물리적으로 분산된 환경에서 진행하는 대규모 과제에서는 참여자 간 의사소통에 많은 비용이 들고, 의사결정을 위한 공유 자료의 신뢰성도 확보하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 K-Hub와 Redmine을 적용한 협업 시스템을 구축하여 과제를 진행하고 있다. 기존의 오피스 툴을 활용한 과제관리방식에서 K-Hub와 Redmine를 도입함으로써 과제 내 의사소통 및 과제 정보 공유 환경을 구축하여, 과제관리에 소요되는 시간과 비용을 절약하고 참여자들에게 제공되는 정보의 신뢰성을 확보하였다. 문서의 관리비용을 줄이고, 과제 참여자에게 제공되는 정보에 대한 신뢰성 확보하여, 빠른 의사결정과 효과적인 의사소통의 기반을 실현하였다. 결국 불필요한 관리 업무를 최소화 하였고, 관리의 편리성을 향상 시켰다.
STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.
정보기술의 급격한 발전은 경영환경에서 다양한 정보를 산출하여 의사결정자들이 의사결정을 효과적으로 지원할 수 있는 수단을 요구하고 있다. 특히 유비쿼터스 환경의 등장으로 이러한 의사결정형태는 더욱 복잡해지고 다양해 질것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서의 의사결정지원시스템(UDSS:Ubiquitous Decision Support Systems)이 실제 업무에서 의사결정과정과 의사결정의 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 모바일 택배 시스템(MDS:Mobile Delivery System)을 UDSS로 간주하고 유비쿼터스 환경의 주요한 두 속성인 유비쿼터스 접속성과 상황인식기능이 의사결정자의 의사결정과정과 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증자료를 이용하여 분석하였다. 분석결과 유비쿼터스 접속성은 의사결정과정에서 대안설계에 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 상황인식기능은 의사결정의 모든 과정에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 의사결정과정 간의 각 단계들은 상호 유의한 인과관계를 나타냈으며, 의사결정과정과 의사결정의 성과는 모두 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 UDSS의 설계 및 구현에 필요한 시사점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
수자원시스템은 매우 복잡한 시스템이고 또한 물리학, 생물화학, 생태학, 사회학, 추계학 및 정책 등의 내부 독립적인 복잡한 시스템의 영향을 받는다. 의사결정지원시스템의 발전은 내부 관련된 시스템과 의사결정자와 결함하여 종합적으로 구조와 비구조적 조치를 고려하고 시스템분석방법 및 컴퓨터기술을 이용하여 수자원시스템의 문제를 들거나 해결한다. 컴퓨터의 의사결정시스템을 수자원시스템 관리에 응용한 역사는 벌써 20년이 된다. 본 연구에서는 종합수자원관리 및 의사결정시스템이 종합수자원관리에 대한 응용과 발전에 대하여 검토한다.
현실적으로 다속성 의사결정(Multi-Attribute Decision-Making:MADM)문제들은 대안과 속성의 수가 매우 많은 것이 보통이기 때문에 이것을 모두 합리적으로 고려하여 최적의 대안을 선정한다는 것은 매우 어려운 일이다. 지금까지 연구 개발된 기존의 수리적 방법들은 주어진 문제에 대한 제약을 가하여 최적해(optimal solution)를 구할 수 있지만 의사결정자들의 입장을 정확히 반영하지 못하는 경우가 대부분이며, 이를 개선하기 위한 기존의 대화형 접근방법은 고려해야 할 대안과 속성의 수가 많아지면 대안 간의 쌍비교등을 통하여 의사결정자가 제공해야 하는 정보의 양이 기하급수적으로 증가한다는 어려움과 함께 최적해가 보장되지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 대안과 속성의 수가 매우 큰 의사결정상황 하에서 의사결정자가 중요하다고 생각하는 속성의 그룹부터 단계적으로 고려해 가면서 대안의 수를 점차적으로 감소시킬 수 있는 보다 효율적인 대화형 접근방법을 구축하는데 있다.
정보통신기술의 발달로 말미암아 병의원에서도 다양한 정보시스템의 도입이 활발하고, 초기에는 데이터의 전자적 관리 및 공유를 위한 시스템이 주를 이루었으나 점차 병의원 운영관리에 대한 직접적인 의사결정지원 기능이 강조되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 대부분 의료 전문가들의 지식에 기반하여 진료행위가 정해진 절차를 벗어나지 않도록 하는 데에만 초점을 맞추었고, 환자나 경영자 입장을 충분히 고려하지 못하였다. 이에 본 논문에서는 전문적 의료 지식 베이스가 아닌 병의원에서 수집된 데이터를 기반으로 다양한 참여자들에게 유용한 기능을 제공하기 위한 능동형 임상의사결정지원시스템의 개념과 구조에 대하여 논의하고자 한다.
지식이 미래의 자산이라는 공감대가 형성된 후 지식경영은 급속도로 확산되었다. 따라서 지식의 중요성이 연구자들에 의해 밝혀졌고, 이를 공유하기 위한 연구가 지속되었다. 이러한 연구의 산물이 지식경영이다. 그러나 의사결정자들은 지식경영을 하고자 해도 의사결정의 한계점을 느낀다. 따라서 의사결정자들은 지식경영보다 지혜경영을 더욱 중요하게 생각한다. 본 연구는 일천한 지혜경영 분야에 대해 이론연구와 실증분석을 통해 연구하였다.
건축프로젝트의 성과향상을 위해 현장관리자들이 조직에 최선을 다할 수 있도록 효과적으로 관리하는 것이 중요하다. 또한, 현장조직은 끊임없이 의사결정을 하므로 조직에서 의사결정이 적절하게 이루어지는지가 성과에 많은 영향을 미친다. 따라서 본 연구에서는 현장조직의 성과향상을 위해 현장관리자의 의사결정 참여와 조직몰입의 관계를 파악하는 것이 목적이다. 연구 결과 현장관리자들은 의사결정을 할 때 사람 중심보다는 업무 중심으로 하는 성향이 높은 것을 알 수 있었다. 또한, 의사결정 유형에 따라 정서적 몰입에 차이가 있으며, 의사결정 참여도와 조직몰입 간에 약한 상관관계가 있는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 현장조직의 직무수행관리 능력을 높이는 데 도움을 줄 수 있을 것이다.
과거 수십년간 댐의 운영방법은 과거 관측 유입량 자료를 바탕으로 결정되었지만, 미래 기후변화의 불확실성을 고려하면 기존 운영방법이 더 이상 유효하지 않을 수 있다. 따라서, 이에 대응하여 수자원을 적절히 운용하기 위해서는 기후변화의 불확실성을 고려한 댐의 운영방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구는 예측 유입량의 불확실성을 고려하기 위하여 로버스트(Robust) 의사결정 방법을 댐 운영 최적화에 접목한 다목적 로버스트 최적화(Multi-Objective Robust Optimization) 방법을 제안한다. 이는 기존의 다목적 로버스트 의사결정이론(MORDM, Multi Objective Robust Decision Making)과 로버스트 최적화이론(Robust Optimization)을 결합한 의사결정 방법이다. 로버스트 최적화의 목적함수는 로버스트 항(Robust Term)을 신뢰도, 심각도, 그리고 회복도 등의 여러 관점으로 구성할 수 있으며, 이는 다목적 최적화의 일종으로 볼 수 있다. 본 연구는 신뢰도와 심각도 관점으로 로버스트 항을 적절히 구성하고 그 가중치들을 조절하며, 그에 따라 기후변화의 상황에서 댐 운영의 수행결과가 어떻게 변하는지 의사결정자들이 파악할 수 있도록 가시화한다. 그리고 동시에, 목표하는 댐 운영의 안정성이 다양한 미래 기후변화 시나리오 상에서 유지되도록 하는 로버스트 항과 각 항의 가중치들을 결정하는 방법을 제시한다. 이를 통해 의사결정자는 여러 측면에서 안정적인 다목적 로버스트 최적화의 해를 찾아갈 수 있다. 댐 운영을 위한 로버스트 최적화를 진행하기 위해서 본 연구는 Robust-SDP(Stochastic Dynammic Programming)을 수행하였으며, 대상유역인 보령댐이 이수기동안 인근지역의 수요량만큼 물을 충분히 공급함을 목적으로 로버스트 최적화를 진행하였다. 아울러, 저수지 용량이 로버스트 최적화에 미치는 영향을 분석하기 위해서 남강댐에 동일한 최적화 방법을 적용하고 이를 비교하였다.
전자상거래는 긴 역사에도 불구하고, 최근의 기술적 발달과 함께 COVID-19로 촉발된 사회경제적 변화로 인해 다시 한번 급속한 성장과 더불어 많은 주목을 받고 있다. 이러한 과정에서 소상공인들을 비롯한 판매자들은 전자상거래에 참여하여 판매를 하고자 노력하고 있다. 하지만 오프라인 상거래와는 달리, 온라인에서의 판매는 디지털 데이터를 비롯하여 정보통신(IT)에 대한 이해가 수반되어야 용이한 특징을 지닌다. 이에, 본 연구는 판매자를 돕기 위해 개발된 판매 보조 도구가 실제로 온라인에서 판매자들의 실적을 돕는지 알아보고, 이에 따라 전자상거래 플랫폼 운영사는 판매자의 판매를 어떤 방식으로 도와 성공적으로 플랫폼을 운영할뿐만 아니라 사회 전체적인 경제 효익을 증대시킬 수 있는지에 관한 시사점을 주고자 한다. 본 연구에서는 전자상거래에서 판매자에게 의사결정에 도움이 되는 도구들이 제공되어 이를 사용할 경우에 판매액(매출)를 비롯한 다양한 성과 측정 척도에서 유의미한 개선이 이루어지는가를 실증적으로 분석하고자 한다. 엄밀한 분석을 위해 성향점수매칭법과 이중차분법을 활용하여 판매자들의 데이터를 분석할 것이다. 이를 통해 의사결정 지원 시스템이 전자상거래 판매자에게도 유효한지 실증적으로 알아보고, 나아가 전자상거래 플랫폼 운영사에게도 경영 측면에서의 시사점을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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