건물의 사전 보수작업은 시설물이 제 기능을 발휘할 수 있도록 성능을 유지하고 향후에 발생할 수 있는 결함을 미연에 방지할 수 있다는 점에서 관심과 중요성이 증가하고 있다. 효과적인 사전 보수작업 수행을 위해 보수작업이 필요한 대상을 명확히 선정해야 하며 이를 위해 작업 대상이 가지는 상태에 대한 정확한 분석과 평가가 선행되어야 한다. 작업 대상의 성능 측정은 하나의 평가 기준에 대한 평가 보다는 여러 개의 평가 기준들을 동시에 고려한 평가가 측정의 정확성을 향상시킬 수 있다. 하지만 의사결정자의 주관적인 판단에 의해 측정값이 부정확한 평가 기준들이 존재할 수 있다. 이를 보완하고자 본 연구는 다양한 평가 기준을 이용한 사전 보수작업 대상의 성능 측정과 효과적인 작업 대상 선정을 위한 의사결정 지원 모델을 제시한다. 본 연구는 작업 대상 선정을 위한 평가 기준을 선정하고 기준별로 측정값을 종합하여 의사결정 과정에서 활용할 수 있도록 한다. 또한 건물의 상태 측정 시, 평가자의 주관적인 판단의 애매함으로 인해 발생하는 결과의 불확실성을 보완하고자 퍼지 집합을 사용하여 측정을 실시한다. 본 연구를 통해 의사결정자는 보수작업 대상 선정 과정에서 객관적인 평가를 위한 도구로 활용할 수 있다. 또한 본 모델은 의사결정자의 주관적인 의도에 따른 다양한 절충값을 얻을 수 있어, 의사결정자별 상이한 평가 방식을 반영할 수 있다.
This study investigated the needs and effectiveness of the application of Computer-Aided Systems Engineering Tool in order to enhance the chance of success of the large and complex system development projects like City Train System. Furthermore, it was shown that the merits of Systems Engineering and Project Management must be complementary to each other in their interaction in a project. Especially, for the project plans must be executed based on the fully understood system being developed, the technical and management data of the system development need be integrated and be able to support exact and rapid decision making of project planning. As an alternative solution approach, a model for development knowledge capture integrating both technical and management data of system development was proposed using Computer Aided Systems Engineering tool-Cradle.
In order to provide continuous Korea Augmentation Satellite System (KASS) services, the operation organization should continuously and systematically perform operations, maintenance, and technical activities. All subsystems of KASS, all Line Replacement Units (LRUs), and Software Replacement Units (SWRUs) should be operated and maintained continuously. In order to effectively manage these activities, it is necessary to develop an Operation Management Tool (OMT). For this purpose, operation management, operation organization, and operation activities were defined. The defined requirements were divided into general, function, interface, and database for OMT development, and functions and decision-making procedures consisting of site/asset/trouble/work order/schedule management were designed. The OMT developed by reflecting the site and asset information as well as the design content met predefined requirements. The OMT will be actively used in actual KASS operation and will evolve by continuously reflecting the additional requirements of operators. Through this tool, KASS will support continuous service provision.
There are a lot of uncertainties in the severe accident phenomena and scenarios in nuclear power plants (NPPs) and one of the major issues for severe accident management is the reduction of these uncertainties. The severe accident management aid system using Probabilistic Safety Assessments (PSA) technology is developed for the management staff in order to reduce the uncertainties. The developed system includes the graphical display for plant and equipment status, previous research results by a knowledge-base technique, and the expected plant behavior using PSA. The plant model used in this paper is oriented to identify plant response and vulnerabilities via analyzing the quantified results, and to set up a framework for an accident management program based on these analysis results. Therefore the developed system may playa central role of information source for decision-making for severe accident management, and will be used as a training tool for severe accident management.
This paper presents a design methodology for developing a new push scooter. A case study is clone with effective planning processes to ensure the product quality under the different phases of a product design process. Parametric model based design process simulation and optimization is implemented by using ANSYS application tool. The relationship matrix and decision matrix are drawn by using several methods. The simulation results for deterministic design and robust design are compared. This entire design process phase can support the design and quality improvements for a new product development.
Many organizations seek statistical modelling facilitated by data analytics technologies for determining the prediction models associated with M&A (Merger and Acquisition). By combining these data analytics tool alongside with data collection approaches aids organizations towards M&A decision making, followed by achieving profitable insights as well. It promotes for better visibility, overall improvements and effective negotiation strategies for post-M&A integration. This paper explores on the impact of pre and post integration of M&A in a standard organizational setting via devising a suitable statistical model via employing techniques such as Naïve Bayes, K-nearest neighbour (KNN), and Decision Tree & Support Vector Machine (SVM).
Background: Colorectal cancer is a major cause of morbidity and mortality throughout the world. Colorectal cancer screening is an optimal way for reducing of morbidity and mortality and a clinical decision support system (CDSS) plays an important role in predicting success of screening processes. DSS is a computer-based information system that improves the delivery of preventive care services. The aim of this article was to detail engineering of information requirements and work flow design of CDSS for a colorectal cancer screening program. Materials and Methods: In the first stage a screening minimum data set was determined. Developed and developing countries were analyzed for identifying this data set. Then information deficiencies and gaps were determined by check list. The second stage was a qualitative survey with a semi-structured interview as the study tool. A total of 15 users and stakeholders' perspectives about workflow of CDSS were studied. Finally workflow of DSS of control program was designed by standard clinical practice guidelines and perspectives. Results: Screening minimum data set of national colorectal cancer screening program was defined in five sections, including colonoscopy data set, surgery, pathology, genetics and pedigree data set. Deficiencies and information gaps were analyzed. Then we designed a work process standard of screening. Finally workflow of DSS and entry stage were determined. Conclusions: A CDSS facilitates complex decision making for screening and has key roles in designing optimal interactions between colonoscopy, pathology and laboratory departments. Also workflow analysis is useful to identify data reconciliation strategies to address documentation gaps. Following recommendations of CDSS should improve quality of colorectal cancer screening.
본 연구에서는 물환경 정책 및 계획의 추진과정에서 발생할 수 있는 갈등을 풀어나갈 수 있도록 다양한 이해당사자들의 참여, 투명한 정보공개, 객관적 의사결정과정, 개별 이해당사자들의 의견 반영 등 합의형성을 위한방법론 또는 도구로서 합의형성 지원시스템을 제안하였다. 개발된 합의형성 지원시스템은 물환경 문제에 대하여 영향력을 가진 특정 집단이 해결안을 제시하여 강요하거나 설득하는 구조 대신에 다양한 이해당사자의 참여를 바탕으로 한 공동적 문제해결 방식을 기반으로 하였다. 즉, 합의에 도달하기 위해서 협상 및 조정과 같은 상호작용을 통해 이해관계를 조정하여 이해당사자들 스스로 갈등을 해결할 수 있는 환경을 제공한다는 것이다. 개발된 합의형성 지원시스템의 적용성을 검증하기 위하여 한탄강댐 건설 사례에 대한 제한적인 롤플레잉 모의실험을 수행하였다. 본 연구는 합의형성 지원시스템의 적용을 통해 정부가 지역사회나 NGO 등과 공론의 장을 마련하여 적극적으로 합의형성을 이룰 수 있도록 노력한다면 협상의 효과를 한층 높일 수 있음을 확인할 수 있었다.
Modern weapon systems are multifunctional, with capabilities for executing complex missions. However, they are required to be highly reliable, which increases their total cost of ownership. Because it is necessary to produce the best results within a limited budget, there is an increasing interest in development, acquisition, and maintenance costs. Consequently, there is a need for tools that calculate the lifecycle costs of weapons systems development to facilitate decision making. In this study, we propose a cost calculation function based on the Markov process simulator-a reliability, availability, and maintainability analysis tool developed by applying the Markov-Monte Carlo method-as an alternative to these requirements to facilitate decision-making in systems development.
최근 정신질환에 대한 사회적 편견이 감소하면서 이차성 이득(secondary gain), 즉 군복무 기피를 위한 목적으로 정신과적 증상을 호소하는 환자가 늘어나고 있다. 특히 객관적 진단도구가 없는 정신의학적 문제의 경우 환자의 주관적 증상호소와 의사의 전문적 판단이 실제 유일한 진단 기준이다. 본 논문에서는 데이터마이닝을 이용하여 과거 정신과 입원 환자들의 처방데이터 분석을 통해 의병전역 결정을 위한 객관적 기준을 제공하여 의무조사의 신속한 의사결정에 도움을 주고자 한다. 따라서 정신과 환자 처방분석을 통한 의병전역 결정지원 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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