• Asia pacific journal of information systems
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• 제5권1호
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• pp.36-51
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• 1995

본 논문에서는 비구조적인 의사결정문제를 효과적으로 해결하기 위하여 감독학습 인공신경망 모형과 비감독학습 인공신경망 모형을 결합한 하이브리드 인공신경망 모형인 HYNEN(HYbrid NEural Network) 모형을 제안한다. HYNEN모형은 주어진 자료를 클러스터화 하는 CNN(Clustering Neural Network)과 최종적인 출력을 제공하는 ONN(Output Neural Network)의 2단계로 구성되어 있다. 먼저 CNN에서는 주어진 자료로부터 적정한 퍼지규칙을 찾기 위하여 클러스터를 구성한다. 그리고 이러한 클러스터를 지식베이스로하여 ONN에서 최종적인 의사결정을 한다. CNN에서는 SOFM(Self Organizing Feature Map)과 LVQ(Learning Vector Quantization)를 클러스터를 만든 후 역전파학습 인공신경망 모형으로 이를 학습한다. ONN에서는 역전파학습 인공신경망 모형을 이용하여 각 클러스터의 내용을 학습한다. 제안된 HYNEN 모형을 우리나라 기업의 도산자료에 적용하여 그 결과를 다변량 판별분석법(MDA:Multivariate Discriminant Analysis)과 ACLS(Analog Concept Learning System) 퍼지 ARTMAP 그리고 기존의 역전파학습 인공신경망에 의한 실험결과와 비교하였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제9권1호
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• pp.145-150
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• 2009

댐과 같은 대규모 수리구조물의 신설이 점차 어려워짐에 따라, 이에 대한 대안으로 천변저류지의 설치가 검토되고 있다. 천변저류지는 규모가 작은 시설물로 홍수량, 유입수문곡선, 천변저류지 용량 및 월류위어의 월류고 등에 따라 홍수저감효과가 민감하게 반응한다. 따라서 최대의 홍수저감효과를 얻기 위해서는 홍수저감효과를 기대하는 홍수사상에 적합한 월류고를 적용하여야 하며, 본 연구에서는 월류고 값의 변화가 천변저류지군의 홍수저감효과에 미치는 영향을 분석해보았다. 이를 위해 천변저류지의 최적위치를 결정하기 위해 개발된 기존의 의사결정모형을 사용하였다. 천변저류지의 위치를 결정변수로 사용하고 홍수저감목표 지점에서의 홍수저감효과를 최대화하는 과정을 통해 천변저류지의 최적위치를 결정하는 의사결정모형에 월류고의 높이를 결정 변수로 추가하여 수정하였다. 제안된 모형을 안성천 유역에 적용하여 기존의 연구결과와 비교하였으며, 모형의 적용결과 대상 홍수사상에 대해 보다 효율적인 홍수저감이 가능토록 하는 월류고 및 위치를 결정 할 수 있었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제34권2호
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• pp.645-654
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• 2014

현재 우리나라 일반국도의 포장관리시스템(PMS: Pavement Management System)은 세계은행(World Bank)이 주도한 HDM (Highway Development and Management)-4를 사용하여 유지보수 의사결정의 기초 자료로 사용하고 있으나, 과다한 입력변수와 모형의 불확실성 등으로 인해 국내 실정에 적합한 경제성 분석모형이 필요하게 되었으며, 대부분의 선진국의 경우에는 각 지역과 국가에 맞는 PMS 시스템을 구축하여 운영하고 있다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 실정에 맞고 효율적인 국도의 도로 및 포장관리를 위한 의사결정시스템을 개발하기 위한 연구로써 시스템 개발에 필요한 구성요소, 공용성 모형 개발, 각 요소별 활용가능한 원단위, 기준 등의 지표 정의 및 종류, 특성들을 분석, 정리하고 경제성 평가를 통해 최적 의사결정을 위한 시스템(S/W) 개발을 목적으로 하였다. 포장관리를 위해 개발한 의사결정시스템의 구성요소는 크게 1)도로, 교통, 사회경제 지표 등의 DB, 2) 도로포장상태의 공용성 모형, 3)도로포장상태에 따른 차량속도변화 모형, 4)경제성 평가 모형, 5) 의사결정지원 시스템으로 구성되며, 개발된 시스템의 검증을 위해 사례 구간을 대상으로 한 분석결과도 함께 제시하였다. 그러나 장래 확률적 특성을 고려한 공용성 모형의 개발과 의사결정을 위한 지표 개발에 대해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제7권1호
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• pp.23-36
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• 1998

본 연구는 특정 조직의 정보 인프라 개발을 위한 전략적 계획을 수립하기 위해 의 사결정 지원 도구로서 다수 목표 의사결정 모형 (Multiple Objective Decision-Making Model : MODEM), 구체적으로는 목표 계획법(Goal Programming : GP)의 응용을 제시하고 있다. 연구대상 조직은 3년 동안의 정보 인프라 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 이러한 특 별 프로젝트는 조직 전체에 궁극적인 통합 정보 기술 서비스를 제공하기 위하여 최고 의사 결정자의 전략적 계획 측면에서 추진되고 있다. 본 연구는 총 8개의 목표가 수립되었고 현 조직 환경하에서 이들 목포들에 대한 우선 순위가 설정되었다. Micro Manager가 본 연구 모형의 실행을 위하여 활용되었고 분석결과 6개의 정보 인프라 프로젝트 중 첫 5개가 실행 되기 위하여 선택되어 졌으며 4개의 네트? 대안 중에서 첫 번째 대안이 최적 대안으로 선 택되었다. 초기 설정 목표들에 대한 우선 순위를 변경시킴으로써 연구 모형의 가변성을 검 토하기 위해 민감도 분석이 실행되었다. 변경된 목표와 우선 순위하에서는 6개의 정보 인프 라 프로젝트 중 3개만이 실행을 위하여 선택되었고 네트? 대안은 첫 번째 대안이 역시 최 적 대안으로 선택되었다. 본 연구 모형은 다수의 서로 상층하는 목표를 가지는 조직 및 이 와 유사한 경영환경에 직면해 있는 전략적 의사결정 수립에 효과적인 방안을 제시할 것이다.

• 한국도로학회논문집
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• 제13권3호
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• pp.167-176
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• 2011

본 연구는 불특정 다수의 도로이용자들이 경로우회 시 갖는 의사결정과정속에 내포된 비선형성과 불확실성을 고려한 정도 있는 모형구축으로 주요 우회결정요인을 분석하는 것이 주요 목적이다. 이를 위하여 고속도로 및 국도를 이용하는 운전자를 대상으로 우회여부에 관련된 SP조사를 실시하였고, 조사결과에 대하여 의사결정나무와 신경망이론의 결합된 모형을 구축하여 운전자 우회결정요인을 분석하였다. 분석결과 운전자 우회여부결정에 영향을 미치는 요인은 우회도로 인지여부, 교통정보 신뢰도 및 이용빈도, 경로전환빈도, 나이순으로 나타났다. 또한 오분류표를 통한 기존 모형과의 예측력의 비교결과 결합된 모형의 오분류율이 8.7%로 기존 모형인 로짓모형 12.8%, 의사결정나무 단독 모형 13.8%와 비교했을 때 가장 예측력이 높은 것으로 나타나 운전자 우회결정요인 분석에 관한 모형의 적용 타당성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 향후 교통량 분산효과와 도로망 효율 증대를 위한 효과적인 우회관리전략 수립 시 기초 자료로 활용가능하리라 사료된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.83-90
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• 2000

의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권4호
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• pp.671-678
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• 2011

데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.221-226
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• 2005

Gifford(1992, 1993, 1997, 1998)는 제한적 주의력(limited attention)의 관점에서 벤처경영자, R&D 관리자, 혁신자, 벤처 캐피탈의 의사결정을 연구하였다. 창업경영자 (entrepreneurs)는 기술 개발, 제품디자인 개발, 원자재 확보, 제품 생산, 유통채널 확보, 가격정책 결정, 판매촉진 및 마케팅정책 결정 등의 다양한 경영활동을 수행하고 끊임없이 창업기회(entrepreneurial opportunities)를 추구하는 사람이다. Gifford 는 벤처 경영자를 창업기회와 다양한 경영활동의 포트폴리오(portfolio)를 수행하고 관리하는 대리인으로 간주한 '마술사 모형(Juggler model)' 을 제시하고 이익극대화의 관점에서 대리인의 의사결정을 분석하였다. 그녀는 모형을 통하여 특정시점을 지난 기존 메뉴를 포기 하고 새로운 창업기회를 평가하는 '포기정책(discard policy)' 과 아울러 기존 메뉴를 관리한 이후 새로운 창업기회를 평가하는 '연령검사(age inspection)' 를 동시에 사용한다는 결과를 도출하였다. 본 논문은 Gifford의 마술사 모형(Juggler model)을 수정, 발전시켜 창업경영자의 의사결정을 분석하였다. Gifford의 모형은 성장하지 않는 창업기회의 포트폴리오 결정에 대한 모형이기 때문에 창업기회의 성장성이 벤처경영자의 의사결정에 어떤 영향을 미치는가에 대한 논의가 전혀 없었다. 본 논문에서는 창업경영자를 기업가적 활동을 수행하는 사람으로 정의하고 벤처경영자의 의사결정을 분석하였다. 성장률이 큰 기업에서 기업가적 활동을 수행할 때 창업경영자가 창출하는 기업의 현재가치는 크게 증가하게 되는 반면 성장률이 떨어지는 기업에서 기업가적 활동을 수행할때 창업경영자가 창출하는 기업의 현재가치는 크게 감소하게 된다. 또, 창업경영자는 성장률이 큰기업을 선택하면 관리횟수가 줄어들게 되고 이익의 감소 없이 빠르게 수확할 수가 있다. 국가의 정책과 제도가 창업경영자를 보다 성 장률이 높은 기업에서 기업가활동을 하게 한다면 국가경제의 성장속도는 빨라지게 될 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.657-660
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• 2000

최근 재사용성에 근간을 둔 컴포넌트 기반 소프트웨어(Component-Based Software : CBS) 기술의 실현에 따라 이와 관련된 유지보수 의사결정의 내용도 변화하여 새로운 연구 과제로 등장하고 있다. 이에 본 연구는 컴포넌트 기반 소프트웨어 유지보수와 관련된 의사결정의 이론적 근거를 탐색하고 컴포넌트 평가 및 선택을 위한 모형 개발을 목적으로 한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법의 선택 및 적용이 포함된다. 평가 기준 구성을 위하여 CBS 유지보수의 특성을 고려한 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였으며, 일부 상호 종속적 관계를 나타내는 요소들에 대하여는 네트워크 관계를 나타내는 모듈로 포함시켰다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process) 기법 및 네트워크분석과정(Analytic Network Process) 기법을 선정하고 적절한 예를 들어 모형 적용의 이해를 돕고자 하였다.

• 재무관리연구
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• 제19권2호
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• pp.271-297
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• 2002

미국의 벤처캐피탈 산업은 벤처캐피탈 분야에 진입하고 있는 많은 나라들에게 본보기가 되고 있다. 그러나 서로 다른 문화, 정치 경제적 상황 및 각국의 벤처캐피탈 산업의 고유한 역사 등은 벤처캐피탈의 경영 방식에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구는 한국의 벤처캐피탈리스트의 투자의사결정이 미국의 벤처캐피탈리스트와 어떻게 다른가에 초점을 두었다. 연구 결과는 한국의 벤처캐피탈리스트는 투자의사결정의 과정에서 미국과는 다른 기준을 사용하며, 그 예측의 정확성은 미국에 비해 떨어지는 것으로 나타났다. 한국 벤처캐피탈리스트와 미국 벤처캐피탈리스트 모두 경쟁력은 매우 중요한 투자의사결정 기준으로 나타났다. 그러나 미국의 벤처캐피탈리스트가 시장규모와 성장성을 중요하게 고려한데 비해 한국의 벤처캐피탈리스트는 소유권 보호에 중점을 두었다. 그렇지만, 한국과 미국의 벤처캐피탈리스트 사이에는 기대 이상으로 유사점이 많은 것으로 나타났다. 이러한 유사점이 존재하는 현상은 많은 한국의 벤처캐피탈리스트들이 미국에서 교육을 받았거나 미국식의 모형에 의한 교육을 받아왔다는 점에서 찾을 수 있을 것이다. 또한 한국의 벤처캐피탈리스트는 이미 성공적인 미국식 벤처캐피탈 모형을 표준으로 삼고 모방하려고 노력하고 있다는 점을 들 수 있을 것이다.