A CCTV inspection method has been widely used to assess sewer condition and performance, but Korea lacks a proper decision support system for prioritizing sewer repair and rehabilitation (R&R). The objective of this paper is to introduce the results that we have developed in the Sewer Condition Assessment and Rehabilitation Decision-making (SCARD) Program using MS-EXCEL. The SCARD-Program is based on a standardized defect score for sewer structural and hydraulic assessment. Priorities are ranked based on risk scores, which are calculated by multiplying the sewer severity scores by the environmental impacts. This program is composed of three parts, which are decision-making for sewer condition and performance assessment, decision-making for sewer R&R priority assessment, and decision-making for optimal budget allocation. The SCARD-Program is useful for decision-makers, as it enables them to assess the sewer condition and to prioritize sewer R&R within the limited annual budget. In the future, this program logic will applied to the GIS-based sewer asset management system in local governments.
In this paper the economic value of weather forecasts is valuated for profit-oriented enterprise decision-making situations. Value is estimated in terms of monetary profits (or benefits) resulted from the forecast user's decision under the specific payoff structure, which is represented by a profit/loss ratio model combined with a decision function and a value score (VS). The forecast user determines a business-related decision based on the probabilistic forecast, the user's subjective reliability of the forecasts, and the payoff structure specific to the user's business environment. The VS curve for a meteorological forecast is specified by a function of the various profit/loss ratios, providing the scaled economic value relative to the value of a perfect forecast. The proposed valuation method based on the profit/loss ratio model and the VS is adapted for hypothetical sets of forecasts and verified for site-specific probability of precipitation forecast of 12 hour and 24 hour-lead time, which is generated from Korea meteorological administration (KMA). The application results show that forecast information with shorter lead time can provide the decision-makers with great benefits and there are ranges of profit/loss ratios in which high subjective reliability of the given forecast is preferred.
전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.
주암호는 광주 전남지역의 주민생활이나 공 농업활동에 기반이 되는 중요한 수자원의 역할을 하고 있으나, 주암호에 유입되는 오염물질로 말미암아 호수의 수질은 점점 악화되고 있는 실정이다. 따라서 주암호 수질개선 전략은 시급히 마련되어야 할 것이다. 호수의 수질개선 전략으로 하나가 아닌 다수의 대안이 개발될 경우에 대안별 평가 및 최적순위 결정을 위해서는 목표수질의 달성도, 사회 기술적 적용성 및 경제성 측면을 고려한 평가기준들이 선정된다. 그러나 평가기준들의 수가 많고 각 기준이 추구하는 목적이 서로 상충될 때 의사결정은 어려워진다. 특히, 각 평가기준에 대한 대안별 기준값이 불확실성을 내포하는 경우에는 의사결정이 더욱 곤란하게 된다. 이러한 불확실성의 정도가 크면 클수록 의사결정은 점점 어려워지는데, 각 기준값의 불확실성이 발생하는 주요 원인은 활용할 수 있는 정보의 부족, 미래 상황의 불확실 또는 전문가 지식의 한계 때문이다. 본 논문에서는 의사결정권자가 불확실성 하에서도 호수의 수질개선 대안들을 평가하는데 이용할 수 있는 퍼지 의사결정법이 보여질 것이다. 이 방법은 퍼지이론을 응용하여 대안별 평가기준 값의 불확실성 정도를 해석하고, 이를 그대로 의사결정 과정에 반영하기 때문에 불확실성을 고려하지 않는 방법들에 비해 합리적이고 현실성있는 최적의 수질관리 대안이 선정될 수 있다.
The purpose of the weapon live test during the phase of development is to provide essential information to decision makers that verify and validate the performance capabilities of weapons. Due to varying allocation and high variance of test resources with an increase in the weapon system's capability, the test environment can get highly complex, which can lead to a decrease in the reliability of test results. This issue can be addressed by applying a decision support system that provides various timely information collected by resources during the test process. The decision support system can be designed by applying the concept of digital twins, that are defined as digital replicas of components, systems and processes. This paper describes a design methodology of the decision support system that consists of digital models and service functions using digital twin architecture. A case study illustrates the feasibility of the proposed methodology in supporting the weapon live test process.
In real life, a decision-maker can assign multiple values for pairwise comparison with a certain confidence level. Studies incorporating multi-choice parameters in multi-criteria decision-making methods are lacking in the literature. So, In this work, an extension of the Best-Worst Method (BWM) with multi-choice pairwise comparisons and multi-choice confidence parameters has been proposed. This work incorporates an extension to the original BWM with multi-choice uncertainty and confidence level. The BWM presumes the Decision-Maker to be fully confident about preference criteria vectors best to others & others to worst. In the proposed work, we consider uncertainty by giving decision-makers freedom to have multiple choices for preference comparison and having a corresponding confidence degree for each choice. This adds one more parameter corresponding to the degree of confidence of each choice to the already existing MCDM, i.e. multi-choice BWM and yields acceptable results similar to other studies. Also, the consistency ratio remained low within the acceptable range. Two real-life case studies are presented to validate our study on proposed models.
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
Fish mortality is the most important success factor in aquaculture management. To order fingerlings considering the effect of mortality is a important problem in aquaculture farm. This study is aimed to decision the number and size of fry in aquaculture farm. This study build the mathematical model that finds the value of decision variable to minimize total cost that sums up the fingerling purchasing cost, aquaculture farm operating cost and feeding cost under mortality constraint. The proposed mathematical model involve biological and economical variables: (1) number of fingerlings (2) fish growth rate (3) mortality (4) price of a fry (5) feeding cost, and (6) possible order period. Numerical simulation model presented here in. The objective of numerical simulation is to provide for decision makers to analyse and comprehend the proposed model. When extensive biological and cost data become available, the proposed model can be widely applied to yield more accurate results.
Mohan, Buddhiraju Krishna;Parvatham, Parvatham Venkatachalam;Jaswinder Kaur, Suri
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.994-996
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2003
GRAM++ is a collection of software packages for geographic information system (GIS) applications, developed indigenously at the Centre of Studies in Resources Engineering (CSRE), Indian Institute of Technology (IIT), Bombay. This software is now being used for a number of GIS applications that assist decision makers in taking informed decisions. Some of these applications include simulation of the spatial impact of raising height of dam and assessment of the costs and benefits; identifying sites suitable for inland aquaculture and validation with existing sites; developing resource profiles and computation of human development indices for prioritized development; land suitability analysis for agriculture applications.
In this study, we evaluate financial performance of 21 domestic life insurers using SAW (simple additive weighting), ELECTREII, cluster analysis respectively, and suggest a hybrid approach of combining cluster analysis and ELECTREII to reclassify the life insurers into more meaningful groups according to their respective financial features. We also perform the sensitivity analysis employing ANOVA and Tukey's test to examine the robustness of ELECTREII, which would be influenced by decision maker's subjective preference parameters. Consequently, it is shown that ELECTREII turns out to be a flexible method providing decision makers with useful ranking Information especially under fuzzy decision making situation with incomparable alternatives, and hence it can serve as a complementary method to overcome the weakness of classical cluster analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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