사결정에 영향을 미친다는 모형을 제안했다. 구조방정식을 통한 분석결과 서비스품질에서 서비스만족 경로의 표준경로계수는 0.556(t=4.608, p<0.01)으로 나타났고, 서비스 만족에서 의사결정 경로의 표준경로계수는 0.785(t=5.249, p<0.01)로 나타났다. 모형의 절대적합지수는 χ2 = 580.151(d.f.=317, p-value=0.000)이고, RMSEA=0.063이며, 상대적합지수 CFI=0.915로 모형은 절대적으로 뿐만 아니라 상대적으로 적합했다. 또한 서비스품질의 결정요인인 응답성, 신뢰성, 확신성, 공감성, 유형성이 검증되었고, 이들의 서비스품질 결정 가중치는 제시된 순서임이 확인되었다. 연구결과는 서비스품질이 노인요양시설 이용자의 의사결정으로 이어지는 모델과 요인간의 역학관계를 제시하고 있으며, 시설관리자가 시설운영을 위해서 고려해야 할 서비스품질, 서비스만족, 그리고 의사결정과 관련된 요소를 시사하고 있다.
본 연구에서는 기 조사된 편마암 지역에서의 급경사지재해 발생지역 및 미발생지역에 대한 현장조사자료 및 토질시험자료를 토대로 통계적인 분석방법인 의사결정나무모형을 이용하여 급경사지재해 예측기법을 개발하였다. 편마암 지역에서의 조사된 급경사지재해 자료는 서울 및 경기지역에서 1998년 집중호우로 발생된 104개소구간이다. 이 가운데 예측모델 개발에 활용된 자료수는 결측치를 제외한 61개소로서, 급경사지재해 발생구간 34개소와 미발생구간 27개소이다. 의사결정나무모형을 이용한 통계적인 분석은 카이제곱 통계량, 지니 지수 및 엔트로피 지수를 적용하여 실시하였다. 분석결과 사면경사, 포화도 및 사면고도가 분리기준으로 선택되었으며, 엔트로피 지수를 이용한 의사결정나무모형 예측모델이 정확도가 가장 높은 것으로 나타났다. 선정된 급경사지재해 예측모델의 분리기준은 최상위부터 사면경사, 포화도 및 사면고도의 순서로 선택되었으며, 각각의 분리기준치는 사면경사의 경우 $17.9^{\circ}$, 포화도의 경우 52.1%, 사면고도의 경우 320m로 결정되었다.
다른 복잡한 의사 결정 문제와 같이 구조설계는 많은 다른 기준들 사이의 상반관계에서 이루어지는 의사 결정 문제이다 . 다양하게수학적으로 프로그래밍 된 설계 기법이 점차 현실적인 요소를 감안하여 현실화되고 있으나 여전히 많은 설계의 제한, 즉 수학적으로 모델화 되지 못하는 많은 설계요소들과 관련되어 있다. 본 연구는 이러한 제한을 인식하고 강 프레임 구조물의 최적 설계에 관하여 다루어 지지 않은 설계요소를 감안하여 실무 설계자들에게 하나의 유일한 설계해가 아닌 다른 몇 가지 유용한 설계 대안을 제시할 수 있는 설 계 시스템을 개발 하였다. 본 연구의 알고리즘에 의해 얻어진 설계 대안들은 모델화된 목적함수에 관해 최적의 해는 아니지만 매우 적합한 해들이 며, 동시에 유일한 최적해와 비교 시 다른 설계 해로써 때로는 임의 모델화 되지 않은 설계요소에 관해서는 오히려 더 나은 결과를 나타내 줍 중에 효과적으로 저항하도록 보와 기둥이 모멘트 연결된 강 프레임 구조물을 대상으로 안정성에 문제가 없이 경비절감에 효과적인 설계를 위해 재료비뿐만 아니라 가설 시 부재연결에 소요되는 경비를 포함하는 최소 경비 설계를 위한 의사 결정 지원 시스템을 개 발하고자 한다. 본 시스템은 최적 설계해에 대한 설계대안을 생성하기 위한 변형된 최적화 문제형식으로, 이때 최적 설계해는 하중저항계수설계법 에 따른 비선형 해석과정과 유전알고리즘을 바탕으로 한 최적화 알고리즘을 결합한 알고리즘을 반복 수행하여 얻은 모멘트 연결의 수와 총 경비 와의 상반관계로부터 결정된다. 유용성 평가를 위해 생성된 각 설계대안을 다양한 설계요소에 관해 고찰하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.179-190
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2009
금융 산업에서, 의사결정나무 분석은 분류분석을 위해서 널리 사용되는 분석기법이다. 그러나 금융 산업에서 실제로 의사결정나무 분석을 적용할 때, 발생하는 문제점 중 하나는 설명변수의 수가 너무 많다는 점이다. 따라서 모형의 결과에 별 영향을 미치지 않으면서 설명변수의 수를 줄이는 효과적인 방법을 연구할 필요가 있다. 본 연구에서는 의사결정 나무 분석에서 모형의 정확성에 근거한 최선의 변수 선택 방법을 구하기 위하여 다양한 변수 선택방법들을 비교 분석 하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 한 보험회사의 연금 보험 상품 자료에 다양한 설명변수 축소방법을 적용하여, 가장 적은 수의 설명변수를 가지고 가장 높은 정확도를 제공하여 주는 설명변수 축소방법을 구하는 실증적인 연구를 시행하였다. 이러한 실험결과, 신경망의 민감도 분석을 이용하여 변수를 축소하고, 그 축소된 변수를 이용하여 의사결정나무 분석 모델을 생성하는 경우가 가장 효율적인 설명변수 축소방법임을 알 수 있었다.
유역 환경에 대한 복잡성의 증가는 단일 의사결정자들이 의사결정문제의 모든 부분을 고려하는 것을 점점 더 불가능하게 만들기 때문에 불확실성은 더욱 증가하게 된다. 따라서 본 연구는 그룹의사결정기법을 사용하여 우리나라 공간적인 홍수 취약성을 정량화하는 접근법을 제시하였다. 개인의 선호도를 분석하기위해 Fuzzy TOPSIS를 사용하였고 개인선호도의 통합을 위해 Borda count, Condorcet 그리고 Copeland 방법을 사용하였다. 마지막으로 도출된 결과를 Fuzzy TOPSIS 및 TOPSIS의 결과와 비교하였고 스피어만 순위상관계수와 켄달의 순위상관계수, Emond와 Mason이 제시한 순위상관분석을 이용하여 순위의 일치성을 검토하였다. 그 결과 일부 지역의 취약성 순위가 큰 폭으로 역전되는 현상을 보였다. 그룹의사결정 개념을 반영하여 지역별 취약성을 산정할 경우 우선순위의 변동이 클 수 있으므로 홍수 취약성 산정시 본 연구에서 제시된 모델을 고려할 필요가 있다.
본 연구에서는 비.반구조적 문제의 구조화 과정을 지원하는 지식기반(knowledge-based) 의사결정지원시스템을 설계. 개발하였다. 문제의 구조화란 당면한 문제에 대한 인식을 한 후, 문제의 핵심과 관련된 요인을 추출하여 그들간의 관계를 모델화하는 것으로서, 본 연구에서는 구조화기법으로 방향성 그래프구조인 영향도(Influence Diagram)를 채택하였다. 특히 본 연구에서 제시된 시스템은, 의사결정자가 지식베이스에 자신의 관심영역에 관한 지식을 저장하여 사용할 수 있도록, 영역독립적(domain-independent)인 쉘(shell)의 구조로 설계되었다. 개발된 프로토타입인 IDMS를 R&D 평가와 관련된 의사결정분야에 적용하여 그 구조화과정을 보임으로써 현실문제에의 적용가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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