고도로 자동화된 시스템에서 인간이 수행하는 작업은 대부분 '감시와 반응'으로 단순화될수 있으며, 시스템에 이상이나 비상사태가 발생되는 경우 이에 대응되는 조치를 취하기 위한 정보처리와 의사결정을 수행하는 인지과정이 중요한 사항이다. 본 연구는 숙련된 작업자가 인지적 의사결정과정에서 잘못된 정보처리를 초래하는 원인으로 감각정보의 잘못된 해석에 있다고 보았으며, 이 과정에 감성의 영향을 도입하였다. 인간감성의 특성은 감각자극에 대하여 반사적이고 직관적으로 발생하며, 개인에 따라 다양함과 함께 애매모호성과 변화성을 가지고 있다. 감성은 두뇌의 limbic systim에 축적된 생활경험의 기억에 의하여 발생되며, 이 후에 발생되는 감정이나 두뇌에서의 정보초리에 영향을 미친다. 감성의 발생과 정보처리 및 의사결정과정에 대한 영향을 모형화하기 위해서는 조종사의 레이더 감시에 대한 인지과정을 정밀하게 기술하였으며, 이 과정에 감성요소를 도입하여 인지모형을 개발하였다.
본 연구는 로버스트 우선순위 결정을 위한 퍼지 다기준 의사결정기법의 타당성을 수자원 계획수립 문제에 적용하여 제시하였다. 즉 일반적인 다기준 의사결정 기법인 가중합계법, 계층화분석과정, 수정계층화분석과정, TOPSIS 방법과 퍼지가중합계법, 퍼지계층화분석과정, 퍼지수정계층화분석과정, 퍼지 TOPSIS 방법을 사용하여 결과를 비교하였다. 이때 사용된 각 평가기준별 자료는 동일하게 표준화되었으며 각 가중치도 동일한 방법으로 결정되었다. 분석결과 다기준 의사결정방법에 따라 조금씩 다른 순위가 도출되었으나, 퍼지 다기준 의사결정기법을 사용할 경우 사업들의 순위 변동성이 퍼지를 사용하지 않을 때보다 크지 않아 보다 일관된 순위를 유도하였다. 따라서 사업의 우선순위를 결정하는 문제에서 자료와 가중치의 불확실성을 고려할 수 있는 퍼지 다기준 의사결정기법을 활용해서 방법의 변화로 인한 순위의 변동성을 최소화해서 로버스트 순위를 결정하는 것이 보다 효과적이다.
기업의 전략적 의사결정자는 불확실성과 복잡성에 직면해왔다. 그리고 그들은 이러한 환경 하에서 의사결정을 내려야 함에도 불구하고 그들의 의사결정에 필요한 충분한 시간, 인력, 예산, 그리고 지식이 충분히 주어지지 않는다. 그래서 그들은 그 분야에 대한 암묵적 지식을 지닌 전문가들의 지원을 받는 수 밖에 없다. 그러나 의사결정자들이 어떤 문제에 직면할 때 마다 의사결정에 필요한 새로운 지식을 창조하고 변형하고 결합하고 응용하는 다른 절차나 방법을 발견하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 노나카에 의해 제안된 지식변환과정을 이용함으로써 전략적 의사결정을 지원할 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 컨설팅 산업분야에서 전략적 의사결정의 응용사례를 예시한다. 이 논문은 제안된 방법에 기초한 의사결정지원기법으로서 인지지도를 사용한다.
본 연구는 인지과학을 통해 해기사의 행동을 분석하였다. 인지과학은 인간의 판단이 논리적이지 않으며 모든 의사결정이 기억에 의존한다는 사실을 밝혀냈다. 그래서 본 연구는 해기사의 의사 결정에 영향을 미치는 기억 유형을 확인했다. 본 연구는 해기사의 의사결정 과정을 분석하기 위한 과학적 접근과 MASS에 적용하기 위한 의사결정 모델 구축을 위한 공학적 접근을 취하였다.
의사결정시스템을 웹 상에서 구현하기 위한 시스템의 설계요건, 시스템 구성, 처리과정에 대해 기술하였다. 각 선택 대상에 따라 각 선택요소의 확률을 기반으로 하여 사용자로부터 받은 데이터를 처리하는 시스템을 구현하였다. 각 선택대상간 의사결정값의 차이변수, 판별변수를 정의하였고, 이론 기초로 의사결정 메시지를 출력한 수 있는 알고리즘을 제안한다.
본 논문은 전략적 계획과정에 대한 지능적인 의사결정 지원 시스템의 틀(framework)을 개발하는 것을 목적으로 한다. 전문가 시스템의 능력을 의사결정 지원 시스템에 통합한 지능적인 의사결정 지원 시스템은 사업가나 의사결정자가 전략계획을 효율적이고 효과적으로 분석ㆍ평가ㆍ통제할 수 있도록 한다.
본 연구는 대안이 많지 않은 의사결정에서 계층적 의사결정론(analytic hierarchy process)과 컨조인트 분석 간의 비교를 다루었다. 계층적 의사결정론은 속성들의 쌍대비교 과정을 거쳐 속성의 중요도를 추정한 후 대안들의 순위를 추정하는 방법이며, 컨조인트 분석은 대안의 순서로부터 속성의 효용을 추정하는 방법으로, 의사결정의 과정이 다르기에 두 방법을 직접적으로 비교하는 것은 다소 한계가 있다. 본 연구에서는 Scholl (2004)의 타당도 척도를 사용하여 두 방법을 S대학 여학생들의 화장품 선택 사례 연구를 통하여 두 방법을 서로 비교하였다. 사례연구 결과 컨조인트 분석은 내적타당도가 높게 나타났으며, 계층적 의사결정분석 방법은 예측타당도가 높게 나타남을 볼 수 있었다.
이 연구에서는 도시공원의 입지결정에 관련된 행정 업무의 효율성과 의사결정의 질향상을 위하여, GIS와 의사결정 분석기법이 통합된 의사결정 지원시스템을 구축하고자 하였다. 이 시스템은 현황분석, 대안생성, 대안평가에 이르는 일련의 과정을 일관성있는 시스템환경 하에 통합하여 효율적인 관리과정을 제공하고 있다. 도시공원 입지결정을 위하여 형평성, 효율성, 수혜인구, 동별공원비율, 지가, 지장물, 녹지연계성 등의 기준이 적용되었고, 단계별 특성에 따라 MAUT, AHP, ELECTRE 등의 다양한 의사결정 분석기법들이 접목되었으며, GIS를 이용한 다양한 공간분석 기능과 의사결정 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 기능들이 개발되었다. 이 시스템은 향후 도시공원 관리기능을 포함하여 종합적인 도시공원 관리시스템으로 발전될 수 있으며, 연구과정에서 개발된 방법론들은 도시공원뿐 아니라 기타 도시시설의 입지결정에도 활용될 수 있을 것이다.
본 논문의 목적은 델파이 (Delphi) 기법과 분석적계층과정 (AHP; Analytic Hierarchy Process)를 통해서 전술적 고려요소인 METT+TC (임무, 적, 지형 및 기상, 가용부대, 가용시간, 민간요소)를 세분화하고 우선순위를 정하는 것이다. 군의 작적수행과정상의 의사결정과정에서 전술적 고려요소는 매우 중요한 요소로 작용하지만, 6개 요소의 세분화 및 우선순위 결정에 관한 연구는 그동안 충분히 수행되지 않았다. 델파이와 분석적계층과정은 군사 전문가들의 인터뷰와 설문지 작성을 통해 이루어졌으며, 최초 6개의 전술적 고려요소는 델파이 분석을 통해 34개의 하위요소로 세분화되었고, 분석적계층과정을 통해 6개의 고려요소와 34개의 하위요소는 우선순위가 정량적으로 공격과 방어 국면을 구분하여 제시되었다. 본 연구결과는 군의 ATCIS와 같은 의사결정지원시스템상의 DB로 활용되고, 이를 활용할 수 있는 의사결정 애플리케이션이 도입된다면, 효과적이고 빠른 의사결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.291-300
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1999
인터넷을 기반으로 한 정보통신의 급속한 발전이라는 기업환경의 변화에 적응하기 위해서 기업은 점차 모든 경영시스템을 인터넷을 기반으로 하도록 변화시키고 있을 뿐만 아니라, 기업 조직 또한 전세계를 기반으로한 글로벌 기업 형태로 변화하고 있다. 이러한 급속한 경영환경의 변화로 인해서 기업 내에서는 종전과는 다른 형태의 부서간 상호의사결정조정 과정이 필요하게 되었다. 일반 기업들을 대상으로 한 상호의사결정의 지원과정에 대해서는 기존에 많은 연구들이 있었으나 글로벌기업과 같은 네트워크 형태의 새로운 형태의 기업에 있어서의 상호의사결정과정을 지원할 수 있는 의사결정지원시스템에 대해서는 단순한 그룹의사결정지원시스템 또는 분산의사결정지원시스템과 같은 연구들이 주를 이루고 있다. 따라서 본 연구에서는 인터넷 특히, 웹을 기반으로 한 기업의 글로벌경영 및 분산 경영에서 비롯되는 부서간 상호의사결정이라는 문제를 효율적으로 지원할 수 있는 기업의 글로벌경영 및 분산 경영에서 비롯되는 부서간 상호의사결정이라는 문제를 효율적으로 지원할 수 있는 메커니즘을 제시하고 이에 기반한 프로토타입 형태의 시스템을 구현하여 성능을 검증하고자 한다. 특히, 기업 내에서 가장 대표적으로 상호의사결정지원이 필요한 생산과 마케팅 부서를 대상으로 상호의사결정지원 메커니즘을 개발하고 실험을 진행하였다. 그 결과 글로벌 기업내의 생산과 마케팅 부서간 상호의사결정을 효율적으로 지원 할 수 있는 상호조정 메카니즘인 개선된 PROMISE(PROduction and Marketing Interface Support Environment)를 기반으로 한 웹 분산의사결정지원시스템 (Web-DSS : Web-Decision Support Systems)을 제안하는 바이다.자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer
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[게시일 2004년 10월 1일]
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