The behavioral and dynamic implications of an ERP implementation/installation are, to say the least, not well understood. Getting the switches set to enable the ERP software to go live is becoming straightforward. The really difficult part is understanding all of the dynamic interactions that accrue as a consequence. Dynamic causal and connectionist models are employed to facilitate an understanding of the dynamics and to enable control of the information-enhanced processes to take place. The connectionist model ran be analyzing (behind the scenes) the information accesses and transfers and coming If some conclusions about strong linkages that are getting established and what the behavioral implications of those new linkages and information accesses we. Ultimately, the connectionist model will come to an understanding of the dynamic, behavioral implications of the larger ERP implementation/installation per se. The underlying connectionist model will determine information transfers and workflow. Once a map of these two infrastructures is determined by the model, it becomes a relatively easy job for an analyst to suggest improvements in both. Connectionist models start with analog object structures and then use learning to produce mechanisms for managerial problem diagnoses. These mechanisms are neural models with multiple-layer structures that support continuous input/output. Based on earlier work performed and published by the author[10][11], a Connectionist ReasOning and LEarning System(CROLES) is developed that mimics the real-world reasoning infrastructure. Coupled with an explanation subsystem, this system can provide explanations as to why a particular reasoning structure behaved the way it did. Such a system operates in the backgmund, observing what is happening as every information access, every information response coming from each and every intelligent node (whether natural or artificial) operating within the ERP infrastructure is recorded and encoded. The CROLES is also able to transfer all workflows and map these onto the decision-making nodes of the organization.
Generation and analysis methods have been proposed in recent years, such as using a natural language and formal language processing, artificial intelligence algorithms based knowledge model is effective meaning. its semantic based knowledge model has been used effective decision making tree and problem solving about specific context. and it was based on static generation and regression analysis, trend analysis with behavioral model, simulation support for macroeconomic forecasting mode on especially in a variety of complex systems and social network analysis. In this study, in this sense, integrating knowledge-based models, This paper propose a text mining derived from the inter-Topic model Integrated formal methods and Algorithms. First, a method for converting automatically knowledge map is derived from text mining keyword map and integrate it into the semantic knowledge model for this purpose. This paper propose an algorithm to derive a method of projecting a significant topic map from the map and the keyword semantically equivalent model. Integrated semantic-based knowledge model is available.
This paper presents a new behavior planning scheme for autonomous robots, allowing them to handle various objects used in our daily lives. The key idea underlying the proposed scheme is to use affordance concepts that provide a robot with action possibilities triggered by a relation between the robot and objects around it. Specifically, the robot attempts to find the affordances and to determine the most adequate action among them. Through a series of the perception processes, robot motions can be planned and performed to complete assigned tasks. What is of particular importance from the practical point of view is a decision making capability to determine the best choice by comparing the human's body characteristics and behavioral patterns as criteria with action possibilities as alternatives. For this, the analytic hierarchy process (AHP) technique is employed to systematically evaluate the correlation between the criteria and the alternatives. Moreover, the alternatives arranged in order of priority through the decision making process enable the robot to have redundant solutions for the assigned task, resulting in flexible motion generation. The effectiveness and validity of the proposed scheme are verified by performing extensive simulations using objects of our daily use.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.42
no.3
s.303
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pp.29-38
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2005
Although people frequently rely on intuition in managing activities, they rarely use it in developing effective decision-making support systems. In this paper, we investigate and compare the correlations between such characteristics as cognition and emotion characteristics and judgmental time-series forecasting accuracy by using a self-organizing neural network, and eventually aim to help build efficient decision-making atmosphere. The neural network used in this paper employs a self-supervised adaptive algorithm, and the feature of which is that it inherently can use correlation between input vectors by exchanging information between neuron clusters in the self-organizing layer during the training. Our experiments showed that both cognition and emotion characteristics had correlations with judgmental time-series forecasting, and that cognition characteristics had larger correlation than emotion characteristics. We also found that conceptual style had larger correlation than behavioral and analytical styles, and displeasure-sleepiness style had larger correlation than pleasure-arousal style with the forecasting.
We live under the consequences of countless decisions, among which significant number of decisions is made by representatives acting on behalf of us. However, individuals often make disparate decisions depending on which identity they are assigned as an agent or with which opponent they are interplaying. In the current research, behavioral discontinuity depending upon actor identity and social relationship was investigated using the ultimatum game. Participants behaved in a more economically rational way when they acted as a group representative compared with when they made decisions as a private individual. However, the direction of the individual-representative discontinuity was reversed when rivalry came into play. Furthermore, more fairness was requested to accept the offers in the interaction with the rival compared with the neutral countergroup. Especially when interacting with the rival group, participants showed contrasting level of decision bias - measured by rejection rate toward unfair offers - according to the degree of mind attribution to the opponent. Specifically, the greater participants attributed a mind to the rival group, the more they rejected the unfair offers from it. The present research is important in that it provides insight into individuals' decision-making in a group context, which sometimes forgoes the financial gain of the entire group and ultimately leads to the sub-optimization of social welfare.
The purpose of this study was to research how emotional factors affect decision-making on the maintenance and abandonment of a patent, and to present new criteria for patent policies. The types of Korean patent abandonment were analyzed according to the patent holding period, and a questionnaire survey was carried out to verify whether there are differences among patentees in terms of sunk cost bias, endowment effect, and coupling or not. Individuals and small and medium-sized enterprises showed relatively greater emotional bias toward sunk cost and endowment effect than large companies, and the sunk cost effect decreased as decision-making experience increased. In addition, the reduction in the payment cycle of the patent renewal fee has a positive effect on the increase in the willingness to use the patent right, and the individuals and small and medium-sized enterprises has a greater synergistic effect than the case of large companies, in particular. This study are expected to play a part in establishing policies to minimize wasteful factors of patent assets based on the propensity of the patentees.
Franchise restaurants in Korea are making efforts to improve service quality by developing and following service quality manuals to provide uniform services. This study was conducted to verify the fact that such efforts to provide uniform services would increase customer satisfaction and influence customers' decision to revisit. After setting up research models and hypotheses, the survey was conducted for 30 days from April 1 to 30, 2008 and a total of 279 copies were analyzed. The result of this study includes three findings. First, among the independent variables pertaining to the influence of uniform service quality on customer satisfaction, service uniformity, brand uniformity, and space arrangement uniformity were most influential. Also, among the brand image variables, service uniformity was most influential on customer satisfaction. Second, it was found that uniform service quality had positive influence on customers' behavioral intentions and that menu was the most influential factor. Third, it was found that higher customer satisfaction had greater influence on customers' behavioral intentions.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06b
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pp.114-115
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2011
Chronic disease may leads to other life threatening health complications like heart disease, stroke, diabetes and peripheral vascular disease that diminished quality of life. This paper points out the importance of social interaction and smart space integration in existing CDSS for chronic diseases. Social interaction allows the patients to interact with system, through this continuous learning and digesting patient experience, our CDSS becomes intelligent and dynamically enhanced. Smart spaces automatically provide new knowledge and construct the behavioral profile by monitoring the daily life activities. Through these features, patients can get continuous relevant recommendations from the system, so they can get a chance to improve their health condition which in terms keeping on their quality of life. It also helps the health practitioners in better decision making about medication and living patterns.
Park, Won-Ho;Jeong, Nam-Jun;Baek, Nam-Ok;Chae, Chang-Hoon
Proceedings of the KIEE Conference
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2011.07a
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pp.622-623
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2011
산업화시대 이래로 과학기술의 진보, 물질문명의 발달과 더불어 에너지 소비량도 폭발적으로 증가하여 왔다. 이로 인한 환경문제, 지구온난화 등 범지구적인 차원의 이슈가 발생하였다. 기후변화에 대처하기 위한 에너지 절약은 정책당국자, 학계, 산업계뿐만 아니라 일반시민들에게 있어서도 오랫동안 고민되어온 화두가 되어 오고 있다. 또한, 최근 발생한 일본의 원자력 방사능 유출건도 일본 수도권의 막대한 전기 소비량을 뒷받침하기 위해 건설된 발전소로 인한 2차 피해라는 측면에서 보다 안전하고 환경 친화적 재생적인 에너지에 대한 관심은 더욱 높아갈 수 밖에 없는 실정이다. 그러나 이를 위해 수많은 캠페인들이 행해져 왔음에도 불구하고 에너지 과소비는 여전히 해결되지 않고 있는 난제 중에 하나이다. 이러한 오랜 이슈를 해결하기 위해 기존의 에너지 절감 정책의 틀에서 벗어나 인간의 실질적인 소비행태에 변화를 주려는 대안 모색을 목표로 경제학의 새로운 패러다임인 행동주의 경제학의 프레임워크를 동원하여 효과적인 에너지 절감방안을 사람들의 제한적 합리성에 근거하여 모색하고자 한다. 더불어 이러한 시도는 최신 IT기술과의 융합을 통해 그 효율성을 극대화할 수 있을 것이다. 따라서 행동주의 경제학의 이론적 개념과 실질적인 적용사례를 살펴보고, IT기술의 융합을 시도할 때 고려해야할 사항들에 대해서도 논의를 전개해 나갈 것이다. 이를 통해, 효과적이고 효율적인 에너지 절감정책을 발견하기 위한 정보의 전달방식, 정보의 영향력, 편익측면의 제약사항 등에 대한 다양한 실험적인 연구들을 촉구하고자 한다.
This article challenges necessity for applications of ethnography principles to marketing research in the field. Since ethnography collects in-depth data about consumers' experiences and behavioral patterns, it can provide useful informations for marketers' decision making. Therefore this study introduces ethnography principles that need to be applied to marketing research, summarizes its usage values in the fields, and introduces case projects that were conducted under the guideline of ethnography principles. Finally, this study identifies the reasons why marketers hesitate using ethnography when they conduct marketing research and provides suggestions for more active applications of ethnography in the field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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