데이터 웨어하우스 시스템은 사용자에게 다양하고 고품질의 정보 서비스를 제공하며, 의사 결정을 지언하는데 빠른 질의 처리 요구에 적합한 시스템이다. 고품질의 정보 서비스를 제공하기 위해서는 축적된 많은 정보가 요구되며, 이들 데이터들에 대한 분석을 수행함으로써 경영자의 의사 결정에 최적의 정보를 추출하여 제공해주는 시스템이다. 이러한 의사 결정을 위한 기존의 관계형 데이터베이스 환경하에서는 많은 시간적인 낭비 요소가 존재한다. 이에 본 논문에서는 데이터 통합을 보다 향상시킬 수 있는 전략을 제시하고 기존에 알려진 방법들과 이에 대한 비친 분석을 통하여 향상된 곁과에 대해 살펴본다.
본 연구는 과학 관련 사회적 쟁점을 다룬 연구에 대한 문헌 조사를 통해 의사결정의 정의와 의사결정에 영향을 미치는 요인을 탐색하며, 의사결정의 질을 판별할 수 있는 기준을 수립하는 것을 목적으로 한다. 이에 본 연구는 SSCI급 학술지에 게재된 과학 관련 사회적 쟁점에서의 의사결정을 다룬 논문을 분석 대상으로 선정하였다. 최종적으로 147개의 연구 논문이 분석 대상으로 선정되었으며 분류 분석을 통해 논문에서 나타나는 의사결정의 정의, 의사결정에 영향을 미치는 요인, 의사결정을 판단하는 준거 등을 추출하였다. 연구 결과 대부분의 연구들이 의사결정을 명시적으로 정의하지 않고 있으며 의사결정 과정의 전반을 다루기보다는 대안 판단이나 준거 수립 등 일부 요소만 다루고 있었다. 선행 연구에서 다룬 의사결정에 영향을 미치는 요인들은 과학지식, 과학의 본성, 쟁점의 종류, 논의 형태, 개인의 신념과 가치관, 문화 등이었다. 이러한 요소들과 의사결정을 이루는 여러 요소들과의 관계를 분석한 결과, 24가지의 관계 중 오직 6개에 대해서만 유의미한 관련성을 가짐을 알 수 있었고 대부분 대안 판단과만 연결되었다. 선행연구에서 주로 다룬 의사결정의 준거로는 균형, 다양성, 정당화였으며 대체로 Toulmin이 제시한 논변틀을 따르고 있었다. 이에 본 연구에서는 의사결정의 핵심인 위험과 불확실성을 중심으로 한 의사결정의 준거를 제안하였다.
최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.
본 논문에서는 임상 의사 결정 지원을 위한 UMLS와 위키피디아를 이용하여 지식 정보를 추출하고 질의 유형 정보를 이용한 LDA 기반 질의 확장 방법을 제안한다. 질의로는 해당 환자가 겪고 있는 증상들이 주어진다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 병명과 병과 관련된 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 추출한다. UMLS와 위키피디아를 사용하여 추출한 의학 정보를 이용하여 질의와 관련된 병명을 추출한다. 질의와 관련된 병명을 이용하여 추가 증상, 검사 방법, 치료 방법 정보를 확장 질의로 선택한다. 또한, LDA를 실행한 후, Word-Topic 클러스터에서 질의와 관련된 클러스터를 추출하고 Document-Topic 클러스터에서 초기 검색 결과와 관련이 높은 클러스터를 추출한다. 추출한 Word-Topic 클러스터와 Document-Topic 클러스터 중 같은 번호를 가지고 있는 클러스터를 찾는다. 그 후, Word-Topic 클러스터에서 의학 용어를 추출하여 확장 질의로 선택한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 TREC Clinical Decision Support(CDS) 2014 테스트 컬렉션에 대해 비교 평가한다.
본 논문에서는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제(synchronizatinon Problem)를 설명하고. 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화(levelization) 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서 제안된 계층화된 FCM을 이용한 추론절차를 제시하고, 그 활용예를 설명한다.
FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 논문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용하여 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 이를 위하여 FCM내에 존재하는 사이클을 확인하고 해소하는 알고리즘을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론의 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (levelization) 알고리즘을 제시한다.
FCM은 비구조적인 (unstructured) 문제영역에서 주어진 문제에 대한 효과적인 추론시 적용될 수 있는 매우 유용한 추론도구이다. 그러나, FCM에 사이클이 존재하면 추론효과가 크게 감소한다. 본 노문에서는 사이클이 있는 FCM을 이용한 의사결정의 질을 높일 수 있는 추론방법을 제시한다. 아울러 사이클이 제거된 FCM의 추론이 질을 저하시키는 문제중의 하나인 동기화 문제 (synchronization problem)를 설명하고, 이를 해결하기 위한 방안으로서 FCM 계층화 (levelization) 알고리즘을 제시한다.
본 연구는 보육교사가 인식한 원장의 지도성 유형과 의사결정 유형에 따른 보육교사의 직무만족도의 차이를 연구해봄으로써 보다 질 높은 보육과정의 운영을 위해 필요한 보육교사의 직무만족도를 높이는데 있어 원장의 지도성 유형과 의사결정 유형의 영향력을 검토해보는 데에 그 목적이 있다. 연구의 대상은 어린이집의 보육교사 184명을 대상으로 설문지 조사를 실시하였고, 원장의 지도성 유형및 의사결정 유형에 따른 보육교사의 직무만족도의 차이 분석을 위해 일원분산분석과 사후검증을 실시하였다. 결과 보육교사의 직무만족도는 대부분 가장 긍정적인 지도성 유형인 효율형일 때 가장 높은 점수를 나타냈다. 마찬가지로 원장의 의사결정 유형의 경우도 가장 이상적인 유형인 참여형 의사결정 유형이 교사의 직무만족도 모든 하위 요소에서 가장 높은 점수를 나타냈다. 이는 긍정적인 지도성과 민주적인 참여적 의사결정 과정을 선호하는 원장의 경우 교사의 직무만족도를 높여 주어 어린이집의 질적 발전을 위해 긍정적인 영향을 미칠 수 있음을 시사해 준다.
본 연구는 보육교사가 지각한 어린이집 내의 의사결정 참여와 이직의도와의 관계에서 조직몰입의 매개효과를 검증하고자 하였다. 이를 위하여 경기 및 인천지역 소재 어린이집 보육교사 193명을 대상으로 설문조사를 실시한 자료를 분석에 사용하였다. 수집된 자료는 SPSS 18.0을 이용하여 다변량 분석분석을 실시하였고, Amos 18을 이용하여 경로분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 어린이집 유형에 따라 보육교사의 의사결정 참여, 조직몰입, 이직의도에서 차이가 있는 것으로 나타났는데, 국공립어린이집의 보육교사가 의사결정 참여와 조직몰입 수준에서 상대적으로 높았고 이직의도는 더 적은 것으로 나타났다. 둘째, 보육교사의 의사결정 참여와 조직몰입은 정적 상관이 있는 것으로 나타난 반면에, 의사결정 참여와 조직몰입 모두 이직의도와는 부적 상관이 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 보육교사의 조직몰입은 의사결정 참여와 이직의도와의 관계를 완전매개하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 보육의 질을 향상시키고 보육교사의 근무여건 개선 방안 마련을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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