• Title/Summary/Keyword: 의사결정의 질

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Estimation of Agent Based Model for watershed management (유역관리를 위한 행위자기반모형의 평가)

  • Ko, Jin-Seok;Jee, Hong-Kee;Lee, Soon-Tak
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.851-854
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    • 2010
  • 유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.

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Exploring Factors affecting the Intention to Run University Remote Classes in the Post-COVID-19 Era (포스트 코로나 시대 대학 원격수업 운영 의사에 영향을 미치는 요인 탐색)

  • Kim, Sunyoung
    • The Journal of the Convergence on Culture Technology
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    • v.7 no.4
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    • pp.559-564
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    • 2021
  • The purpose of this study is to explore the factors that affect the intention to run remote classes after COVID-19 with university professors have fully experienced remote classes due to COVID-19. The research questions are what are the factors and the combinations of factors that affect the intention to run remote classes in the post-COVID-19. Data were collected through a survey of 311 remote classes at S Univ. in Seoul in fall 2020, and individuals and combinations of factors were confirmed through logistic regression analysis and decision tree analysis. As a result, individual factors were quality management, online office hours, quizzes midterm oral exams, video development, and student-student and instructor-student Q&A type between face-to-face and remote class. As combinations of factors, it was found that quality management×quiz×student Q&A and quality management×quiz×voting type had an effect on whether to run remote classes. Based on the results, we proposed to run and support remote classes in the post-COVID-19 era.

Constructing Multi-agent Environment for Book Information Retrieval using Personal Preferences (개인 취향을 이용한 도서 정보 검색용 멀티 에이전트 환경 구축)

  • 김종완;김영순;이승아
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2000.11a
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    • pp.383-386
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    • 2000
  • 웹상의 수많은 정보와 서비스들은 사용자의 업무 생산성과 의사결정의 질을 향상시키고 있다. 그러나 기존의 키워드 중심의 검색 엔진들은 질의에 대한 결과에 쓸모없는 정보들이 많아서 원하는 시간에 필요한 정보들을 찾는데 효율적이지 못한 문제점을 가지고 있었다. 따라서 본 논문은 개인의 정보를 에이전트가 자동적으로 관리하고, 개인의 선호도에 맞게 에이전트에게 검색 명령을 내리고, 사용자가 많이 접근하고 사용하는 정보를 자동적으로 관리하는 멀티 에이전트 시스템을 제시한다. 현재 구축중인 멀티 에이전트 시스템을 웹 상에 존재하는 수많은 정보 중에서 도서와 관련된 정보 검색을 대상으로 개발하고 있다.

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A Study on the Data Fusion Method using Decision Rule for Data Enrichment (의사결정 규칙을 이용한 데이터 통합에 관한 연구)

  • Kim S.Y.;Chung S.S.
    • The Korean Journal of Applied Statistics
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    • v.19 no.2
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    • pp.291-303
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    • 2006
  • Data mining is the work to extract information from existing data file. So, the one of best important thing in data mining process is the quality of data to be used. In this thesis, we propose the data fusion technique using decision rule for data enrichment that one phase to improve data quality in KDD process. Simulations were performed to compare the proposed data fusion technique with the existing techniques. As a result, our data fusion technique using decision rule is characterized with low MSE or misclassification rate in fusion variables.

Efficient Creation of Data Cube Using Hash Table in Data Warehouse (데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법)

  • Kim Hyungsun;You Byeongseob;Lee JaeDong;Bae Haeyoung
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.211-213
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    • 2005
  • 데이터 웨어하우스는 축적된 대량의 데이터를 분석하여 의사결정을 지원하는 시스템이다. 의사결정을 위한 대량의 데이터 분석은 많은 비용을 요구하므로, 질의 처리 성능을 높이고 의사 결정자에게 빠른 응답을 제공하는 효율적인 데이터 큐브 생성 기법이 연구되었다. 기존 기법으로는 Multiway Array 기법과 H-Cubing 기법이 있다. Multiway Array 기법은 다차원 집계 연산에 필요한 모든 데이터를 배열로 저장하는 것으로 데이터의 양이 많아질수록 메모리 사용이 증가한다. H-Cubing 기법은 Hyper-Tree를 기반으로 튜플을 트리로 구축하므로 모든 튜플을 트리로 구축해야 하는 비용이 증가한다. 본 논문에서는 데이터 웨어하우스에서 해쉬 테이블을 이용한 효율적인 데이터 큐브 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 데이터 큐브 생성 시 필드 해쉬 테이블과 레코드 해쉬 테이블을 사용한다. 필드 해쉬 테이블은 저장될 레코드 순서 계산을 위하여 각 필드에 대해 레벨 값을 해쉬 테이블로 관리한다. 레코드 해쉬 테이블은 데이터 큐브 테이블에 저장될 레코드의 순서와 데이터 큐브 테이블에 저장하기 위한 임시 레코드의 위치를 관리한다. 필드 해쉬 테이블을 이용하여 다차원 데이터의 저장될 레코드 순서를 빠르게 찾아 저장함으로서 데이터 큐브의 생성속도가 향상된다. 또한 해쉬 테이블 만을 유지하면 되므로 메모리 사용량이 감소한다. 따라서 해쉬 테이블의 사용으로 데이터의 빠른 검색과 데이터 큐브 생성 요청에 빠른 응답이 가능하다.

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Information Technology and Environmental Decision-Making (정보 기술과 환경 의사 결정)

  • Woo Chung-Gyoo
    • Journal of Science and Technology Studies
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    • v.1 no.2 s.2
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    • pp.371-398
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    • 2001
  • Sciences and technologies are the sources which have formed presently highly developed civilizations and cultures and have enhanced the quality of human lives. But we see the dark sides of them as well as the bright sides, and we have the consciousness of environmental crisis and destruction of lives caused by them. Thus were are criticisms against human-tropism or technology-tropism from nature-tropism or deep ecology. However, if people would continue to have the desire of enjoying the present quality of their lives, they should try to develop and improve pro-environmental technologies. In this vein, we have the necessity of making environmental decisions and solving environmental problems by information technologies. Since the second half of the last century, 'environment' is the key word because we have the consciousness of environment strongly. As we solve human problems by making decisions of actions, we must face with environmental decisions in order to solve our environmental problems. If we have the better understanding of the nature of information and the role of information technology, and the relation of information technology and decision-making, we are able to design environmental systems and implement their optimal interfaces of environmental components. For this purpose, we are obliged to combine several useful technologies including GIS, DSS, Knowledge-based system and artificial neural networks. Therefore the developments and cooperations of these fields in environmental decision making enables us to live in the better and comfortable surrounding in the near future.

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A Methodology for Designing the Spatial Query Model using an Object-oriented paradigm (공간 질의모델 설계의 방법론: 객체지향 패러다임의 이용+)

  • 고명철;오현석;최윤철
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 1998.10a
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    • pp.135-140
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    • 1998
  • GIS에서 공간분석은 최종 사용자의 의사결정을 돕는 중요한 수단을 제공한다. 다라서, 분석을 위해 사용되는 질의 모델은 질의 자체의 구문구성이나 질의를 이용하는 최종 사용자와의 상호작용적인 측면에 있어서 사용자관점을 지원할 수 있어야 한다. 질의 모델의 구문구조에 있어서 기존의 설계방법은 속성 데이터 베이스 검색을 위한 속성연산을 위주로 하여 공간연산을 위한 연산자들을 기존의 구문구조에 추가하는 형태의 접근방식을 취하였다. 그러나 속성검색을 위해 정의된 구문구조를 확장하여 공간연산을 처리한 방식은 공간연산이 가지는 특성을 고려했을 때 질의의 구문구조가 비일관적이고 부자연스럽다는 문제점들이 많은 연구들에서 제기되었다. 본 논문에서는 공간 질의가 공간분석을 위한 방법론이라는 기본 개념에 기초하여 공간연산을 자연스럽게 처리할 수 있는 질의모델의 구문구조 설계에 대한 방법론을 제안하였다.

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Clustered Hash Index-based Skyline Query (해시 색인 군집화 기반 스카이라인 질의)

  • Choi, Jong-Hyeok;Nasridinov, Aziz
    • Proceedings of The KACE
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    • 2018.01a
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    • pp.45-48
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    • 2018
  • 스카이라인 질의는 지배라는 개념을 활용, 주어진 데이터로부터 데이터를 대표할 수 있는 데이터들을 탐색하기 때문에 사용자의 요청에 부합하는 최적의 결과를 탐색하거나 기업에서 의사결정을 이루기 위해 사용되는 등 넓은 활용을 보이고 있다. 하지만 스카이라인 질의는 데이터의 차원이 증가하는 경우 전체적인 성능의 감소와 함께 스카이라인으로 선택되는 데이터의 수가 급증하여 사용자에게 유용한 결과를 반환하지 못하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 최근에는 Top-k 질의 기반의 방식이나 군집화 기반의 기법을 적용한 방식의 스카이라인 질의들이 새롭게 제안되고 있지만 이들은 데이터의 편향이나 사용자로부터 입력된 k에 큰 영향을 받는 등 해당 질의 결과가 데이터들을 충분히 대표하거나 다양성을 만족시키지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 해시 색인 기법과 군집화 기법인 DBSCAN을 통해 주어진 데이터들을 충분히 대표함과 동시에 다양성을 만족할 수 있는 새로운 방식의 스카이라인인 CHI-SQ의 이론적 배경을 제안하고자 한다.

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Generation of Decision Rules Bsed on Concept Ascension and Optimal Reduction of Attributes (개념 상승과 속성의 최적 감축에 의한 결정 규칙의 생성)

  • 정환묵
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.9 no.4
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    • pp.367-374
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    • 1999
  • This paper suggests an integrated method based on concept ascension and attribute reduction for efficient induction of decision rules from a large database. We study an automatic scheme to generate concept trees by a clustering technique, a method for generalizing databases by the concept ascension technique, an optimal reduction method by means of attributes reduction using the sibmificance of attributes, and an efficient way of reduction of attribute values applying the discernible matrix and functions. The method can be used for the decision making tasks such as an investment planning or price evaluation, the construction of knowledge bases for diagnosis of defects or medical diagnosis, data analysis such as marketing or experimental data, information retrieval for high level inquiries, and so on.

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