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.
주식시장에는 많은 투자자들이 참여하고 있으며 점점 더 많은 사람이 주식투자에 관심을 가지고 있다. 주식시장에서 위험을 회피하고 수익을 얻기 위해서는 다양한 정보를 바탕으로 정확한 의사결정을 해야한다. 즉 수익을 얻을 수 있는 종목 선택, 적절한 매수-매도 가격의 결정, 그리고 적절한 보유기간 등을 결정해야 한다. 본 논문에서는 개인 주식 투자자의 의사결정 지원을 위한 데이터마이닝 도구를 제안한다. 즉, 개인 투자자가 직접 기계학습 방법을 적용하여 주가예측 모델을 생성할 수 있게 하고, 적절한 매수-매도 가격과 보유기간 등을 결정하는 것을 도와주는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 과거 데이터를 이용하여 투자자 자신의 성향에 맞는 투자에서의 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 도구로서 주가데이터 관리, 기계학습 적용을 통한 주가예측 모델 생성, 투자 시뮬레이션 등의 기능을 제공한다. 사용자는 스스로 주가에 영향을 미칠 수 있다고 판단하는 기술적 지표를 선정하고 이를 이용하여 주가예측 모델을 만들고 테스트 할 수 있으며, 적절한 예측모델을 적용하여 시뮬레이션을 수행해 봄으로써 실제로 어느 정도 수익을 얻을 수 있는지 평가하고 적절한 매매 정책을 수립할 수 있다. 제안하는 도구를 이용하여 주식 투자자는 기존의 감정적 판단에 의한 투자가 아닌 객관적 데이터에 의해 검증을 거친 주가예측 모델과 매매정책에 따라 주식투자를 할 수 있어 이전 보다 나은 수익을 기대할 수 있다.
본 논문은 하이브리드 의사결정 나무(CART)와 인공신경망 모델을 개발하여 고객의 이탈에 대한 예측을 높이기 위하여 가정방문 학습지 고객의 패턴을 분류하고, 분석하는 새로운 방법에 대하여 연구하였다. 의사 결정나무(CART5)를 형성하여 선택된 결정변수들은 인공신경망의 입력벡터 값으로 선택되는 새로운 방법을 제시하였다. 고객 관리측면에서 본 논문은 가정방문 학습지 회사의 기존고객을 분류하여 패턴을 분석함으로써 우수한 고객의 지속적인 관리와 이탈 가능성이 많은 고객을 차별 관리하여 기업이익을 증대시킬 수 있을 것이다. 새롭게 제안한 하이브리드 모델은 기존의 의사결정트리모델(CART), 회귀모형, 인공신경망 모델과 비교한 결과 그 예측 정확성이 높음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 수도권 대학생을 대상으로 한 Fuzzy AHP 기반의 이동통신사 신정을 위한 의사결정모델을 제안한다. 고객이 이동통신사를 선택할 때 이동통신사의 수많은 경쟁적인 그리고 상호보완적인 요소들로 인해 의사결정을 내리는 것이 용이하지 않다. 고객이 최적의 이동통신사를 결정하기 위해서는 요금, 다양한 서비스, 부가 기능 등과 같은 서로 다른 정량적 그리고 정성적 요소들을 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 대학생들이 고객으로서 이동통신사를 선정할 때 다양한 정량적 그리고 정성적 요소들을 고려할 수 있는 퍼지 AHP 기반의 모델을 제안한다. 특히, 퍼지 이론은 불활성설과 애매모호한 문제를 다루기 위해 적용되고 또한 정량적 요인들을 피지수로 바꿀 수 있는 선형정규화 모델을 개발한다. 수도권 대학생들을 대상으로 한 사례 연구는 제안 모델의 유용성과 고객들이 이익을 위해 보다 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 도와줄 수 있음을 보여준다.
교육현장에서 발생하는 여러 가지 의사결정 사항들을 효과적으로 처리하는 것은 매우 중요한 이슈로 부각되고 있다. 예를 들어, 교육인적자원부 입장에서 전국 초등학교를 대상으로 교육정보화 분야에 투자를 기획할 때 정확하고 효율적인 의사결정 과정은 국가적 차원에서 매우 중요한 사항인 것이다. 현재 이상과 같은 일련의 과정을 시행하기 위하여 현장의 설문조사나 관련 전문가를 활용한 기획이 이루어지고 있는 실정이 다. 그러나, 정보 기술분야의 급격한 발전으로, 의학이나 경영분야 등에서는 다양한 의사결정지원 도구 활용을 통한 최상의 의사 결정 방법을 찾고 있다. 이 같은 이유로 본 논문에서는 신경망의 ADALINE 알고리즘을 활용하여 교육분야에서 적용 가능한 의사결정 시스템 모델을 설계하였으며 또한 시뮬레이션을 통하여 구현 모델의 검증을 수행하였다. 개발된 교육용 의사결정 시스템으로 교육현장에서 발생하는 다양한 의사결정 사항들을 효과적으로 처리할 수 있을 것이다.
최근 도시재생에 대한 관심이 높아지면서 재건축사업, 도시환경정비사업 등과 관련된 메가프로젝트 들이 계획되거나 수행되고 있다. 메가프로젝트의 설계단계에서는 다수의 설계업체로 구성된 합동설계조직과 의사결정주체가 참여하여 지속적으로 의견을 조율한다. 현재 메가프로젝트를 진행하는 기관들은 합동설계조직으로부터 작성되는 다수의 다양한 도면들을 효율적으로 관리하기 위해 MA(Master Architect)방식을 도입하고 있다. 그러나 제한된 MA의 능력을 보완해 줄 수 있는 의사결정지원시스템의 부재로 설계일정 지연 등 여러 가지 문제가 발생하고 있다. 따라서 본 연구에서는 선행연구문헌 분석 및 모델프로젝트 선정과 해당 프로젝트 참여 전문가 면담을 통해 MA방식을 도입한 메가프젝트의 설계조직 구성과 의사결정체계의 문제점을 분석한다. 기본설계단계에서의 의사결정 특성을 도출한 후 이를 관리하기 위한 의사결정지원 모델을 구축하고 시스템 개발을 위한 사용자 인터페이스를 제안하였다.
공공공사의 입찰 방식 결정은 공무수행담당자의 경험 및 업무의 편의성 등을 고려하여 결정되고 있는데, 입찰을 위한 방식 결정 과정의 타당성 검증은 이루어지지 못하고 있는 실정이다. 입찰방식의 선정에 있어 또다른 도전과제는 경험위주의 의사결정을 근간으로 하고 있어 새로운 형태의 프로젝트 발주 또는 새로운 형태의 입찰방식 적용 시 그것에 대한 객관적 타당성을 마련할 방법이 쉽지 않다는 점이 있다. 따라서 본 연구는 공공공사 프로젝트 발주 방식 선정에 도움을 줄 수 있는 의사결정모델을 개발하고 이의 활용성을 검토하고자 한다. 본 연구는 계층분석적의사결정기법을 이용하여 모델을 개발하였고 실제 업무 수행 담당자 32명을 통해 검증하였다. 모델 활용결과 32명 중 5명의 모델활용에 일관성이 있었으며, 담당자들은 모델에 전적으로 의존할 수 없다는 사실을 인지하면서도 가이드를 제시해줄 수 있다는 점에서 긍정적 의견을 제시하였다. 이를 통해 본 연구에서 제시한 모델이 향후 새로운 형태의 입찰방식 또는 과제 발생 시 관련 업무 수행자의 업무관련 부담을 줄여주고 객관적인 공무수행에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
기업을 둘러싼 시장 환경이 급변하면서 기업의 입장에서는 비즈니스 프로세스를 보다 효율적으로 통합, 조정하여 경쟁사보다 빠르고 능동적으로 대처해야 할 필요성을 느끼고 있다. 특히 기업의 영업과 생산 부문은 프로세스 통합, 조정의 필요성이 가장 큰 분야이면서 서로 판이한 전략 및 목표를 가짐으로 인해 가장 통합하기 어려운 분야이다. 그 이유는 영업 부문에서는 가격과 판촉을 통해 고객 서비스를 제고하면서 많은 판매 수입을 올리는 것이 목표라면 생산 부문은 생산성을 높이면서 최소의 비용으로 제품을 생산하는 것이 목표이기 때문이다. 본 연구에서는 한정적인 판매 시즌을 가지는 상품에 대해서 동일 기업 내의 영업 부문과 생산 부문의 문제들을 동시에 고려한 통합 의사 결정 정책을 제시하였다. 영업과 생산 부문의 의사 결정이 순차적으로 분리되어 결정되는 순차적 모델과 영업과 생산 부문의 의사 결정이 동시에 통합적으로 이루어지는 통합 모델을 비교 분석함으로써 그 효과를 검증하였다
본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.
본 연구는 통합의사결정지원시스템을 위한 3-단계 모델과 이를 사용자가 쉽게 활용할 수 있도록 웹 기반의 전산 프로그램을 개발하고 응용 사례를 들어 보았다. 의사결정문제의 대안 선정, 대안을 평가시스템 및 여러 평가 위원들의 평가 결과를 종합하는 문제들을 포함하였으며 AHP(Analytic Hierarchy Process) 방법과 Fuzzy AHP방법을 활용하여 평가구조 평가인자 구성 및 각 가중치 등 개관적인 방법을 사용하였다. 이러한 3단계의 통합의사 결정방법은 1) Brain storming 단계서 대안 및 평가구조를 도출하고, 2) AHP 및 Fuzzy-AHP 방법으로 각 대안을 평가하여 의사 결정의 기반을 삼으며, 3) 여러 평가자들의 평가 결과를 합리적으로 통합하여 최선의 대안을 도출하는 방법이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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