• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.63-70
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• 2010

본 연구의 목적은 미래 한국 육군이 운영할 공격헬기의 전투효과를 산출하는 방법론을 제시하는 것이다. 본 연구에서 적용한 전투 효과 산출방법은 첫째, 육군항공분야의 작전계획과 전투발전 분야별 요소인 DOTMLPF 분석에 활용되는 분석용 워게임 모델인 육군항공분석모델을 사용하였으며, 둘째, 전문가 의견을 기반으로 한 AHP기법을 사용하였다. 이 때, 시뮬레이션 및 AHP 기법 적용시 공격헬기의 전투효과를 가장 잘 반영할 수 있는 대 기갑작전을 고려하였다. 연구결과, 공격헬기의 기종별 전투효과를 산출할 수 있었으며, 이러한 전투효과도는 신규 무기체계 획득시 기종선정이나 수량결정과 같은 의사결정시 의사결정자가 합리적으로 의사결정을 할 수 있게 하는 데 유용할 것으로 판단된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제5권6호
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• pp.20-30
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• 2005

혐기성 균의 동정과정은 업무영역 전체에 복잡성이 존재하며, 전문가의 비정형적인 경험적 지식을 주로 이용한다. 따라서 이와 같은 불완전한 지식체계를 시스템 내부에 표현하고 또한 사용자의 입장에서 진화하는 지식의 추가가 가능하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 실질적으로 임상에서 이용이 가능하도록 혐기성 균을 모델로 임상의사결정지원시스템을 개발하여 원인 균 동정과정 시 동정경로 설정 및 해답의 도출에 조언이 가능하도록 하였다. 앞으로 혐기성 균뿐만 아니라 실제 진단검사의학과에서 분리빈도가 높은 호기성균을 포함하는 전체 세균을 대상으로 하는 확대된 영역의 임상의사결정지원시스템이 개발되면 전문가의 견해에서 정적, 동적, 지식을 제공해 줄 수 있는 기반이 되고, 이를 위해 본 연구가 기반으로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권6호
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• pp.11-30
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• 2019

교통카드 데이터는 다양한 대중교통 통계 지표 산출, 정책 및 평가를 위한 자료로 활용되어 그 활용범위가 상당히 높다. 그러나 교통카드 데이터 내 주요 문제점은 하차 정류장에서 태그를 안 하고 하차하는 경우가 대부분으로 이는 교통카드 이용자의 불완전한 OD 통행 자료로 활용범위에 있어 한계가 있다. 본 연구는 의사결정 모델 기반 교통카드 데이터 하차 정류장 추정 방법을 적용한 결과 오차 범위 2개 정류장 이하에서 하차 정류장 추정 정확도는 89.7%으로 분석되었다. 이를 통하여 교통카드 데이터의 불완전성을 해소함으로써 다양한 대중교통 분석 및 평가 등에 대한 기초 자료로 활용 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.73-81
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• 2013

초등학생들은 매일 정보를 접하면서 생활하고 있다. 또한 초등학생들은 학교 교과 수업에서도 정보를 기반으로 다양한 학습을 하고 있다. 따라서 정보를 기반으로 초등학생들이 일상 생활과 학교 교과에서 계산 사고를 하는 것이 중요하다. 지금까지 계산사고에 대한 교육 자료들은 많이 개발되었지만 계산 사고를 위한 교육 모델들은 개발되어 있지 않다. 본 연구에서는 초등학생들을 위한 계산사고를 위한 교수 학습 모델을 개발한다. 본 연구에서 제안한 계산 사고 교육 모델은 3단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 정보 수집단계이다. 두 번째 단계는 계산 수행 단계이다. 세 번째 단계는 의사 결정 단계이다. 의사 결정 단계에서 계산 수행 단계 또는 정보 수집 단계로 순환할 수 있다. 본 연구에서 제안한 모형은 초등 학교에서 계산 사고 교육을 위한 효과적인 교수 학습 방법으로 사용될 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권5호
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• pp.127-136
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• 2008

건설공사의 포기 단계에서 적절한 공사기간 산정과 공사비용의 예측은 공사 전반의 성패를 좌우하는 중요한 요소로서, 건설공사 수행의 효율성과 생산성 향상을 위하여 합리적인 분석 및 관리가 필요하다. 본 연구는 NATM 공법으로 시공되는 도심지 지하철 터널의 전 공정을 대상으로 시뮬레이션 모델을 구축하고 이에 기반하여 공정 계획 및 분석이 가능한 의사결정의 지원 도구를 제시하는 것을 목적으로 한다. 시뮬레이션 모델은 실제 사례 현장의 공정 프로세스 분석과 관련 데이터의 수집을 통해 개발되었으며, 발생 가능한 제한 사항을 반영하친 조건들을 수정 가능하게 하여 본 연구의 대상 사례 현장뿐만 아니라 타 현장에도 적용할 수 있는 일반성을 부여하였다. 본 연구를 통해 개발된 모델은 과학적이고 합리적인 분석을 통한 현실적인 공사 완료 시점을 예측하게 하고 계획 수립과정에서 의사결정을 지원함으로써, 건설사업의 총체적인 생산성과 효율성 향상 효과를 기대할 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.61-66
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• 2020

산업과 IT기술의 융합으로 현대사회는 급속하게 발전하고 있으며, 그 이면에는 기본 인프라를 제공해 주는 건설 공사의 역할이 매우 크다고 할 수 있다. 최근 들어 건설공사의 복잡화 및 대형화, 첨단화에 따라 품질향상을 위한 제도 개선 등 관리의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 그러나 건설현장에서 품질관리의 이슈가 발생할 경우 이를 해결하기 위하여 많은 시간이 소요되고 있는 것이 현실로서, 건설 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해서는 다양한 시스템이 유기적으로 연결되어 최적의 의사결정을 관리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 RESTful_API 기반의 GCM 푸쉬 알람 서비스를 이용한 품질관리 모델을 제안한다. 제안 모델은 건설 회사의 품질관리실과 프로젝트 매니저가 의사결정에 이용할 수 있는 모델로서, 건설현장의 프로젝트 관리에 적용할 경우 더욱 효율적이고 안전한 건설공사 관리가 가능할 것으로 기대된다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.176-182
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• 2006

본 연구에서는 기존 Bagging Predictors에 수정을 가한 Modified Bagging Predictors를 이용하여 SOHO 에 대한 부도예측 모델을 제시한다. 대기업 및 중소기업에 대한 기압부도예측 모델에 대한 많은 선행 연구가 있어왔지만 SOHO 만의 기업부도예측 모델에 관한 연구는 미비한 상태이다. 금융기관들의 대출심사시 대기업 및 중소기업과는 달리 SOHO에 대한 대출심사는 이직은 체계화되지 못한 채 신용정보점수 등의 단편적인 요소를 사용하고 있는 것에 현실이고 이에 따라 잘못된 대출로 안한 금융기관의 부실화를 초래할 위험성이 크다. 본 연구에서는 실제 국내은행의 SOHO 데이터 집합이 사용되었다. 먼저 기업부도 예측 모델에서 우수하다고 연구되어진 인공신경망과 의사결정나무 추론 기법을 적용하여 보았지만 만족할 만한 성과를 이쓸어내지 못하여, 기존 기업부도예측 모델연구에서 적용이 미비하였던 Bagging Predictors와 이를 개선한 Modified Bagging Predictors를 제시하고 이를 적용하여 보았다. 연구결과,; SOHO 부도예측에 있어서 본 연구에서 제시한 Modified Bagging Predictors 가 인공신경망과 Bagging Predictors등의 기존 기법에 비해서 성과가 향상됨을 알 수 있었다. 제시된 Modified Bagging Predictors의 유용성을 확인하기 위해서 추가적으로 대수의 공개 데이터 집합을 활용하여 성능을 비교한 결과 Modified Bagging Predictors 가 기존의 Bagging Predictors 에 비해 일관적으로 성과가 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.310-311
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• 2015

선박 항적 데이터는 해상교통관제센터에 의해 실시간으로 모니터링 되고 수집되어 진다. 이러한 데이터를 기반으로 선박의 항적 패턴분석과 항적 모델을 추출하여 해상교통관제사의 의사결정에 기여하고자 한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 SVM알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation이 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링을 통하여 이상거동 선박의 사전 판별, 선박의 추측위치 계산 등에 응용하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권10호
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• pp.47-57
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• 2013

빅데이터 분석은 데이터의 양, 처리속도, 다양성 측면에서 데이터 마이닝과 달리 문제해결과 의사결정을 위해서는 새로운 도구를 필요로 한다. 많은 글로벌 IT기업들은 사용하기 쉽고 기능성이 우수한 모델링 능력을 가진 다양한 빅데이터 제품을 출시하고 있다. 빅데이터 패키지는 분석도구, 인프라, 플랫폼 형태로 하드웨어와 소프트웨어를 포함한 솔루션이다. 빅데이터의 수집, 저장, 분석, 시각화가 가능한 제품이다. 빅데이터 패키지는 업체별로 제품 종류가 많고 복잡한 기능을 가질 뿐만 아니라 선정에 있어서 전문 지식을 필요로 하며 일반적인 소프트웨어 패키지보다 그 중요성이 높기 때문에 의사결정 방법의 개발이 요구된다. 본 연구는 빅데이터 패키지 도입을 위한 의사결정지원방법을 제안하는 것이 목표이다. 문헌적 고찰을 통하여 빅데이터 패키지의 특징과 기능을 비교하고, 선정기준을 제안한다. 패키지 도입 타당성을 평가하기 위하여 비용과 혜택 각각을 목표노드로 하는 AHP 모델 및 선정기준을 목표노드로 하는 AHP 모델을 제안하고 이들을 결합하여 최적의 패키지를 선정하는 과정을 보인다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.827-833
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• 2020

본 논문에서는 지자체의 요금 체납을 줄이기 위해 특정 지자체를 대상으로 검침원의 면담 등을 통해 지방상수도 통합정보시스템에서 체납에 영향을 미치는 내부 데이터 요소를 찾았다. 또한 국가 통계 데이터 중에서 체납에 영향을 미치는 후보 데이터를 도출하였다. 독립변수가 종속변수에 미치는 영향도는 정보이득이라는 데이터 집합에서 종속변수에 대한 무질서도를 조사하여 표본 데이터를 수집하였다. 그리고 빅 데이터 분석 알고리즘인 의사결정트리와 로지스틱 회귀기법 중 어느 알고리즘이 더 높은 예측율을 나타내는지 n-fold cross-validation 방법을 사용하여 평가하였다. 이를 통해 지자체의 데이터를 기초로 알고리즘의 성능을 비교한 결과 의사결정트리가 로지스틱회귀보다 더 정확한 수용가 납부 패턴을 찾을 수 있음을 확인하였다. 머신러닝을 이용한 분석 알고리즘 모델 개발의 과정에서는 알고리즘의 정확성 향상을 위해 의사결정트리의 복잡성과 정확성에 직접적인 영향을 주는 최소 데이터 개수와 최대 순도라는 두 개의 환경변수의 최적값을 도출하였다.