One of the most visible developments in Decision Support Systems (DSS) was the emergence of rule-based expert systems. Hence, despite their success in many sectors, developers of Medical Rule-Based Systems have met several critical problems. Firstly, the rules are related to a clearly stated subject. Secondly, a rule-based system can only learn by updating of its rule-base, since it requires explicit knowledge of the used domain. Solutions to these problems have been sought through improved techniques and tools, improved development paradigms, knowledge modeling languages and ontology, as well as advanced reasoning techniques such as case-based reasoning (CBR) which is well suited to provide decision support in the healthcare setting. However, using CBR reveals some drawbacks, mainly in its interrelated tasks: the retrieval and the adaptation. For the retrieval task, a major drawback raises when several similar cases are found and consequently several solutions. Hence, a choice for the best solution must be done. To overcome these limitations, numerous useful works related to the retrieval task were conducted with simple and convenient procedures or by combining CBR with other techniques. Through this paper, we provide a combining approach using the multi-criteria analysis (MCA) to help, the traditional retrieval task of CBR, in choosing the best solution. Afterwards, we integrate this approach in a decision model to support medical decision. We present, also, some preliminary results and suggestions to extend our approach.
Purpose - This article's aim is to examine how the utilization of existing and future decision-support systems will lead to a change in the auditing process. Research design, data, and methodology - An information system is a special decision-support system that combines information obtained from various sources and communicates among them to help in assessing appropriate complex financial decisions. This paper analyzes techniques such as data and text mining as components of decision-support systems to be used in the auditing process. Results - We present views about how existing decision-support systems will lead to a change in audits. Auditors, who currently collect significant data manually, will in the future move towards management through complex decision-support systems. Conclusions - Although some internal audit functions are integrated into systems of continuous monitoring, the use of such systems remains limited. Thus, instead of multiple decision-support systems, a unified decision-support system can be deployed for this that includes sensors integrated within a company in different contexts (e.g., production, sales, and accounting) that continually monitors violations of controls, unusual patterns, and unusual transactions.
There have been growing recognition on the needs of coordination of diverse activities across cross-functional business areas necessarily involving group decision-making processes. Although many group decision-making support tools and methods have been introduced to enable the collaborative processes of group decision-making, they often lack features supporting the dynamic complexity issues. This study proposes system dynamics modeling approach based on simulation techniques to deal with the group decision-making tasks having properties of dynamic complexity.
이 연구에서는 도시공원의 입지결정에 관련된 행정 업무의 효율성과 의사결정의 질향상을 위하여, GIS와 의사결정 분석기법이 통합된 의사결정 지원시스템을 구축하고자 하였다. 이 시스템은 현황분석, 대안생성, 대안평가에 이르는 일련의 과정을 일관성있는 시스템환경 하에 통합하여 효율적인 관리과정을 제공하고 있다. 도시공원 입지결정을 위하여 형평성, 효율성, 수혜인구, 동별공원비율, 지가, 지장물, 녹지연계성 등의 기준이 적용되었고, 단계별 특성에 따라 MAUT, AHP, ELECTRE 등의 다양한 의사결정 분석기법들이 접목되었으며, GIS를 이용한 다양한 공간분석 기능과 의사결정 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 기능들이 개발되었다. 이 시스템은 향후 도시공원 관리기능을 포함하여 종합적인 도시공원 관리시스템으로 발전될 수 있으며, 연구과정에서 개발된 방법론들은 도시공원뿐 아니라 기타 도시시설의 입지결정에도 활용될 수 있을 것이다.
This paper discusses planning and scheduling problems for efficient utilization of an FMS and presents an integrated decision support system for FMS production planning and scheduling problems. The decision support system, FMSDS(Flexible Manufacturing Systems Decision Support System), includes of data of handling module, part selection module, loading module, load adjusting module, scheduling module and simulation module etc. This paper includes the solution methodology of each subproblem. And an integrated interface scheme between the subproblems is presented. The interface scheme considers the relationships between the subproblems and generates solution using hierarchical and looping approaches. FMSDS is made up of six alternative models considering 3 loading objectives and 2 production order processing strategies. Performance comparisons among 6 alternatives and other decision support systems are shown using the non-terminating simulation techniques.
As the Internet is used extensively, multimedia information becomes more prevailing and accessible. However, legacy decision support systems rarely mention how to put such multimedia contents into practical use for decision making and support. In particular, no proposals have yet been made on how to integrate the decision technologies and multimedia databases in model management systems. Hence, the aim of this paper is to propose a new model management method to integrating decision technologies and an image database management system to create a multimedia decision support. For this purpose, extended ARG and structured modeling techniques are adopted, to represent image contents and mathematical models respectively. A web-based prototype system is presented to illustrate the feasibility and usability of the methodology.
This paper provides a research on some design techniques of Industrial Engineering / Management Science (IE/MS) for more efficient logistics support in developing armament systems. It includes RAM (reliability, availability and maintainability) analysis techniques, decision making analysis techniques, human factors engineering techniques and logistics support analysis techniques.
Recently, we have witnessed a host of emerging tools in the management support systems (MSS) area including the data warehouse/multidimensinal databases (MDDB), data mining, on-line analytical processing (OLAP), intelligent agents, World Wide Web(WWW) technologies, the Internet, and corporate intranets. These tools are reshaping MSS developments in organizations. This article reviews a set of emerging data management technologies in the knowledge discovery in databases(KDD) process and analyzes their implications for decision support. Furthermore, today's MSS are equipped with a plethora of AI techniques (artifical neural networks, and genetic algorithms, etc) fuzzy sets, modeling by example , geographical information system(GIS), logic modeling, and visual interactive modeling (VIM) , All these developments suggest that we are shifting the corporate decision making paradigm form information-driven decision making in the1980s to knowledge-driven decision making in the 1990s.
Choosing the best-performance materials is a crucial task for the successful completion of a project in the construction field. In general, the process of material selection is performed through the use of information by a highly experienced expert and the purchasing agent, without the assistance of logical decision-making techniques. For this reason, the construction field has considered various artificial intelligence (AI) techniques to support decision systems as their own selection method. This study proposes the application of a systematic and efficient support vector machine (SVM) model to select optimal exterior materials. The dataset of the study is 120 completed construction projects in South Korea. A total of 8 input determinants were identified and verified from the literature review and interviews with experts. Using data classification and normalization, these 120 sets were divided into 3 groups, and then 5 binary classification models were constructed in a one-against-all (OAA) multi classification method. The SVM model, based on the kernel radical basis function, yielded a prediction accuracy rate of 87.5%. This study indicates that the SVM model appears to be feasible as a decision support system for selecting an optimal construction method.
The research of the AI-based command decision support system was insufficient both quantitatively and qualitatively. In particular, in Korea, there was no research on concrete concept design at the current concept research level. This paper proposed the conceptual design of a tactical echelon command decision support system based on artificial intelligence(AI) according to the current army's doctrine of the operation process. The suggested conceptual design clarified the problem and proposed an appropriate process for design, and applied the function analysis method among rational techniques that enable conceptual design systematically.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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