Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.19
no.3
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pp.15-40
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1994
We designed a knowledge-based decision support system for structuring semi-or unstructured problems. Problem structuring involves extraction of the relevant factors from the identified problem, and model construction that represents the relationships among those factors. In this research, we employed a directed graph called Influence Deiagram as a tool for problem structuring. In particular, our proposed system is designed as a shell. Therefore, a decision maker can change the content of the knowledge base to suit his/her own interested domain.
Decision support system (DSS) has been expected to be a powerful tool for aiding the decision making processes in business organizations. But it's contribution has turned to be somewhat doubtful, In this paper, an intergrated systems design apporach is suggested, which integrates DSS and expert system (ES) for the enhancement of performance of DSS, after carefully reviewing both DSS and ES.
Park, Sun-Dal;Yang, Byeong-Hak;Sim, Hyeon-Taek;Jeong, Ho-Yeon;Jo, Yeong-Hyeon;Kim, Tae-Ho
IE interfaces
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v.3
no.1
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pp.1-11
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1990
The purpose of this study is to develop the decision support model for the investment in the operation and maintenance in telecommunication networks. First, we analyze the relation between the cost of quality and the quality of service, and then establish and analysis tool of the investment alternatives for the improvement of the quality of service. This study will offer a decision tool to enhance an efficiency of the operation and maintenance for telecommunication facilities, and will contribute to shaping a policy of network performance management.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2001.05a
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pp.15-24
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2001
This study introduces an integrated decision support system (DSS) for the water supply system in Fukuoka City, Japan. The objective is to conceive a comprehensive tool that may aid decision-makers to derive the best water supply alternatives from a multi-reservoir system in order to minimize the long-term drought damages and threat of water shortage. The present DSS consists of graphical user interface (GUI), a database manager, and mathematical models for runoff analysis, water demand forecasting, and reservoir operation. The methodology applied explicitly integrates the drought risk assessment based on the concept of reliability, resiliency, and vulnerability, as constraints to derive the management operation. The application of the DSS to the existing water supply system in Fukuoka City was found to be an efficient tool to facilitate the examination of a sequence of water supply scenarios toward an improved performance of the actual water supply system during periods of drought.
This research presents a prototype development and implementation of Decision Support System (DSS) for integrated river basin water management for the flood control. The DSS consists of Relational Database Management System, Hydrologic Data Monitoring System, Spatial Analysis Module, Spatial and Temporal Analysis for Rainfall Event Tool, Flood Forecasting Module, Real-Time Operation of Multi Reservoir System, and Dialog Module with Graphical User Interface and Graphic Display Systems. The developed DSS provides an automated process of alternative evaluation and selection within a flexible, fully integrated, interactive, centered relational database management system in a user-friendly computer environment. The river basin decision-maker for the flood control should expect that she or he could manage the flood events more effectively by fully grasping the hydrologic situation throughout the basin.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2008.11a
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pp.202-206
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2008
Recently, as high level of interest for the city regeneration, large-scale projects are planned or being performed such as reconstruction project. These mesa-projects have different characteristics from a single project in the design phase. It is a number of companies involved in design phase of mega-project and principal decision-making entity manage the project from the initial stage of an ongoing business by coordinating an opinions between design companies. The absence of a decision making support system reflected those characteristic causes a variety of problems such as a loss of cost and schedule. Therefore the final object of this paper is to propose a decision making support tool and system interface.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.16
no.2
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pp.43-55
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1990
When people choose one way of action from various alternatives, they make value judgement. Due to limited capacity of human information processing, however, a decision maker cannot reflect his true subjective utility in evaluating alternatives especially for a problem which has multiattribute. The analytic hierachy model is a tool which converts scores derived from pairwise comparison with respect to each attribute to overall scores of the alternatives. Then the overall scores are utilized to choose an alternative. Therefore this model can be used to support people's value judgement.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.798-801
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1993
This paper presents the decision support system using fuzzy knowledge to adapt the cutting conditions chosen by a conventional expert system to a particular machine tool, workpiece and clamping system. These preliminary results demonstrate the capability of fuzzy logic to adjust cutting parameters taking into account parameters difficult to quantify.
There are many investors in the stock market, and more and more people get interested in the stock investment. In order to avoid risks and make profit in the stock investment, we have to determine several aspects using various information. That is, we have to select profitable stocks and determine appropriate buying/selling prices and holding period. This paper proposes a data mining tool for the investors' decision support. The data mining tool makes stock investors apply machine learning techniques and generate stock price prediction model. Also it helps determine buying/selling prices and holding period. It supports individual investor's own decision making using past data. Using the proposed tool, users can manage stock data, generate their own stock price prediction models, and establish trading policy via investment simulation. Users can select technical indicators which they think affect future stock price. Then they can generate stock price prediction models using the indicators and test the models. They also perform investment simulation using proper models to find appropriate trading policy consisting of buying/selling prices and holding period. Using the proposed data mining tool, stock investors can expect more profit with the help of stock price prediction model and trading policy validated on past data, instead of with an emotional decision.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.129-132
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2013
Determining on a particular construction method is typically decided in the initial phases of a project. However, changing conditions during actual construction may require a different method or technology to be employed. Providing an option for project managers to change construction provides flexibility that can increase value to the overall project. This research provides the ability to modify construction methods as a real option, which allows its value to be modeled. The research also formalizes a way to integrate a binomial lattice model with the Earned Value Method's S-curve. The integrated model provides a decision support tool that planners can use to determine whether to exercise the option depending on the status metrics provided by EVM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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