In this paper, we propose a behavior decision model for a robot, which is based on artificial emotion, various motivations and dynamic personality. Our goal is making a robot which can express its emotion human-like way. To achieve this goal, we applied several emotion and personality theories in psychology. Especially, we introduced the concept of dynamic personality model for a robot. Drawing on this concept, we could make a behavior decision model so that the emotion expression of the robot has adaptability to various environments through interactions between human and the robot.
Citizen's involvement in forest decision-making is recently acknowledged as a potential solution to forest management conflicts. Through participation, affected citizens become a part of the decision-making process. This paper focuses on the use of collaborative and participatory model(CPM) for urban forest management. The model, which is exemplified by the Daejisan case in Yongin-si, Gyeonggi-do, Korea, utilizes the collaborative decision-making structure and the gradual level of resident participation in urban forest management. As a result, the committee in the model contributed to building partnerships among different interest groups and then to constructing environmentally compatible urban park. Furthermore, an improvement in the levels of resident participation was manifested in the process. These characteristics of CPM can encourage participation and cooperation among stakeholders and ultimately contribute to realizing sustainable urban forest management.
A decision support system for determining reservoir capacity, named as KORESIDSS (KOwaco's REservoir SIzing Decision Support System), was developed. The system is composed of three subsystems; a database/information subsystem, a model subsystem, and an output subsystem. This system is operated using MS-Windows with a GUI (Graphic User Interface) system developed using Visual Basic 5.0. As a continuous runoff model, the DAWAST model (DAily WAtershed STreamflow model) developed by Noh(1991) was and its analysis module was developed. This system was applied to a newly-planned dam, the Cheongyan Dam, Which will be located in Cheongyang-Gun, Chungcheongnam-Do and it was proved to be applicable in determining reservoir storage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권10호
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pp.3588-3607
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2021
Covid-19 pandemic required all the world to use internet more actively. As a result, individuals and businesses are more open to digital threats. In order to provide security within the network, firewalls should be used. Firewalls act as a gateway between the corporate and the external networks. Therefore, it is more important than ever to choose the right firewall for each network. In this study, a new linear decision making model is proposed in order to find out the most suitable firewall and the estimates are completed according to this new model. Also, this model is compared with multi-objective optimization on the basis of ratio analysis (MOORA) method. This study distinguishes from other studies by proposing a new solution which ranks the firewall alternatives using linear and MOORA approaches. These approaches are used in many fields before but not in information technologies. Thus, this study can be considered quite innovative in terms of the problem it handles and the approaches used. It offers up-to-date and practical suggestions related to a decision making problem that has not been previously studied in the literature.
충수돌기염 환자의 LoS(Length of Stay)를 예측하는 것은 병상의 운영에 적지 않은 영향을 준다. 본 논문에서는 Neural Networks와 Decision Tree를 이용하여 LoS와 연관이 높은 입력변수들을 찾아 그 의미를 분석하며, 찾아낸 입력변수들을 이용하여 다양한 LoS 예측 모형을 개발하고 그 성능을 비교하였다. 모형의 예측 정확성을 높이기 위하여 Bagging과 Boosting 등의 Ensemble 기법도 적용하였다. 실험 결과, Decision Tree 모형이 Neural Networks 모형보다 좀 더 적은 수의 속성을 가지고도 거의 통일한 예측력을 보였으며, Ensemble 기법 중에서는 Bagging 기법이 Boosting 기법보다 좋은 결과를 보여주었다. 의사결정나무 기법은 Neural Networks 기법에 비해 설명력이 있으며, 충수돌기염의 LoS 예측에 매우 효과적이었고, 중요 입력 변수의 선정에도 좋은 결과를 보여줌에 따라 향후 적극적인 기법의 도입이 필요하다고 할 수 있다.
This study analyzed the effects of consumers' characteristic variables on information search and purchase decisions in a decision-making process that validated the path model in purchasing apparel products. In constructing a structural equation model using AMOS 19.0., the variables including enjoyment pursuit, price pursuit, product involvement and product risk were selected as consumers' characteristic variables affecting the stage of information search. A questionnaire was distributed to consumers over 20 years old who purchased apparel products using offline and online channels within one year; consequently, we were able to analyze 468 effective data. The results were as follows. First, the path model of this research proved to be the appropriate model explaining the effects of consumers' characteristic variables on the stage of purchase decision-making. Second, enjoyment pursuit had a significant positive influence on offline information search; in addition, price pursuit and product risk affected the online information search significantly. Product involvement affected online information search as well as offline information search. Third, the offline information search affected offline purchase and online information search affected online purchase. However, consumer's channel switching behavior between the stage of information search and the stage of purchase decision was not proven. The findings suggest that companies need to develop distribution strategies according to consumers' characteristic factors that effect consumer's purchase decision-making.
In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.
2007년 중국 물류비용이 GDP에서 18.4%의 비중을 차지하고 2006년보다 18.2% 증가했다. 중국 물류비중과 증가추세를 감안할 때 효과적인 물류시스템구축과 운영이 중요한 과제로 인식되고 있으나 중국의 물적 유통시스템, 공급사슬관리에 관한 연구 성과는 미흡하다. 본 연구는 공급사슬관리의 생산요소 및 배송요소와 관련된 공장이나 창고 등 시설의 입지 문제를 다루었다. 본 연구는 기존의 단일 시설입지결정모형인 무게중심법과 수송계획법에 본 연구에서 제안한 수정무게중심법을 결합하여 새로운 복수시설의 입지결정모형을 제시하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 복수시설 선정모형은 두 개 이상의 시설물 입지선정 문제에 활용할 수 있고 생산 및 서비스 시설, 유통 및 물류 시설 입지, 방송 및 통신위성의 위치, 무선통신탑의 입지 등에 활용할 수 있다.
Thuc Duc TRAN;Thai Dinh TRUONG;Thong Van PHAM;Dien Huong PHAM
유통과학연구
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제22권2호
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pp.71-82
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2024
Purpose: Despite significant research on decision-making, researchers struggle to comprehend the decision-making process. This paper aims to not only examine the relationship between problem-solving skills, cognitive competency, and decision-making but also develop measurement instruments for cognitive competency and problem-solving skills to better model decision-making. Research Design, Methodology and Approach: A cross-sectional study was conducted by surveying 292 university students in HCM City, Vietnam, via email sent randomly by Google Forms. This study identifies the conceptual framework and tests the hypotheses using a deductive approach. The SPSS program was used to evaluate the scales' reliability, and the SmartPLS program was used to assess the measurement and structural models. Results: The results show that the research model better modelled the relationship between problem-solving skills, cognitive competency, and decision-making. Although thinking ability has no direct impact on decision-making, both creativity and problem-solving skills have a positive impact on decision-making. The mediating role of problem-solving skills is also determined by the positive relationship between cognitive competency and decision-making. Conclusions: This study highlights decision-making efficiency through the cognitive process from low to high levels and provides for policymakers and managers to explain the decision-making process in a variety of sectors, such as distribution chains, marketing, and human resource distribution.
Decision-makers have different and sometimes conflicting goals with utilities in operating dam reservoirs. As repeated interactions exist between decision-makers in the long-term, and the utility of each decision-making organization is affected not only by its selected strategy, but also by other rivals' strategies; selecting and prioritizing optimum strategies from a decision maker's point of view are of great importance while interacting with others. In this paper, a model based on a fuzzy set theory, for determining the priority of decision-makers' strategies in optimal qualitative-quantitative operation management of dam reservoir is presented. The fuzzy priority matrix is developed via defining membership functions of a fuzzy set for each decision maker's strategies, so that all uncertainties are taken into account. This matrix includes priorities assigned to possible combination for other decision makers' strategies in bargaining with each player's viewpoint. Here, the 15-Khordad Dam located in the central part of Iran, suffering from low water quality, was studied in order to evaluate the effectiveness of the model. Then, the range of quality of water withdrawal agreed by all decision-makers was determined using the prioritization matrix based on fuzzy logic. The results showed that the model proposed in the study had high effectiveness model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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