현대 무기체계의 복잡체계화로 인해 국방은 M&S와 T&E가 중요시되고 있으며, 한정적인 자원을 효율적으로 운용하여 시간 및 비용을 절감할 수 있는 연구를 지속적으로 진행하고 있다. 기존연구에서는 프로세스 기반 모델링을 이용한 성능평가 시스템 개발이 진행되고 있지만 성능평가에 합당한 무기체계의 기능을 선정하는데 있어, 객관적 근거나 과학적 방법 이 부족하기 때문에, 같은 기종이라도 상황에 적합한 기능을 선정하기 어렵다. 또한 사용자의 요구사항을 체계적으로 반영할 수 없으며, 다양한 평가요소의 상호작용을 고려하기 힘들다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 성능평가 시뮬레이션에서 사용되는 평가객체 선정 시, 객체 선정기준과 사용자의 요구사항 및 현실적 상황을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 먼저, 다 기준 의사결정 방법인 ANP기법을 이용하여 객체를 선정하고, 연구결과를 바탕으로 프로그래밍 언어(C#)를 이용한 의사결정 지원시스템을 구현하였다.
Purpose: This systematic review aims to identify factors associated with risk-reducing salpingo-oophorectomy (RRSO), including the uptake rate and decision timing, among women at high risk for hereditary breast and ovarian cancer (HBOC). Methods: We found 4,935 relevant studies using MEDLINE, Embase, CINAHL, and PsycINFO on July 6, 2020. Two authors screened the articles and extracted data. Twenty-four studies met the inclusion criteria. Quality assessment of articles was conducted using the Risk of Bias for Nonrandomized Studies tool. Results: Five types of factors were identified (demographic factors, clinical factors, family history of cancer, psychological factors, and objective cancer risk). The specific significant factors were older age, having child(ren), being a BRCA1/2 carrier, mastectomy history, perceived risk for ovarian cancer, and perceived advantages of RRSO, whereas objective cancer risk was not significant. The uptake rate of RRSO was 23.4% to 87.2% (mean, 45.2%) among high-risk women for HBOC. The mean time to decide whether to undergo RRSO after BRCA testing was 4 to 34 months. Conclusion: RRSO decisions are affected by demographic, clinical, and psychological factors, rather than objective cancer risk. Nonetheless, women seeking RRSO should be offered information about objective cancer risk. Even though decision-making for RRSO is a complex and multifaceted process, the psychosocial factors that may influence decisions have not been comprehensively examined, including family attitudes toward RRSO, cultural norms, social values, and health care providers' attitudes.
본 논문은 에이전트기반 다구찌 실험계획 의사결정지원 시스템의 개발에 관해 다루고 있다. 다구찌 실험을 구성하는 네 개의 단계 중 실험계획단계는 실험목적, 품질특성, 인자선정 등과 같이 실험의 근간이 되는 가장 중요한 의사결정을 포함하고 있으면서도 지금까지 그 중요성이 간과되어 왔다. 본 연구에서 개발된 시스템은 에이전트를 기반으로 하는 두 개이 의사결정지원 메커니즘을 통해 실험설계자의 다구찌 실험계획을 지원한다. 첫 번째로, 도메인 지식제공 메커니즘은 수집 에이전트라는 인터넷 에이전트를 이용하여 분산된 지식제공자들로부터 실험의 대상이 되는 분야의 지식을 수집하고, 보고 에이전트를 이용하여 이를 정리 및 가시화하여 실험설계자에게 보고함으로써 다구찌 실험계획의 의사결정을 지원한다. 이 메커니즘을 이용하면 시간적, 지리적으로 회의를 갖기 어려운 지식제공자들도 동이란 실험팀을 이루어 브레인스토밍을 통한 실험계획의 의사결정에 기여할 수 있다. 두 번째로, 상황감지 도움말 메커니즘은 도움말 에이전트라는 지능형 에이전트를 통하여 실험설계자의 설계 행위를 관찰하고 그 상태를 파악하여 상황에 알맞은 도움말을 적절한 시점에 제공하다. 상황감지 도움말 메커니즘은 도메인 지식제공 메커니즘과 더불어 실험설계자의 의사결정오류를 줄여 실험의 신뢰성을 증가시키며, 불필요한 시간과 자원의 낭비를 막을 수 있다.
This study intended to understand the factors influencing the utilization of charged retirement home services for the elderly by stage of discision making. At the same time the purpose of the study is also to present the results of this study as data for the expectation of the demand. The subject of this study was non-utilizer (635 persons) and utilizer (62 persons) of charged retirement home services over the age of sixty. Non-utilizer was selected by random sampling in urban and rural area, and utilizer was investigated by census survey in the three charged retirement home. The research method was interview survey by questionaire. The questionaire was composed of 59 items, 25 variables, 5 components. The research model was to add Andersen's Prediction Model. The components were predisposing component, enabling component, need component, actualizing component, psychologic component. The results of this study were as follows. 1)In the stage of recognizing the residence problem, the recognizer were 76.7% (487 persons) of all the non-utilizer. The factors of influencing were property (B=-4.1E-05), solidarity with children (B=-.1070), house satisfaction (B=-.2517), need of charged retirement home (B=.2614). 2)In the stage of selecting an altenative as utilizing of charged retirement home services, the selecter were 41.1% (261 persons) of all the non-utilizer. The factors of influencing were perception of charged retirement home (B=.2790), need of charged retirement home (B=.2971). 3)In the stage of decion-making, the decider were 29.6% (188 persons) of all the non-utilizer. The factor of influencing was need of charged retirement home (B=.3570). 4)In the stage of the actualization, the factors of influencing were charge ability of utilization (B=.1025), significant others (B=.1868). The upper results were implemented by using the statistical methods of frequency, t-test, $$\chi$^{2}$-test, multiple logistic regression ( and P 〈 .05 ).
Objective : Neuroimaging data are of paramount importance in making correct diagnosis. We herein evaluate the clinical usefulness of image transfer using cellular phones to facilitate neurological diagnosis and decision-making. Methods : Selected images from CT, MRI scans, and plain films obtained from 50 neurosurgical patients were transferred by cellular phones. A cellular phone with a built-in 1,300,000-pixel digital camera was used to capture and send the images. A cellular phone with a 262,000 color thin-film transistor liquid crystal display was used to receive the images. Communication between both cellular phones was operated by the same wireless protocol and the same wireless internet service. We compared the concordance of diagnoses and treatment plans between a house staff who could review full-scale original films and a consultant who could only review transferred images. These finding were later analyzed by a third observer. Results : The mean time of complete transfer was $2{\sim}3\;minutes$. The quality of all images received was good enough to make precise diagnosis and to select treatment options. Transferred images were helpful in making correct diagnosis and decision making in 49/50 [98%] cases. Discordant result was caused in one patient by improper selection of images by the house staff. Conclusion : The cellular phone system was useful for image transfer and delivery patient's information, leading to earlier diagnosis and initiation of treatment. This usefulness was due to sufficient resolution of the built-in camera and the TFT-LCD, the user-friendly features of the devices, and their low cost.
인터넷 기술이 발전되고, 보편화 되면서 상업과 자본의 대형화가 이루어져 대형 포털 사이트들이 등장하고 성장하게 되면서 인터넷상에서 시간이 흘러도 삭제되지 않는 개인정보 때문에 심각한 사생활 침해문제 등 새로운 위험요소가 제기되고 있다. 특히 마녀사냥 같은 개인의 신상 털기는 피해 당사자가 정상적인 생활이 불가능할 정도의 중대한 문제로 부각되고 있다. 따라서 본 논문에서는 국내외 사례분석을 통하여 개인이 온라인 사이트에 올라와 있는 자신과 관련된 정보 삭제를 요구할 수 있는 권리의 필요성과 국내 도입방안 및 적용에 관한 개선방안을 제안한다.
Seismic fragility analysis is a probabilistic decision-making framework which is widely implemented for evaluating vulnerability of a building under earthquake loading. It requires ingredient named probabilistic model and commonly developed using statistics requiring collecting data in large quantities. Preparation of such a data-base is often costly and time-consuming. Therefore, in this paper, by developing generic seismic drift demand model for regular-multi-story steel moment resisting frames is tried to present a novel application of the probabilistic decision-making analysis to practical purposes. To this end, a demand model which is a linear function of intensity measure in logarithmic space is developed to predict overall maximum inter-story drift. Next, the model is coupled with a set of regression-based equations which are capable of directly estimating unknown statistical characteristics of the model parameters.To explicitly address uncertainties arise from randomness and lack of knowledge, the Bayesian regression inference is employed, when these relations are developed. The developed demand model is then employed in a Seismic Fragility Analysis (SFA) for two designed building. The accuracy of the results is also assessed by comparison with the results directly obtained from Incremental Dynamic analysis.
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.
A primary concern of national R&D plans is to encourage technological development in private firms and research institutes. For effective R&D planning and program support, it is necessary to assess technological impacts that may exist both directly and indirectly among technology areas within the whole technology system; however, previous studies analyze only direct impacts among technologies, failing to capture both direct and indirect impacts. Therefore, this study proposes an approach based on decision-making trial and evaluation laboratory (DEMATEL) to identifying specific characteristics of technology areas, such as technological impact and degree of cause or effect (DCE). The method employs patent co-classification analysis to construct a technological knowledge flow matrix. Next, to capture both direct and indirect effects among technology areas, it incorporates the modified DEMATEL process into patent analysis. The method helps analysts assess the technological impact and DCE of technology areas, and observe their evolving trajectories over time, thereby identifying relevant technological implications. This study presents a case study using Korean patents registered during 2003-2012. We expect our analysis results to be helpful input for R&D planning, as well as the suggested approach to be incorporated into processes for formulating national R&D plans.
The purpose of this study was 1) to identify the effects of lifestyle activities and decision -making related variables (shopping orientations, use of information sources and importance of store attributes) on the outshopping behavior of female consumers in Seoul and satellite cities, and 2) to investigate the differences in the effects of those variables on the outshopping behavior among 4 clothing categories (formal wear, separates, casual wear, underwear). The data were collected via a questionnaires from 508 adult females of ages over 20's living in Seoul and satellite cities around Seoul and were analyzed by factor analysis and discriminant analysis. The results of this study were as follows: 1) Some of the factors of 4 decision-making related variables significantly discriminated the outshoppers and inshoppers. The most influential factors were attitude toward imported products, time-oriented and price-oriented attitude of shopping orientations. 2) There were significant differences in the effects of 4 variables on outshopping behaviors among 4 clothing categories. More factors were effective in discriminating the outshopping behavior for formal wear or separates purchase.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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