본 연구의 주요 관심은 전문가 집단의 객관적 의사결정 지원체계를 특정 계획 문제의 해결 ('주구시설배치')에 적용해 봄으로써 집단 의사 결정 지원 체계의 한계와 가능성을 다루어 보고자 하는 것이다. 분석화 계층기법 (AHP)과 시설배치 모형인 맥시멀 커버링 모형, 그리고 데이터 관리 및 도상 표현 기능의 GIS (ARC/INFO)를 활용하여, 본 연구에서 전문가 집단 전체의 의사 결정이 시설 배치 과정에 어떻게 합리적으로 적용될 수 있는 가 하는 점이 검토되었다. 또한, 전문가 집단내부 세부 그룹 별로 중요도 인식의 차이가 또 어떻게 시설 배치에 반영되는 지도 사례연구를 통해 논의되었다 구체적인 예로 볼 때, AHP를 통한 전문가 집단의 속성 변수간 가중치 판판은, 속성 변수간의 중요도를 전문가의 경험과 지식을 통해 판단하기 때문에, 전문가의 지식을 효율적으로 계획과정에 반영하는 수단이 되고 있다고 판단된다
The purpose of this paper is to provide a decision support method to a rational buyer, who wants to pay the least price for the product with the highest quality and service. We suggest a minimum efficiency game model and DEA game model to valuate many vendors whose qualifies of outputs are measured by percentage. Our results gave a decision maker (buyer) the upper bound and lower bound of the true efficiency score of a decision making unit (vendor) with respect to the benchmark (target) set by the buyer. As a result, a buyer can choose the best vendor in terms of his/her preference.
For constructing the purchasing decision-making model to maximize customer value on the electronic commerce, Means-Ends Network model was used for identifying means and fundamental objectives and their relationships were analyzed by the structural equation. A questionnaire survey of 481 customers in their internet shopping experiences was conducted to extract valid means and fundamental objectives' factors. As a result, 6 means objectives shopping travel, shipping errors, vendor trust, online payment, product choice, and recommender systems and 3 fundamental objectives-shopping convenience, internet ecology, and customer support were founded. Using these 9 factors, structural equation was analyzed 4 times to ensure statistical validities and to establish new interrelationships among them. The results showed that fundamental objectives are affected by the strong relationships within means objectives. This interrelationship with mens and fundamental objectives is interpreted as the purchasing decision-making model to maximize customer value on the electronic commerce in this paper.
이 연구는 우리나라 대학생 과학영재의 진로결정에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고 진로결정의 패턴과 경로를 살펴봄으로써 과학영재의 진로결정 모형을 구안하는데 그 목적이 있다. 이 연구를 통하여 대학생 과학영재들의 진로결정을 부모(부모의 사회적 지지), 학교(대학생활스트레스, 대학생활 적응), 개인특성(문제해결 능력, 진로결정 효능감, 전공선택 확신) 요인들을 통합적으로 고려한 모형을 제시함으로써 대학생 과학영재의 진로를 위한 이론적 틀을 마련하고자 하였다. 연구대상은 대학부설 과학영재교육원에서 2002, 2003년도에 교육을 받은 수료생 93명과, 대통령 과학 장학생에 선정되어 장학금을 받고 있는 국내외 대통령 장학생 264명 이었다. 자료수집을 위해 사용한 측정도구는 부모의 사회적 지지검사, 문제해결능력 검사, 대학생활 스트레스 검사, 대학생활 적응 검사, 진로결정 효능감 검사, 전공선택 확신 검사이며 수집된 자료의 통계분석을 위하여 SPSS Program과 AMOS Program을 사용하였다. 연구 결과 대학생 과학영재의 진로결정 구조모형의 적합도는, TLI=.928, CFI=.941, RMSEA=.059로 연구모형이 대학생 과학영재 집단에 수용되는 모형임을 확인하였다. 또한 이론적 탐색을 바탕으로 세운 가설이 하나의 경로를 제외하고는 모두 채택되었다. 본 연구의 결과는 과학영재들의 진로에 대한 이해의 폭을 넓히고 진로결정을 돕기 위한 프로그램 개발과 체제구축을 위한 기초자료로 제공될 수 있을 것으로 사료된다.
Automobile credit business has developed rapidly in recent years, and corresponding default phenomena occur frequently. Credit default will bring great losses to automobile financial institutions. Therefore, the successful prediction of automobile credit default is of great significance. Firstly, the missing values are deleted, then the random forest is used for feature selection, and then the sample data are randomly grouped. Finally, six prediction models of support vector machine (SVM), random forest and k-nearest neighbor (KNN), logistic, decision tree, and artificial neural network (ANN) are constructed. The results show that these six machine learning models can be used to predict the default of automobile credit. Among these six models, the accuracy of decision tree is 0.79, which is the highest, but the comprehensive performance of SVM is the best. And random grouping can improve the efficiency of model operation to a certain extent, especially SVM.
The International Atomic Energy Agency (IAEA) entails independent decision-making for the safety supervision of civil nuclear facilities. To evaluate and review the safety of nuclear facilities, the national regulatory body usually consults independent institutions or external committees. Technical Support Organizations (TSOs) include national laboratories, research institutions, and consulting organizations. Support from professional organizations in other countries may also be required occasionally. Most of the world's major nuclear power countries adopt an independent nuclear safety supervision model. Accordingly, China has continuously improved upon the construction of such a system by establishing the National Nuclear Safety Administration (NNSA) as the decision-making department for nuclear and radiation safety supervision, six regional safety supervision stations, the Nuclear and Radiation Safety Center (NSC), a nuclear safety expert committee, and the National Nuclear and Radiation Safety Supervision Technology R&D Base, which serves as the test, verification, and R&D platform for providing consultation and technical support. An R&D system, however, remains to be formed. Future endeavors must focus on improving the technical support capacity of these systems. As an enhancement from institutional independence to capability independence is necessary for ensuring the independence of China's nuclear safety regulatory institution, its regulatory capacity must be improved in the future.
This study presents a mathematical programming model to develop production planning in the manufacturing processes for photovoltaic silicon ingots and wafers. The model is formulated as a linear programming model that maximizes total growth margin, which is composed of production cost, inventory cost, shortage cost, and sales profit while considering the constraints associated with the production environments of photovoltaic materials. In order to demonstrate the utility of the model for production planning, we run operations for a planning horizon of a year for a case study. When the primary results of this mathematical programming are compared with the historical records, the model could have resulted in the considerable increase of the total growth margin by effectively reducing inventory cost if a decision maker had employed the model as a decision support system with perfect information for sales demand.
This paper reports on the application of the integration of mathematical programming model and database in a decision support system (DSS) for the planning of the multi-reservoir operating system. The DSS is based on a multi-objective, mixed-integer goal programming (MIGP) model, which can generate efficient solutions via the weighted-sums method (WSM). The major concern of this study is seamless, efficient integration between the mathematical model and the database, because there are significant differences in structure and content between the data for a mathematical model and the data for a conventional database application. In order to load the external optimization results on the database, we developed a systematic way of naming variable/constraint so that a rapid identification of variables/constraints is possible. An efficient database structure for planning of the multi-reservoir operating system is presented by taking advantage of the naming convention of the variable/constraint.
Interest is growing in applying simulation models for the South Texas conditions, to better assess crop water use and production with different crop management practices. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was used to evaluate its application as a decision support tool for irrigation management of com (Zea mays L.) in South Texas of the U.S. We measured actual crop evapotranspiration (ETc) using a weighing lysimeter, soil moisture using a neutron probe, and grain yield by field sampling. The model was then validated using the measured data. Simulated ETc using the Hargreaves-Samani equation was in agreement with the lysimeter measured ETc. Simulated soil moisture generally matched with the measured soil moisture. The EPIC model simulated the variability in grain yield with different irrigation regimes with $r^2$value of 0.69 and root mean square error of $0.5\;ton\;ha^{-1}$. Simulation results with farm data demonstrate that EPIC can be used as a decision support tool for com under irrigated conditions in South Texas. EPIC appears to be effective in making long term and pre-season decisions for irrigation management of crops, while reference ET and phenologically based crop coefficients can be used for inseason irrigation management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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