예측 문제를 해결하기 위한 데이타마이닝 기법은 다양한 분야에서 주목받고 있다. 이것에 대한 한 예로 컴퓨터-기반의 질병의 예측 혹은 진단은 CDSS(Clinical Decision support System)에서 가장 중요한 요소이기도 하다. 이러한 예측 문제를 해결하기 위해서 RBF커널 같은 비선형 커널을 사용한 SVM이 가장 널리 사용되고 있는데, 이는 비선형 SVM이 어떠한 다른 분류기법보다 정확한 성능을 보이기 때문이다. 하지만 비선형 SVM을 사용한 경우에는 모델내부를 시각화하는 일이 어려워서 예측결과에 대한 직관적인 이해가 힘들고, 의학 전문가들은 이러한 비선형 SVM의 사용을 기피하고 있는 실정이다. Nomogram은 SVM을 시각화하기 위해 제안된 기법이다. 하지만 이는 선형 SVM의 경우에만 사용이 가능하고. 이 문제를 해결하기 위해서 LRBF 커널이 제안된 바 있다. LRBF 커널은 기존의 RBF 커널을 사용한 SVM과 대등한 결과를 보이면서도 예측결과의 선형적 분석도 가능하게 한다. 본 논문에서는 노모그램(Nomogram)과 LRBF 커널을 사용한 SVM이 통합되어 있는 예측 툴 VRIFA를 제안한다. 이 툴은 사용자와 상호작용하며 비선형 SVM 모델의 내부구조를 데이타의 각 속성별로 보여주는 방법으로 사용자가 예측결과를 직관적으로 이해하도록 도와준다. VRIFA는 Nomogram기반의 피쳐선택(feature selection) 기능도 포함하고 있는데, 이 기능은 예측결과에 부정적인 영향을 끼치거나 중복된 연관성을 보이는 속성을 제거함으로써 모델의 정확도를 높이는 데 기여한다. 그리고 데이터에 포함된 클래스의 비율이 한 쪽으로 치우쳐져 있는 경우에는 ROC 곡선 넓이(AUC)를 예측결과를 평가하기 위한 측도로 사용할 수 있다. 이 툴은 컴퓨터-기반의 질병 예측 혹은 질병의 위험 요소 분석에 대해 연구하는 연구자들에게 유용하게 사용될 것으로 전망하는 바이다.
The purpose of this study is to provide a decision support to select an appropriate layered manufacturing(LM) machine that suits the application of a part. Selection factors include concept model, form/fit/functional model, pattern model far molding, material property, build time and part cost that greatly affect the performance of LM machines. However, the selection of a LM is not an easy decision because they are uncertain and vague. For this reason, the aim of this research is to propose hybrid multiple attribute decision making approaches to effectively evaluate LM machines. In addition, because subjective considerations are relevant to selection decision, a fuzzy logic approach is adopted. The proposed selection procedure consists of several steps. First, we identify LM machines that the users consider After constructing the evaluation criteria, we calculate the weights of the criteria by applying the fuzzy Analytic Hierarchy Process(AHP) method. Finally, we construct the fuzzy Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) method to achieve the ranking order of all machines providing the decision information for the selection of LM machines.
Purpose: The purpose of this study was to develop and evaluate e-EBPP(Evidence-based Practice Protocol) system for nursing care for patients with dementia to facilitate the best evidence-based decision in their dementia care settings. Method: The system was developed based on system development life cycle and software prototyping using the following 5 processes: Analysis, Planning, Developing, Program Operation, and Final Evaluation. Result: The system consisted of modules for evidence-based nursing and protocol, guide for developing protocol, tool for saving, revising, and deleting the protocol, interface tool among users, and tool for evaluating users' satisfaction of the system. On the main page, there were 7 menu bars that consisted of Introduction of site, EBN info, Dementia info, Evidence Based Practice Protocol, Protocol Bank, Community, and Site Link. In the operation of the system, HTML, JavaScript, and Flash were utilized and the content consisted of text content, interactive content, animation, and quiz. Conclusion: This system can support nurses' best and cost-effective clinical decision using sharable standardized protocols consisting of the best evidence in dementia care. In addition, it can be utilized as an e-learning program for nurses and nursing students to learn use of evidence based information.
공공사업이나 공공의 목적으로 제공되는 재화의 경험적 평가에 있어 다기준의사결정기법은 광범위한 평가기준을 고려할 수 있기 때문에 의사결정권자에게 적절한 의사결정 도구를 제공하였다. 대립관계문제의 의사결정 방법으로 다기준의사결정기법은 도로, 댐 및 항만건설 등 공공사업 분야에서 이의 유용성을 입증하였다. 본 연구에서는 다기준의사결정기법의 장점을 활용하기 위하여 사회, 경제, 환경 및 사업실현성 측면에서 댐 사업 평가지표를 수자원의 지속가능성에 바탕을 두고 개발하고, 설문조사를 통하여 지표의 중요도를 도출하였다. 사업투자우선순위결정을 위하여 개발된 평가지표를 실제 재개발을 위하여 조사중인 6개의 기존 댐에 적용하였다. 아울러 근래 공공사업의 추진과정에서 문제점으로 나타나고 있는 지자체 및 지역주민의 동의와 협조가 사업시행의 핵심인 점을 고려하여 사업실현성이 경제성, 환경성 및 사회성과 마찬가지로 중요한 요소임을 알 수 있었다.
원자력 시설의 사고시 환경으로 방출된 방사성물질로부터 초기 주민의 피해 최소화를 위한 대응행위 결정지원 방안으로 다속성 효용분석 법이 고찰되었다. 속성의 효용함수는 비선형 2차 함수로 가정하였으며, 속성의 가중계수는 swing weighting 방법을 사용하여 결정하였다. 본 연구는 원자력시설의 사고시 초기 대응행위 결정지원을 위한 다속성 효용분석법의 적용성에 한정하며, 스트레스 등과 같은 비정량적 속성은 아직까지 자료의 부족으로 포함하지 않았다. 가상사고 시나리오를 구성하여 무대응, 대피, 소개에 대해 속성 값의 변화에 따른 행위에 대한 총 효응 값을 고찰하였다. 적용한 결과, 피폭선량과 선량의 금전가의 변화에 따라 행위의 총 효용 값은 뚜렷이 다르게 나타났다. 피폭선량과 선량의 금전가의 증가에 따라 대피보다 사회적 영향 등 여러 측면에서 보다 극단적인 대응행위인 소개의 총 효용 값의 순위는 뚜렷이 증가한 반면, 무 대응의 순위는 감소하였다. 선량의 기대 확률도 대응행위 결정지원에 있어서 중요한 변수로 나타났는데, 상대적으로 고선량의 기대 확률이 높을수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 교차점에서 선량의 금전가는 보다 낮게 나타냈다. 또한 선량에 대한 회피심리가 강하게 적응할수록 행위의 우선 순위가 바뀌는 선량의 교차점은 보다 낮게 나타났다.
개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.
Background: Colorectal cancer is a major cause of morbidity and mortality throughout the world. Colorectal cancer screening is an optimal way for reducing of morbidity and mortality and a clinical decision support system (CDSS) plays an important role in predicting success of screening processes. DSS is a computer-based information system that improves the delivery of preventive care services. The aim of this article was to detail engineering of information requirements and work flow design of CDSS for a colorectal cancer screening program. Materials and Methods: In the first stage a screening minimum data set was determined. Developed and developing countries were analyzed for identifying this data set. Then information deficiencies and gaps were determined by check list. The second stage was a qualitative survey with a semi-structured interview as the study tool. A total of 15 users and stakeholders' perspectives about workflow of CDSS were studied. Finally workflow of DSS of control program was designed by standard clinical practice guidelines and perspectives. Results: Screening minimum data set of national colorectal cancer screening program was defined in five sections, including colonoscopy data set, surgery, pathology, genetics and pedigree data set. Deficiencies and information gaps were analyzed. Then we designed a work process standard of screening. Finally workflow of DSS and entry stage were determined. Conclusions: A CDSS facilitates complex decision making for screening and has key roles in designing optimal interactions between colonoscopy, pathology and laboratory departments. Also workflow analysis is useful to identify data reconciliation strategies to address documentation gaps. Following recommendations of CDSS should improve quality of colorectal cancer screening.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.281-289
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1999
The objective of this paper is to propose a brand new interface mechanism to provide more intelligent decision making support for EC problems. Its main virtue is based on a numerical process mechanism by using an Extended AND-OR Graph (EAOG)-based logic algebra. Using this mechanism, decision makers engaged in electronic commerce (EC) can effectively deal with complicated decision making problems. In the field of traditional expert systems research, AND-OR Graph approach has been suggested as a useful tool for representing the logic flowchart of the forward and/or backward chaining inference methods. However, the AND-OR Graph approach cannot be effectively used in the EC problems in which real-time problem-solving property should be highly required. In this sense, we propose the EAOG inference mechanism for EC problem-solving in which heurisric knowledge necessary for intelligent EC problem-solving can be represented in a form of matrix. Finally, we have proved the validity of our approach with several propositions and an illustrative EC example
Pyke, Caroline K.;Hiller, Peter J.;Koma, Yoshikazu;Ohki, Keiichi
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.414-422
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2022
Presented in this paper is a methodology for combining a Bayesian statistical approach with Data Quality Objectives (a structured decision-making method) to provide increased levels of confidence in analytical data when approaching a waste boundary. Development of sampling and analysis plans for the characterisation of radioactive waste often use a simple, one pass statistical approach as underpinning for the sampling schedule. Using a Bayesian statistical approach introduces the concept of Prior information giving an adaptive sample strategy based on previous knowledge. This aligns more closely with the iterative approach demanded of the most commonly used structured decision-making tool in this area (Data Quality Objectives) and the potential to provide a more fully underpinned justification than the more traditional statistical approach. The approach described has been developed in a UK regulatory context but is translated to a waste stream from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station to demonstrate how the methodology can be applied in this context to support decision making regarding the ultimate disposal option for radioactive waste in a more global context.
This study investigated the needs and effectiveness of the application of Computer-Aided Systems Engineering Tool in order to enhance the chance of success of the large and complex system development projects like City Train System. Furthermore, it was shown that the merits of Systems Engineering and Project Management must be complementary to each other in their interaction in a project. Especially, for the project plans must be executed based on the fully understood system being developed, the technical and management data of the system development need be integrated and be able to support exact and rapid decision making of project planning. As an alternative solution approach, a model for development knowledge capture integrating both technical and management data of system development was proposed using Computer Aided Systems Engineering tool-Cradle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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