Decision support system (DSS) has been expected to be a powerful tool for aiding the decision making processes in business organizations. But it's contribution has turned to be somewhat doubtful, In this paper, an intergrated systems design apporach is suggested, which integrates DSS and expert system (ES) for the enhancement of performance of DSS, after carefully reviewing both DSS and ES.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.214-217
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1996
Early decision support systems (DSS) were the "passive" decision support systems in the sense that the systems only able to do what the users explicitly direct them to do. But some researchers such as Raghav Rao et al. [51 showed architectures to suggest general idea of the innovative DSS systems which offer active form of decision support, say, "active Intelligent Decision Support Systems(active IDSS)". The system can perform not only what the users want to do but some voluntary (or involuntary) intelligent works. This paper presents the issues in the design of the active IDSS in the domain of investment evaluation, a domain area where few researchers have suggested frameworks or architectures to discriminate good investment from bad one. We propose a new paradigm, by utilizing historical investment results using neural network and Multivariate Discriminant Analysis(MDA), to identify goodness of investment. A new active IDSS architecture which consists of neural network, expert system and three components of the traditional passive DSS is suggested with some scenario based results.nario based results.
Decision Support System(DSS) is an advanced information system concept prevailing since 1980s. It supports managers' decision making activities by providing not only information but decision alternatives. It essentially consists of the components of database, modelbase and dialogue systems. With the development of its databases, POSCO needs a number of modelbases in establishing DSSs in various areas such as production planning and investment. This research particularly focuses on establishment of a mid-and long-range investment DSS and investigates the necessity and the problems of an investment DSS and the decision criteria for investment priority. We (1) propose a modelbase which uses the concepts of Analytic Hierarchy Process(AHP) and Zero-Base Budgeting(ZBB), along with an appropriate scoring method, database and dialogue system to support the investment manager in evaluating investment proposals ; (2) implement the system using relational database management system ; and (3) discuss the results of implementing the investment DSS.
This paper proposes a synergism of neural networks (NN) and knowledge-based decision support system (KBDSS) to effectively design an intelligent strategic planning system. Since conventional KBDSS becomes inoperative partially or totally when problem deviates slightly from the expected problem-domain, a new DSS concept is needed for designing an effective strategic planning system, where strategic planning environment is usually turbulent and consistently changing. In line with this idea, this paper developes a NN-based DSS, named ConDSS, incorporating the generalization property of NN into its knowledge base. The proposed ConDSS was extensively operated in an experimentally designed environment with three models: BCG matrix, Growth/Gain matrix, and GE matrix. The results proved very promising when encountered with unforeseen situations in comparisons with conventional KBDSS.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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1996.04a
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pp.59-76
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1996
Vessels in the world merchant fleet generally operate in either liner or bulk trade. The supply and the demand trend of general cargo ship are both on the ebb however those trend of tankers and containers are ins light ascension. Oil tankers are so far the largest single vessel type in the world fleet and the tanker market is often cited as a texbook example of perfect competition. Some shipping statistics in recent years show that there has been a radical fluctuation in spot charter rate under easy charter's market. This implies that the proper scheduling of tankers under spot market fluctuation has the great potential of improving the owner's profit and economic performance of shipping. This paper aims at developing the TS-DSS(Decision Support System for Tanker Scheduling) in the context of the importance of scheduling decisions. TS-DSS is defined as a DSS based on the optimization models for tanker scheduling. The system has been developed through the life cycle of systems analysis design and implementation to be user-friendly system. The performance of the system has been tested and examined by using the data edited under several tanker scheduling has been tested and examined by using the data edited under several tanker scheduling scenarios and thereby the effectiveness of TS-DSS is validated satisfactorily. The authors conclude the paper with the comments of the need of appropriate support environment such as data-based DSS and network system for successful implementatio of the TS-DSS.
Vessles in the world merchant fleet generally operate in either liner or bulk trade. The supply and the demand trend of general cargo ship are both on the ebb, however, those trend of tankers and containers are in slight ascension. Oil tankers are so far the largest single vessel type in the world fleet and the tanker market is often cited as a textbook example of perfect competition. Some shipping statistics in recent years show that there has been a radical fluctuation in spot charter rate under easy charterer's market. This implys that the proper scheduling of tankers under spot market fluctuation has the great potential of improving the owner's profit and economic performance of shipping. This paper aims at developing the TS-DSS(Decision Support System for Tanker Scheduling) in the context of the importance of scheduling decisions. The TS-DSS is defined as the DSS based on the optimization models for tanker scheduling. The system has been developed through the life cycle of systems analysis, design, and implementation to be user-friendly system. The performance of the system has been tested and examined by using the data edited under several tanker scheduling scenarios and thereby the effectiveness of TS-DSS is validated satifactorily. The authors conclude the paper with the comments on the need of appropriate support environment such as data-based DSS and network system for succesful implementation of the TS-DSS.
Model-based decision support system (DSS) has acted as a crucial role in strengthening the business competitiveness by providing a way of modeling and solving real-world decision problems in a quantitative and scientific manner. It is even more important for trading OTC derivatives, which requires extensive financial-engineering expertise while actively reacting to the continuously changing financial market. This paper proposes a flexible model-based DSS architecture that can support user-friendly interface for executing and analyzing the models and can adapt to the changes of financial market seamlessly. For user-friendliness, we implement the user-interfaces (UIs) using Microsoft Excel, a very widely used spreadsheet program for its great generality and extensibility. Users can utilize the analysis results of DSS or reprocess them for their special needs through the UIs in the form of familiar spreadsheets easily. For adaptiveness to the markets, the proposed architecture is constructed based on the object-oriented concepts, which enables such changes as release of a new financial product can be updated into the system without any delay at the lowest cost. We investigate the practical benefits and limitations of the proposed architecture by a case study on the construction of Model-based Trading Support System (MTSS), performed by a commercial bank in Korea.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.361-371
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1999
This paper is concerned with designing and implementing the Internet shopping mall by using virtual reality-driven avatar and web decision support system. Traditionally, the Internet shopping mall has been designed based on the combination of several hyperlinks, images, and texts. However, this sort of approach results in a lower performance because possible customers cannot make more accurate shopping decisions. To overcome this kind of pitfalls facing the current Internet shopping malls, we propose using a combination of virtual reality and web DSS. The main virtues of our proposed approach to designing the Internet shopping mall are as follows: First, the virtual reality technique is emerging as one of alternative guaranteeing a sense of reality for customers part and facilitating the complex process of shopping decision makings. Especially, the avatar, which is an artificially designed man working on the Internet, can make easy and absorbing the Internet shopping-related decision making processes. Second, the web DSS approach can provide an effective decision support mechanism for customers. Especially, we design a set of intelligent agents for the proposed web DSS. Experimental results with an illustrative example showed that our proposed approach can yield a new Internet shopping mall paradigm with which customers can benefit from a high level of decision support functions.
In this paper, a new method of product function analysis is presented to categorize various design information generated in product development processes. In order to improve product functions, designers must understand unit functions and modified parts of products. The product function analysis (PFA) is based on the designer's understanding of product functions. The proposed PFA provides the methodology to classify the various functions systematically and understand the relation between functions easily. Using this approach, efficient design support system can be developed and used for designers to support decision-making with design knowledge.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.361-371
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1999
This paper is concerned with designing and implementing the Internet shopping mall by using virtual reality-driven avatar and web decision support system. Traditionally, the Internet shopping mall has been designed based on the combination of several hyperlinks, images, and tents. However, this sort of approach results in a lower performance because possible customers cannot make more accurate shopping decisions. To overcome this kind of pitfalls facing the current Internet shopping malls, we propose using a combination of virtual reality and web DSS. The main virtues of our proposed approach to designing the Internet shopping mall are as follows: First, the virtual reality technique is emerging as one of alternatives guaranteeing a sense of reality for customers' part and facilitating the complex process of shopping decision makings. Especially, the avatar, which is an artificially designed man working on the Internet, can make easy and absorbing the Internet shopping-related decision making processes. Second, the web DSS approach can provide an effective decision support mechanism for customers. Especially, we design a set of intelligent agents for the proposed web DSS. Experimental results with an illustrative example showed that our proposed approach can yield a new Internet shopping mall paradigm with which customers can benefit from a high level of decision support functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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