• 한국항만경제학회지
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• 제27권2호
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• pp.297-311
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• 2011

본 논문은 투자수익성을 극대화 할 수 있는 건화물선 운항기업의 해운투자 의사결정 모델을 제시하는 것이 핵심 내용이다. 얼마전 우리나라 4위 해운기업인 대한 해운(주)가 법정 관리를 신청해 큰 충격을 주었는데, 그 이유를 살펴보면 전적으로 투자 의사결정이 잘못된 데 기인한다. 즉 대한해운(주)는 해운 경기가 피크에 이른 2007, 8년도에 집중적으로 산물선을 장기용선 방식의 투자확충 의사결정을 내렸으나, 2009, 10년도에 부정기선 운임지수가 거의 1/10 수준으로 폭락하여 막대한 손실을 보아 결국 자금압박으로 회사가 부도 상태에 이르게 되었다. 이러한 문제는 지난 1980년대 초에도 발생된 바 있으나 여전히 반복되고 있다는 사실이 안타깝다. 따라서 본 논문은 해운 경기가 호황에 있을 때 오히려 일정 선박을 매각하고 필요한 선복량은 단기 용선하여 향후의 경기변동 상황에 대처하도록 하는 의사결정을 말한다. 즉, 해운 경기가 불황국면에 있을 때는 조선경기도 하락 하는 만큼 저가로 선박을 매수 또는 발주하고 서서히 해운 경기가 회복되고 본격적인 상승기에 역시 선가도 급격히 상승하는 시점에 일정 비율의 보유선박을 매각 처분하여 선박 매매차익을 실현하고 다시 경기가 하강한 시점에서 선박을 재매입하는 순환적인 투자 의사결정 모델이 건화물선 해운기업의 수익성 제고에 크게 기여할 수 있다고 본다. 이때 고객서비스 유지를 위해 필요한 선복량은 단기 용선으로 대체하여 가급적 선박 보유 비중을 낮추는 의사결정이 매우 중요한데, 이러한 전략적 투자의사결정 모델은 자본집약적 산업인 해운기업의 재무위험과 영업위험을 모두 낮출 수 있게 된다는 것이 논문의 핵심이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제8권2호
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• pp.201-222
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• 2023

온라인 플랫폼을 통한 전자상거래 활성화에 따라 수많은 중소 판매상들은 수익성 향상을 위해 다양한 노력을 기울이고 있다. 이를 위해서는 프로모션이나 이벤트의 범위와 할인 수준, 품목 등에 대한 전략적 의사결정이 매우 중요하다. 본 연구는 중소 전자상거래 판매상들이 효과적인 프로모션 전략을 수립하기 위한 의사결정을 지원하기 위한 도구를 개발하고자 한다. 프로모션의 시행 여부를 판단하기 위해서는 프로모션에 의한 매출 증대 수준을 예측할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 다양한 기계학습기법 중 MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, Linear Regression 모델을 통해 프로모션 시행 후의 매출변화를 예측하기 위한 모델을 개발하였다. 프로모션 데이터가 가진 복잡성과 품목의 특성이 뚜렷한 영향력을 가지는 것으로 확인되었으며, 여러 기법 중 Random Forest 모델과 MLP 모델이 가장 성능이 좋은 것으로 나타났다. 본 연구에서 개발된 방법을 통해 중소 전자상거래 판매상이 시장 변화에 능동적으로 대응하고, 데이터 기반 의사결정을 지원할 수 있을 것이다.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2004년도 제5회 정기학술발표대회 논문집
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• pp.145-152
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• 2004

정보기술을 통한 건설산업의 관리 체계화와 생산성 증대 및 경쟁력 제고를 위해서는 우선적으로 건설업체에서 구축 $\cdot$ 활용하고 있는 정보시스템의 활용특성에 대한 체계적인 정리가 필요하다. 특히, 건설의사결정측면에서 건설데이터를 활용한 고급분석기술인 의시결정지원기술에 대한 전략적이며 체계적인 적용모델을 적립할 필요성이 대두되고 있다. 즉, 건설업체의 정보시스템에 대한 구축 수준을 파악하고 건설의사결정지원과 관련된 문제점을 도출해 낼 수 있는 합리적인 분석틀을 통해 건설정보시스템의 전략적 활용 방안에 대한 기초적인 연구가 필요하다. 이를 위하여 기존 연구들을 바탕으로 푹적된 데이터의 부가가치를 높일 수 있는 대안으로서 의사결정을 지원하기 위한 정보시스템 활용특성 모델을 제안하고 사례연구를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 본 연구를 통하여 건설업계의 의사결정지원기술에 대한 인식제고와 건설조직에서 활용하고 있는 정보시스템의 적극적 활용의 대안의 기초를 마련하고자 한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제41권4호
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• pp.449-459
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• 2021

농업용 저수지의 80 % 이상이 50년 이상 된 노후 시설물로 안전성 및 기능 저하가 발생하고 있다. 이로 인해 저수지의 붕괴 등 안전사고가 발생하고 있는 실정이다. 이에 따라서 저수지의 붕괴 등의 안전사고를 미연에 방지하고자 정밀안전진단을 실시하고 우선순위에 따라 수리시설개보수사업을 시행하고 있다. 하지만 사업 우선순위 선정의 대부분은 시설물 관리자의 주관적인 판단을 통해 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 정밀안전진단 결과 및 기존의 수리시설 개보수사업의 의사결정 사례를 D/B화하여 80개의 가설을 설정하고 상관분석 및 유의성검정을 통해 45개의 변수를 선정하였다. 선정된 변수들을 로지스틱회귀분석을 이용하여 의사결정지원모델을 제시하였다. 의사결정지원모델의 변수는 총 21개가 채택되었으며 모델의 분류 정확도는 86.8 %로 나타났다. 본 연구는 수리시설개보수사업 선정을 위한 의사결정의 정량적인 지표를 제시 한 부분에 중요한 의의를 가진다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권3D호
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• pp.381-389
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• 2009

2007년 기준으로 정부는 18.4조원을 사회기반시설에 투자하고 있으며, 이 중 16.3%에 해당되는 3조원을 민간투자 사업에 집행하고 있다. 이는 인프라 시설에 대한 국민적인 요구를 충족시킴과 동시에 재정부담을 경감하고 사업 추진시 위험을 축소시키기 위한 것이다. 하지만 현재 국가 인프라 사업은 기획단계에서 재정사업 또는 민자사업으로 결정하는 체계적인 기준이나 지침이 없이 주로 재정 상태를 고려한 주무관청의 자체판단에 따라 사업추진 방식이 결정되고 있다. 또한 초기에 재정 사업으로 추진되는 경우에도, 사업타당성 조사를 실시하는 과정에서 민자사업으로서의 가능성은제대로 평가되지 않는 상황이다. 따라서 본 연구는 국가 인프라사업에 대하여 재정사업과 민자사업을 선택하는 합리적인 발주기준을 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 고속도로 사업을 중심으로 재정 민자 의사결정 기준을 경제성, 정책성, 사업관리 항목으로 나누고 이를 바탕으로 재정 민자 의사결정 모델을 제시하였다. 본 연구에서는 의사결정 모델을 구축하기 위해 30건의 재정 및 민자사업 실제 사례를 분석하고 102건의 전문가 설문을 실시하였다. 본 모델은 크게 두 단계로 구분되는데, 첫째 경제성 평가는 평균 및 표준편차 분석을 통해 민자불가, 재정민자 양측가능 및 재정불가 구간을 제시하였으며, 둘째 정책성 평가와 사업관리 평가는 로지스틱 회귀분석을 실시함으로써 재정 또는 민자사업의 추진여부를 구분 짓는 예측식을 도출하였다. 본 연구의 결과를 통해 고속도로 사업의 기획단계에 참여하는 의사결정자는 고려중인 사업의 재정 민자사업 결정시 보다 체계적이고 합리적인 사업발주방식을 결정할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제17권3호
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• pp.295-303
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• 2017

건설 산업 재해 예방을 위한 연구와 노력에도 불구하고 최근 7년간 국내 건설업 재해자 수가 꾸준히 증가했다. 건설현장에서 발생하는 재해는 다른 산업군에 비해 강도 높은 재해가 발생할 가능성이 크기 때문에 근본적으로 예방할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모형에 대한 해석이 쉽고 변수의 상호작용 효과 해석이 용이한 의사결정나무 기법을 활용하여 건설재해 예측 모델을 제안하였다. 제안된 건설 재해 사전 예측 모델의 현장 활용 가능성을 평가하기 위하여 판별분석기법 기반 모델과의 건설 재해 예측 정확도를 비교하였다. 검토 결과 판별분석 모델에 비해 의사결정나무 모델의 누적 예측 정확도가 더 높은 것으로 나타났다. 의사결정나무 기법을 이용한 모델은 시간이 지남에 따라 데이터가 증가하기 때문에 예측 정확도가 더욱 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서 제안된 건설 재해 예측 모델이 건설현장에서 활용된다면 효과적으로 안전 관리를 할 수 있고, 건설업 재해율 감소에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.189-195
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• 2014

본 논문에서는 장소와 시간의 제약을 받지 않는 클라우드 컴퓨팅 도입 의사 결정 모델링에 대한 연구를 진행하였다. 연구에서는 65명의 응답자에게 수집 된 패널데이터와 데이터마이닝 방법 중 하나인 CART(회귀분류나무)를 사용하여 의사결정 모델을 구축하였다. 모델링에는 2단계로 진행되는데 첫 번째 단계에서는 패널데이터를 사용하여 도입 의사를 결정하는데 영향을 미치는 문항들을 선택하고 2 번째 단계에서는 선택된 문항을 사용하여 도입 의사 결정 모델을 구축하였다. 문항 선택을 통하여 설문지 수집 문항수를 25개에서 5개로 줄일 수 있어 응답자에게 빠른 답변을 얻을 수 있고 데이터의 사이즈가 작기 때문에 모델 구축 시간을 줄일 수 있는 장점을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.121-123
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• 2004

의사 결정 지원 시스템에 대한 연구는 오래 전부터 진행되어 왔다. 의사 결정 지원 시스템은 많은 분야에 적용될 수 있고, 적용되는 환경에 따라서 다양한 특징을 가진다. 본 논문에서는 e-marketplace에서 공급자 선정을 위한 의사 결정 지원 시스템 구현을 위한 환경 및 시스템의 특징에 대해서 알아보고, e-marketplace에서의 공급자 선정을 위한 정색 기반 모델을 제시하고, 이를 구현함으로써 의사 결정 지원시스템이 e-marketplace에서 어떻게 구현될 수 있는지를 보인다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.437-440
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• 2000

본 연구에서는 제품 개발과 관련된 시장 환경 요소들을 고려하여 신속한 제품 개발에 관한 의사 결정을 할 수 있는 AHP 모형을 제안하고, 정량화 된 데이터를 이용한 AHP 의사결정 프로세스를 구축하고자 하였다. AHP 모형의 경우 전문가 집단(연구원 집단, 엔지니어 집단, 판매자 집단)별로 의사결정의 차이점을 보여 줌으로서 각각의 시장 상황에 맞는 의사결정을 경영자가 효율적으로 판단할 수 있도록 제시하였으며, 신제품 디자인 선정의 간단한 프로세스를 제시하여 반복적인 생산자의 의사 결정을 합리적이고 신속하게 할 수 있는 방법론을 제시하였다. 프로세스에서는 하위 의사결정 단계에서 가능한 데이터의 정량화를 통해 쌍별 비교 행렬을 만듦으로써, AMP기법의 정확성을 높이고 모델의 민감도 분석이 가능하게 하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.9-17
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• 2024

본 연구는 농산물의 품질, 수익 및 의사결정 효율성을 향상시키기 위한 통합적인 농업 유통망 관리시스템을 개발하는 데 목적이 있다. 우리는 YOLOX 객체 탐지 알고리즘을 기반으로 한 농작물 성숙도 체크와 Prophet 모델을 기반으로 한 시장 가격 예측이라는 두 가지 핵심 기술을 채택하였다. 객체 탐지 모델을 훈련함으로써, 다양한 성숙도 단계의 농작물을 정확하게 식별할 수 있게 되어 출하 시기를 최적화할 수 있었다. 동시에, 과거 시장 가격 데이터를 수집하고 Prophet 모델을 사용하여 가격을 예측함으로써, 출하시기 결정권자들에게 신뢰할 수 있는 가격 추세 정보를 제공하였다. 연구 결과에 따르면, 휴일 요소를 고려한 모델의 성능이 그렇지 않은 모델보다 두드러지게 우수하다는 것이 밝혀져서 휴일이 가격에 미치는 영향이 강함을 증명하였다. 이 시스템은 농민 및 농산물 유통 관리자에게 강력한 도구 및 의사결정 지원을 제공하여, 다양한 계절과 휴일 기간 동안 현명한 의사결정을 내릴 수 있게 도와준다. 아울러, 농산물 유통망을 최적화하고 농산물의 품질과 수익을 향상시킬 수 있다.