Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.24
no.4
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pp.13-26
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1999
When we try to design a production planning system for a manufacturing company, it is a time consuming task to analyze various planning activities and identify inter-relationship among a lot of decisions made for the production planning. Most of the research efforts have been concentrated to well-organized independent decision-making problems that may usually be identified only after analyzing the characteristics of the decision-making process as a whole. In this paper, a methodology is suggested to characterize the whole process of the production planning for a manufacturing company and reduce the complexity of decision-making problems. The methodology is based on an experience of developing a production planning software for an automobile component manufacturer in korea. First, it is explained how to identify and represent the dependency among various decision-making variables. And a methodology is proposed to analyze the identified dependency among decision variables and identify decision-making process. Lastly, a practical example is provided to illustrate the analysis procedure in this paper.
This paper aims to construct an effective decision making model on selection of product design in product development using fuzzy AHP technique. It is expected that this paper contributes to enhancement of company's market competitiveness by shortening the lead time to develop a new product and minimize initial investment. The proposed model using fuzzy AHP enables quick decision making by integrating and analyzing all customer requirements related to a product. In addition, it can deal with vagueness and uncertainty of decision making process using fuzzy set theory. Decision making processes for evaluating the best selection of product design are also constructed to describe the exact concept of development. A tennis racket is shown as an example. The proposed model is expected to be applied in various fields of managerial decision making processes as well as of product development process.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.13
no.1
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pp.82-97
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2007
Purpose: This study was to investigate the relationships among nurse managers' participation in decision-making process relation to human resource management and the influencing factors. Method: The subjects were 198 nurse managers who were in general hospitals over 900 beds. The data were collected from January 13 to March 13, 2006. The SPSS PC+ 12.0 program was used to analyze the data. Result: The nurse managers had greater participation in the identification phase of decision making than selection phase. The mean scores of three phases were significantly different. The satisfaction of decision making was evaluated. The higher participation in decision making, the higher satisfaction of decision making. Nurse managers' decision style tended to be more participative than autocratic. Personal and organizational factors(age and decentralization) influenced positively on participation in decision making. Decentralization and span of control influenced positively on satisfaction in decision making. Conclusion: It is necessary to permit the participation in decision making for nurse managers.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.43
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pp.109-118
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1997
This paper examined whether strategic decision-making are related to its performance, using a empirical study. Variables of strategic decision-making process were procedural rationality, political behavior, and application of information technology, moderating variable was environmental unstability. The findings suggested that relations between strategic decision-making process and its performance was strongly correlated, but environmental unstability was not moderating for its performance.
The changing structure of organization and the increasing diversity of business have forced organizations to have abilities to coordinate dispersed business activities. They have required cooperation and coordination among the functional units in the organization which should involve group decision-making processes. Although many group decision-making support tools and methods have been introduced to enable the collaborative process of group decision-making, they often lack the features supporting the dynamic complexity issue frequently occurring at group decision-making processes. This results in cognitive unfit between the group decision-making tasks and their supporting tools, bringing about mixed results in their effects on group decision-making. This study proposes system dynamics modeling as a group decision-making support tool to deal with the group decision -making tasks having properties of dynamic complexity in terms of cognitive fit theory.
Studies show that time pressure affects the purchase decision-making process of consumers. However, in the case of apparel shopping, few studies have looked into the influence of time pressure on the purchase decision-making process. This study aims to determine how perceived time pressure in apparel shopping, time pressure situations, and product type and the interactions between these variables influence the clothing purchase process. An empirical study was conducted among males and females in their 20s and 30s. Perceived time pressure in apparel shopping was measured using four items. Time pressure situations and product types were given in the form of scenarios. A $2{\times}2{\times}2$ experimental design was used, and perceived time pressure in apparel shopping, time pressure situations, and product type were used to create eight different situations. The dependent variables included decision-making speed, anticipated regret, and anticipated purchase satisfaction. Data from 512 subjects were collected through an online data collection. Results showed that the high perceived time pressure group and the shopping situation with time pressure involved a significantly high level of decision-making time, anticipated regret, and anticipated purchase satisfaction. Marketers must understand the real-time pressure situations of consumers.
Cases and studies on the selection method of CTQ are relatively active, but there are few cases or studies on the selection method of CTP which is important in the device industry. In fact, many companies simply select and manage CTP from the point of contact based on their experience and intuition. The purpose of this study is to present an evaluation model and a mathematical decision model for rational and systematic CTP selection to improve the process quality of semiconductor equipment lines. In the evaluation model, AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis technique was applied to show objective and quantitative figures, and Fuzzy decision-making model was used to solve the ambiguity and uncertainty in the decision-making process. Decision Value (DV) was presented. The subjects were 22 process factors managed in the Plating Process that the representative equipment line can do. As a result, the evaluation model proposed in this study can support more efficient and effective decision-making for process quality improvement by more objectively measuring the problem of subjective CTP selection in manufacturing sites.
Kim, Chang-Won;Kim, Baek-Joong;Yoo, Wisung;Cho, Hunhee;Kang, Kyung-In
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.13
no.2
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pp.148-158
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2013
Generally, building construction projects have a complex decision-making process because of the participation of various agents. In this situation, a final decision is arrived at by relying on subjective judgments based on the experience of project participants. For this reason, a method of assessing the objectivity of opinions is needed. In previous studies, the multi-criteria decision making method was applied to arrive at a final decision objectively, but this method has a limitation, in that the experience of each decision maker is not considered differently in the decision making process. Therefore, this study proposed a theoretical model using the S-shaped growth curve and regression analysis by building construction project type to quantitatively estimate decision-making reliability according to the experience of individual project participant`s. The developed model could be added to the Multi-criteria decision making method, and secure the objectivity and reliability of project participants' final opinion.
This study aims to analyze consumers' purchase decision-making process of buying avatar fashion items on the Metaverse platform. Drawing on the connection between the self-expression tendency of the MZ generation and that of avatars in the Metaverse, this study uses a qualitative research method to analyze how consumers express their self-image through the appearance of their avatars. Unlike previous studies on the clothing purchase decision-making process, this study shows that purchasing and consumption behavior involve the following six stages: recognizing desire, collecting information, evaluating alternatives, making purchases, evaluating the consumption, and post-purchase action-taking. In the first stage of the purchase decision-making process, consumers' desire arises with self-image expression and confirmation. In the second stage, consumers have a high tendency to shop in the best item category. In the alternative evaluation stage, consumers tend to seek items that match their highest standard while considering their personal preferences. In the fourth stage, when making actual purchases, unplanned purchase behavior often occurs along with an active practice of alternative evaluation. In the fifth stage, the evaluation of the consumption shows that consumers achieve satisfaction by applying a style to their avatars that they are unable to try in the real world. In the last stage, consumers often use their purchases to communicate their various styles with other online consumers. Therefore, we conclude that the online purchase decision-making process differs from the offline process as it is divided into six stages.
In fuzzy logic, aggregating uncertainties is generally achieved by means of operators such as t-norms and t-conorms. However, existing aggregation operators have some disadvantages as follows : First, they are situation-independent. Thus, they may not be properly applied to dynamic aggregation process. Second, they do not give an intuitional sense to decision making process. To solve these problems, we propose a new $\varepsilon$-AMDA (Aggregation based on the fuzzy Multidimensional Decision Analysis) algorithm to reflect degrees of strength for option i (i = 1, 2, ..., n) in the decision making process. The $\varepsilon$-AMDA algorithm makes adaptive aggregation results between min (the most weakness for an option) and max (the most strength for an option) according to the values of the parameter representing degrees of strength for an option. In this respect, it may be applied to dynamic aggregation process. In addition, it provides a mechanism of the fuzzy multidimensional decision analysis for decision making, and gives an intuitional sense to decision making process. Thus, the proposed method aids the decision maker to get a suitable decision according to the degrees of strength for options (or alternatives).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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