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.
의사결정지원체계의 한 분류인 공간의사결정지원체계(SDSS)는 지리정보체계(GIS)와 의사결정지원체계(DSS)의 결합으로 이루어진다. 계획지원체계(PSS)는 공간의사결정지원체계의 기능에 지리정보체계보다 고차원의 공간분석기능과 시간기능을 추가하여 구성된다. 본 연구는 계획가와 기술자가 적정 하수도 관경대안을 생성할 수 있는 계획지원체계의 개발에 관한 연구이다. 적정 하수도관경 결정을 위한 계획지원체계(PSS/GSS)의 이론적인 근거는 토지이용계획과 개발이 우오수관로의 수요를 유발한다는데 있다. 공급, 수요, 대안생성, 그리고 평가의 4단계를 통하여 PSS/GSS는 하수관거 생성의 기본계획, 기본설계,실시설계단계를 통합한다. GIS와 사용자 인터페이스는 하수도관망 배치, 하수량 산장, 그리고 생성된 대안의 도시에 유용한 수단이다. 모의에 ?나 하수도관경결정모델은 초리관망을 생성하낟. 사용자는 하수도관망의직접조작에 의하거나 하수도관경결정모델의 매개변수 조정에 의하여 대안을 생성할 수 있으며 이러한 대안의 타당성은 하수도관경결정모델에 의하여 점검된다.
국내 건축설계 프로젝트에서는 협력업체간의 커뮤니케이션이 원활치 못하여 건축 부위 설계시 성능 및 비용을 만족하는 적절한 설계대안 생성이 어려울 뿐 아니라, 설계단계에서부터 시공단계에 이르기까지 다양한 원인으로 발생되는 설계변경에 적절히 대응하지 못하고 있다. 따라서 분야별 설계도서의 불일치로 인한 시공 품질 저하 등의 문제가 발생되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 건축 중간설계단계에서 합리적인 건축설계대안 생성을 위한 협력 의사결정 지원 프로세스 구축방법을 제시하였다.
Purpose: The purpose of this study was to identify personal, contextual, and cognitive factors influencing the career preparation behavior of Korean nursing students. In this study, an examination was done of the fitness of a path model for the relationship among these factors based on the social cognitive career theory. Methods: The participants were 413 nursing students in South Korea. Data were collected using self-report questionnaires that included self-esteem, social support, self-efficacy, outcome expectation, career decision level, and career preparation behavior. Data were analyzed using descriptive statistics, Pearson correlation analysis, and path analysis. Results: The factors influencing career preparation behavior were self-efficacy, career decision level, self-esteem, outcome expectation, and social support. The factors influencing career decision level were self-efficacy, outcome expectation, self-esteem, and social support. Conclusion: The findings indicate that self-efficacy is an important factor influencing the career behavior of Korean nursing students. Nurse educators should consider personal, contextual, and cognitive factors of nursing students and develop systemic career guidance programs to help nursing students' career preparation behavior.
This study was designed to examine the decision-making and family life satisfaction of the urban middle-aged housewives from the ecological perspective. The main purpose of this study was to investigate the effects of ecological enviornment variables(ie, natural physical-biological environment·social-cultural environment·human-built environment) and their dicision-making on their family life satisfaction. Also, it is to provide some fundamental information that helps to elevate the family life satisfaction of the unban middle-aged housewives. The subjects of this study were 305 housewives living in Seoul and Inchon area, whose age was from 40 to 59. The significant results were as follows: 1) Their decision-making was affected by the following variables in the order of health condition, fate-control orientation, husband’s support, monthly family income and the perception of the adequacy of household income. 2) The ecological environment variables which had an influence on family life satisfaction were the perception of the adequacy of household income, husband’s support, fate-control orientation, health condition and educational level. 3) From the regression analysis, the model was found to be highly significant, accounting for 44% of the variance. Thus, husband’s support was the strongest predictor variable.
Increasing concerns about model management system lead to studies of user friendliness and model executions. This paper presents model as object's method based on the Object-Oriented Concepts which makes it possible to represent model's operation and enables general decision makers to identify and select more appropriate models. This capability reduces the semantic gap between decision maker and model builder. This view is also able to execute models by way of automatic Ada code generation and specific LP formulation for LINDO. A prototype system is implemented in Pascal.
주식시장에는 많은 투자자들이 참여하고 있으며 점점 더 많은 사람이 주식투자에 관심을 가지고 있다. 주식시장에서 위험을 회피하고 수익을 얻기 위해서는 다양한 정보를 바탕으로 정확한 의사결정을 해야한다. 즉 수익을 얻을 수 있는 종목 선택, 적절한 매수-매도 가격의 결정, 그리고 적절한 보유기간 등을 결정해야 한다. 본 논문에서는 개인 주식 투자자의 의사결정 지원을 위한 데이터마이닝 도구를 제안한다. 즉, 개인 투자자가 직접 기계학습 방법을 적용하여 주가예측 모델을 생성할 수 있게 하고, 적절한 매수-매도 가격과 보유기간 등을 결정하는 것을 도와주는 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 과거 데이터를 이용하여 투자자 자신의 성향에 맞는 투자에서의 의사결정을 할 수 있도록 지원하는 도구로서 주가데이터 관리, 기계학습 적용을 통한 주가예측 모델 생성, 투자 시뮬레이션 등의 기능을 제공한다. 사용자는 스스로 주가에 영향을 미칠 수 있다고 판단하는 기술적 지표를 선정하고 이를 이용하여 주가예측 모델을 만들고 테스트 할 수 있으며, 적절한 예측모델을 적용하여 시뮬레이션을 수행해 봄으로써 실제로 어느 정도 수익을 얻을 수 있는지 평가하고 적절한 매매 정책을 수립할 수 있다. 제안하는 도구를 이용하여 주식 투자자는 기존의 감정적 판단에 의한 투자가 아닌 객관적 데이터에 의해 검증을 거친 주가예측 모델과 매매정책에 따라 주식투자를 할 수 있어 이전 보다 나은 수익을 기대할 수 있다.
본 연구의 목적은 다목적 조수지의 홍수조절능력을 극대화하기 위한 홍수시 실시간 저수지운영 의사결정 지원 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구를 통해 개발된 의사결정 지원시스템은 모델베이스와 실시간 자료처리 부시스템, 사용자 인터페이스로 구성되어 있으며, 사용자 인터페이스는 모형에 의해 예측된 홍수조절지점의 수문곡선과 저수지의 저수위 그래프르 그래픽 형태로 보여줄 수 있도록 개발되었다. 개발된 시스템의 적용성을 검증하기 위하여 금강유역의 1987년 7월 및 1995년 8월의 과거 홍수 사상을 가상 실시간으로 대청댐 저수지 운영에 적용하여 의사결정과정을 수행하고, 당시의 운영 실적과 비교·검토하였다. 개발된 시스템의 의한 저수지 운영은 홍수유출모형에 의해 모의되었으며, 그 결과 본 시스템에 의한 저수지운영은 금강하류의 홍수조절에 기여할 수 있는 것으로 나타났다.
Purpose: This study aimed to understand the mechanisms of decision regret and stress of family surrogates' end-of-life decision making using an exploratory path model. In particular, the research identified the direct effects of perceptions of uncertainty and effective decisions on decision regret and stress, and examined the indirect effects of being informed, having clear values, and being supported for decision regret and the stress of end-of-life decision making through the mediating variables of perceptions of uncertainty and effective decisions. Methods: Data were collected from 102 family surrogates who had participated in end-of-life decision making for patients with terminal cancer in a tertiary hospital. Results: Perception of effective decisions was a significant direct predictor of decision regret, and uncertainty was a significant predictor of stress among the participants. Being informed, having clear values, and being supported had a significant indirect influence on decision regret through the perception of effective decisions among family surrogates. However, only having clear values had a significant indirect influence on stress through the perception of uncertainty. The model explained 63.0% of decision regret and 20.0% of stress among the participants and showed a good fit with the data, ${\chi}^2=12.40$ (df=8, p=.134), TLI=.97, and RMSEA=.07. Conclusion: Nurses can support family surrogates in end-of-life decision-making processes to decrease their decision regret by providing information about end-of-life care choices, clarifying personal values, and supporting the decision-making process, and to relieve their stress by facilitating the clarification of personal values.
해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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