Journal of the military operations research society of Korea
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v.25
no.1
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pp.107-132
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1999
In this study, we are concerned with the comparative aspects of five selected methods of decision making with respect to their adequacy in helping complex decisions about real-world problems. We examine the methods in terms of outlines, procedures and advantages/disadvantages to identify similarities and differences among them with the aim of showing which method is more likely to gain greater attention both in academia and in practice. To illustrate different courses of deployment of the methods, we offer an application with a case of airport transportation project in this paper. Some discussions on AHP and other methods are presented.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.17
no.4
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pp.101-111
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2014
Spatial events are predictable using data mining classification algorithms. Decision trees have been used as one of representative classification algorithms. And they were normally used in the classification tasks that have label class values. However since using rule ranking methods, spatial prediction have been applied in the spatial prediction problems. This paper compared rule ranking methods for the spatial prediction application using a decision tree. For the comparison experiment, C4.5 decision tree algorithm, and rule ranking methods such as Laplace, M-estimate and m-branch were implemented. As a spatial prediction case study, landslide which is one of representative spatial event occurs in the natural environment was applied. Among the rule ranking methods, in the results of accuracy evaluation, m-branch showed the better accuracy than other methods. However in case of m-brach and M-estimate required additional time-consuming procedure for searching optimal parameter values. Thus according to the application areas, the methods can be selectively used. The spatial prediction using a decision tree can be used not only for spatial predictions, but also for causal analysis in the specific event occurrence location.
Three hundred thirty five progeny testing steers of Korean beef cattle were evaluated ultrasonically for back fat thickness (BFT), longissimus muscle area (LMA) and intramuscular fat (IF) before slaughter. Class measurements associated with the Korean yield grade and quality grade were also obtained. Residual standard deviation between ultrasonic estimates and carcass measurements of BFT, LMA were 1.49 mm and $0.96cm^2$. The linear correlation coefficients (p<0.01) between ultrasonic estimates and carcass measurements of BFT, LMA and IF were 0.75, 0.57 and 0.67, respectively. Results for improving predictions of yield grade by four methods-the Korean yield grade index equation, fat depth alone, regression and decision tree methods were 75.4%, 79.6%, 64.3% and 81.4%, respectively. We conclude that the decision tree method can easily predict yield grade and is also useful for increasing prediction accuracy rate.
Due to the nature of the conjunctive Cone Penetration Test(CPT), which does not verify the actual sample directly, geotechnical engineers commonly classify the underground geomaterials using CPT results with the classification diagrams proposed by various researchers. However, such classification diagrams may fail to reflect local geotechnical characteristics, potentially resulting in misclassification that does not align with the actual stratification in regions with strong local features. To address this, this paper presents an objective method for more accurate local CPT soil classification criteria, which utilizes C4.5 decision tree models trained with the CPT results from the clay-dominant southern coast of Korea and the sand-dominant region in South Carolina, USA. The results and analyses demonstrate that the C4.5 algorithm, in conjunction with oversampling, outlier removal, and pruning methods, can enhance and optimize the decision tree-based CPT soil classification model.
Purpose. This study was performed to develop and test a decision-tree model of treatment-seeking behaviors about when Korean patients visit a doctor after experiencing stroke symptoms. Methods. The study used methodological triangulation. The model was developed based on qualitative data collected from in-depth interviews with 18 stroke patients. The model was tested using quantitative data collected from interviews and a structured questionnaire involving 150 stroke patients. The predictability of the decision-tree model was quantified as the proportion of participants who followed the pathway predicted by the model. Results. Decision outcomes of the model were categorized into immediate and delayed treatment-seeking behavior. The model was influenced by lowered consciousness, social-group influences, perceived seriousness of symptoms, past history of hypertension or stroke, and barriers to hospital visits. The predictability of the model was found to be 90.7%. Conclusions. The results from this study can help healthcare personnel understand the education needs of stroke patients regarding treatment-seeking behaviors, and hence aid in the development of educational strategies for stroke patients.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.2
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pp.114-126
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2009
In this paper, a versatile multi-criteria optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-criteria decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
The purpose of this study is to investigate and to develop a decision support system for supporting the outworn facility replacement analysis in shipbuilding. This paper also provides an information system which can be effectively applied to various criteria in decision making. The modelbase of decision support system uses the concepts of the analytic hierarchy process along with an appropriate scoring methods. The AHP represents an improvement over other well-known scoring approaches since the criteria weights of priorities established by the AHP are not based on arbitrary scales, but use a ratio scale for human judgements. The proposed methodology in this research enables the decision maker to evaluate the investment alternatives based on qualitative data and quantitative data in a systematic way.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.26
no.2
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pp.55-61
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2003
The purpose of this paper is to propose a method for selecting the preferred alternatives of Multiple- Attribute Decision-Making(MADM) problem using the Entropy measure. A decision-maker who wants to estimate exactly the weight to be applied to her/his MADM problem is usually confronted with the embarrassing situation where, although there exist a variety of weighting methods, it is hard to find a right procedure to choose a pertinent value To remedy this uncomfortable situation, the Entropy measure commonly used in information theory, Is proposed as a tool that can be used by decision-makers to more efficiently select the preferred alternatives. As a result, the method proposed in the paper can be significant in that relatively easy to understand by decision-makers.
The purpose of this study was to examine the differences in the decision making styles of Korean and American consumers. Focus group interviews were used as the median to collect information related to their methods of approach to a market to buy a universal need such as clothing for personal use. Findings suggest that within each construct, there may be different factors that should be used to measure the decision making styles of Korean and American consumers. It also implies that the previously established Consumer Decision making styles instrument may not be a reliable measure cross-culturally. Recommendations for future research are suggested.
The objective of this paper is to build a decision method of the shape quality for the stainless steel and ensure reducibility of working-load for next rolling process. The criterion of the shape quality is derived from the customer needs, and Automatic Shape Decision System is implemented in SPM (Skin Pass Mill). The methods of shape decision are based on curve fitting and frequency analysis and so on. The Field Test with concerned customers is successful. The performance of right decision is 99% and the claims from the customer have been largely reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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