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.
도로교량의 경우 급속한 도시화로 인해 증가한 교통량을 처리하기 위해 교량확폭과 신설교량의 추가 건설 등의 방법이 사용되고 있다. 하지만 현재 국내에서는 확폭 또는 신설 교량의 추가건설의 타당성을 판단하기 위한 합리적인 절차나 기준이 마련되어 있지 않다. 또한 교량 확폭 공사 시에는 일반적인 교량신설 공사에 비해 불확실성을 내포한 사건들이 추가적으로 존재한다. 이에 본 논문에서는 의사결정수 방법을 이용해 교량확장에 따라 발생 가능한 사건의 기대 위험비용을 체계적으로 고려할 수 있는 개선된 형태의 생애주기비용 분석 모델을 제안하였다.
본 논문에서는 우편사업의 효율적 운영을 위해 추진중인 우편집중국의 건설과 관련하여 기존에 발표된 우편집중국의 건설에 관한 연구보고서 등을 통해서 우편집중국의 운영에 관한 연구 둥을 분석한다. 또한, 우편집중국간의 우편수송경로결정 의사결정지원 시스템을 개발하기 위해 우편물 수송모델을 수송수단에 따른 복수계층 네트워크(Multi layer network)로 구성하여, 이를 다품목네트워크 흐름문제로 수송모델을 정의하고, 정수선형계획문제로 정식화하여 최적화 S/W LINGO를 이용하여 구한 해의 결과를 분석하여 향후 우편수송경로결정을 위한 의사결정지원시스템의 기본으로 활용하고자 한다.
본 연구는 교량 시설물의 재난방지를 위한 정보시스템의 구축에 있어 선행되어야 하는 교량 구조계산서 항목 저장정보의 질적 향상을 위해 XML 스키마 매칭 기법을 효율적으로 활용할 방법에 대해 제시하였다. 이를 위하여 XML 스키마 매칭에 사용되는 가중치 변화에 따른 매칭 정확도를 나타내는 데이터를 구축하고, 이를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 구현하여 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 항목의 수, 문서를 작성한 회사에 따라 달라질 수 있는 최적의 가중치를 지동으로 선정할 수 있는 프로세스를 제안하였다. 의사결정나무 모델을 통해 결정한 매칭 가중치는 이전에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.
상황인지 환경의 유헬스 서비스는 환자가 실생활에 접촉할 수 있는 여러 상황에 대해 컴퓨터가 인지하여 건강 서비스를 제공하는 것이다. 상황인지 환경의 서비스를 추천하기 위해서는 상황 데이터의 정의와 서비스 추천 요인과 관련이 있는지를 식별해야 한다. 본 논문에서는 상황인지 환경의 유헬스 서비스를 제공하기 위해 상황 데이터에 대한 추천 요인들을 다변량 분석기법을 이용하여 식별하며, 의사결정 트리 및 연관성 규칙 기반의 의사결정 모델을 생성한다. 추천 요인의 식별을 통해서 건강 서비스 제공에 유의한 상황 데이터를 판별할 수 있다. 또한 선호도 의사결정 모델을 통해 환자의 상황 데이터에 따라 선호 요인을 알 수 있다.
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.
웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.
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.
요구사항은 프로젝트의 성패에 큰 영향을 미치며 체계적인 단계를 통해 생성된다. 요구사항 프로세스의 각 단계별로 의사결정이 요구한다. 그러나 요구공학 프로세스 및 단계의 다양한 요소로 인해 의사결정 절차와 방법의 차이가 발생함으로 요구공학의 자동화에 부정적 영향을 미치고 있다. 본 연구는 요구공학 프로세스의 의사결정 타스크를 정형화하는 것이다. 요구공학 프로세스별로 상이한 의사결정의 공통적인 패턴을 찾아 정형화하는 것을 목적으로 한다. 결과적으로 본 연구는 식별된 공통의 패턴을 기반으로 요구공학의 의사결정 모델과 정형화된 의사결정 타스크를 제안할 것이다.
본 연구에서는 동태적인 공급체인을 설정하여 개인의 의사결정 유형이 공급체인에서의 채찍현상에 어떠한 영향을 미치는 지를 설문조사, 실험, 그리고 시뮬레이션을 통해 검증하고 있다. 공급체인 참여자의 의사결정 유형은 Rowe와 Boulgarides(1992)에 의해 만들어진 의사결정유형 측정목록을 통해 구분하였으며, 채찍효과는 공급체인에서의 최대주문량과 재고량을 중심으로 분석하였다. 공급체인 모델 설정시 주안점은 주문량 결정식이다. 공급체인 참여자들은 통상 고객에 대한 서비스 수준을 충족시킬 수 있으면서 동시에 재고 비용을 최소화시킬 수 있도록 적정 주문량을 결정하기 때문이다. 본 연구에서는 맥주배송게임을 통해 기본 공급체인 모델을 설정하고 설정된 공급체인 모델을 바탕으로 개인의 의사결정 유형에 따른 공급체인에서의 채찍현상을 시뮬레이션하였다. 연구결과 개인 의사결정유형에 따라 전체 공급체인에서의 채찍효과가 달리 나타나지 않았다. 본 연구는 기존의 개인의 특성이 공급체인에서의 채찍효과에 영향을 미친다는 연구결과와는 대조되는 결과를 보여주고 있다. 공급체인에서의 채찍현상의 원인을 규명하는 작업에서 조직이나 시스템 관점에서의 접근과 개인 특성 위주의 접근 중에서 전자에 비중을 실어주는 연구결과라고 할 수 있다. 즉 공급체인에서의 채찍현상을 제거하기 위해서는 구조나 시스템 차원에서의 개선이 이루어져야 함을 간접적으로 시사함을 본 연구의 의의로 들 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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