International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권4호
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pp.249-254
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2009
The today's decision making tasks in globalized business and manufacturing become more complex, and ill-defined, and typically multiaspect or multi-discipline due to many influencing factors. The requirement of obtaining fast and reliable decision solutions further complicates the task. Intelligent decision support system (DSS) currently exhibit wide spread applications in business and manufacturing because of its ability to treat ill-structuredness and vagueness associated with complex decision making problems. For multi-dimensional decision problems, generally an optimum single DSS can be developed. However, with an increasing number of influencing dimensions, increasing number of their factors and relationships, complexity of such a system exponentially grows. As a result, software development and maintenance of an optimum DSS becomes cumbersome and is often practically unfeasible for real situations. This paper presents a technically feasible approximation of an optimum DSS through decreasing its complexity by a modular structure. It consists of multiple DSSs, each of which contains the homogenous knowledge's, decision making tools and possibly expertise's pertaining to a certain decision making dimension. Simple, efficient and practical integration mechanism is introduced for integrating the individual DSSs within the proposed overall DSS architecture.
Spherical fuzzy set (SFS) is also one of the fundamental concepts for address more uncertainties in decision problems than the existing structures of fuzzy sets, and thus its implementation was more substantial. The well-known sine trigonometric function maintains the periodicity and symmetry of the origin in nature and thus satisfies the expectations of the experts over the multi parameters. Taking this feature and the significance of the SFSs into the consideration, the main objective of the article is to describe some reliable sine trigonometric laws (ST L) for SFSs. Associated with these laws, we develop new average and geometric aggregation operators to aggregate the Spherical fuzzy numbers (SFNs). Then, we presented a group decision- making (DM) strategy to address the multi-attribute group decision making (MAGDM) problem using the developed aggregation operators. In order to verify the value of the defined operators, a MAGDM strategy is provided along with an application for the selection of laptop. Moreover, a comparative study is also performed to present the effectiveness of the developed approach.
Recently, community computing has been proposed for group formation and group decision-making. However, legacy community computing systems do not support group need identification for ad hoc group formation, which would be one of key features of ubiquitous decision support systems and services. Hence, this paper aims to provide a multi-agent based methodology to enable nomadic community computing which supports ad hoc need identification and group formation. Focusing on supporting group decision-making of relatively small sized multiple individual in a community, the methodology copes with the following three characteristics: (1) ad hoc group formation, (2) context-aware group need identification, and (3) using mobile devices working in- and out-doors. NAMA-US, an RFID-based prototype system, has been developed to show the feasibility of the idea proposed in this paper.
As platforms become primary decision making tools, platforms for decision have been introduced to improve quality of decision results. Because, decision platforms applied augmented decision-making process which uses experiences and feedback of users. This process creates a variety of alternatives tailored for users' abilities and characteristics. However, platform users choose alternatives before considering significant quality factors based on securing decision quality. In real world, platform managers use an algorithm that distorts appropriate alternatives for their commercial benefits. For improving quality of decision-making, preceding researches approach trying to increase rational decision -making ability based on experiences and feedback. In order to overcome bounded rationality, users interact with the machine to approach the optional situation. Differentiated from previous studies, our study focused more on characteristics of users while they use decision platforms. This study investigated the impact of quality factors on decision-making using platforms, the dimensions of systematic factors and user characteristics. Systematic factors such as platform reliability, data quality, and user characteristics such as user abilities and biases were selected, and measuring variables which trust, satisfaction, and loyalty of decision platforms were selected. Based on these quality factors, a structural equation research model was created. A survey was conducted with 391 participants using a 7-point Likert scale. The hypothesis that quality factors affect trust was proved to be valid through path analysis of the structural equation model. The key findings indicate that platform reliability, data quality, user abilities, and biases affect the trust, satisfaction and loyalty. Among the quality factors, group bias of users affects significantly trust of decision platforms. We suggest that quality factors of decision platform consist of experience-based and feedback-based decision-making with the platform's network effect. Through this study, the theories of decision-making are empirically tested and the academic scope of platform-based decision-making has been further developed.
본 연구의 목적은 고등학생의 성장환경에 따라 진로의사결정에 차이가 있는가를 알아보는 것이다. 고등학생 600명을 대상으로 설문 조사를 실시하여 539부를 최종분석에 사용하여 성장환경 변인에 따라 군집분석을 실시하여 2개의 집단으로 구분하였다. 군집 A와 B는 성장환경에서 독립-성취 지향 요인을 제외하고 나머지 하위 요인의 점수에서 유의한 차이가 있어 성장환경의 특성이 서로 다른 집단임을 검증하였다. A group는 B group보다 정치적 사회적 지적 문화적인 활동에 관심을 갖고, 사회적 활동과 여가활동에 적극 참여하며 윤리적 도덕적 종교적 문제와 가치를 강조한다. 진로의사결정의 합리적 유형 점수는 A group보다 B group이 높고, 의존적 유형 점수는 A group이 B group보다 높다. 직업정보수집은 A group이 B group보다 점수가 높고, 목표설정과 자기평가 요인에서는 B group이 A group보다 점수가 높다. 성장환경의 특성에 따라 진로의사결정 유형과 자기효능감 점수는 차이가 있으므로 가정에서는 자녀에게 긍정적인 성장환경을 제공하는 것에 관심을 갖고 다양한 자극과 풍부한 경험이 제공되는 성장환경을 조성해 줌으로써 자녀들이 자신의 적성에 맞는 진로를 탐색하고 결정하는데 도움을 주어야 할 것이다.
The purpose of this study was to examine the differences in the decision making styles of Korean and American consumers. Focus group interviews were used as the median to collect information related to their methods of approach to a market to buy a universal need such as clothing for personal use. Findings suggest that within each construct, there may be different factors that should be used to measure the decision making styles of Korean and American consumers. It also implies that the previously established Consumer Decision making styles instrument may not be a reliable measure cross-culturally. Recommendations for future research are suggested.
This study aims to examine the relationship between teachers' parcitipation levels in the decision making process and the organizational effectiveness in the middle schools. To achieve this objectives, 559 teachers of 18 middle schools in Busan were involved through a questionaire. The results are as follows: First, teachers consider their participation in decision-making to be low. Second, teachers view the effectiveness of school systems higher than average. Third, the correlation between teachers' participation and the system effectiveness (including job satisfaction, organization adaptability and job achievement) was positively high. When teachers' participation levels were divided into 3 groups - low, middle, and high-, the system effectiveness appeared highest with the high- level participation group. These results suggest the need for teacher participation in decision making to enhance the effectiveness of school systems.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3128-3149
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2018
A number of effective methods for multiple-attribute group decision making (MAGDM) with interval-valued intuitionistic fuzzy numbers (IVIFNs) have been proposed in recent years. However, the different methods frequently yield different, even sometimes contradictory, results for the same problem. In this paper a novel criterion to determine the advantages and disadvantages of different methods is proposed. First, the decision-making process is divided into three parts: translation of experts' preferences, aggregation of experts' opinions, and comparison of the alternatives. Experts' preferences aggregation is considered the core step, and the quality of the collective matrix is considered the most important evaluation index for the aggregation methods. Then, methods to calculate the similarity measure, correlation, correlation coefficient, and energy of the intuitionistic fuzzy matrices are proposed, which are employed to evaluate the collective matrix. Thus, the optimal method can be selected by comparing the collective matrices when all the methods yield different results. Finally, a novel approach for aggregating experts' preferences with IVIFN is presented. In this approach, experts' preferences are mapped as points into two-dimensional planes, with the plant growth simulation algorithm (PGSA) being employed to calculate the optimal rally points, which are inversely mapped to IVIFNs to establish the collective matrix. In the study, four different methods are used to address one example problem to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed approach.
This study investigated a conceptual framework of fashion consumers' purchase decision-making styles related to behavioral typology of personality. In response to critiques on fragmented and varied use of personality measurements, this study selectively tested and verified an alternative typological model of Enneagram value systems and self-construal levels that could explain the fashion consumers' typological propensities in purchase decision-making. One hundred-item measurement scale for the fashion consumers' purchase decision-making styles was developed based on the extensive literature. Three groups of fashion major students, a total of 107 participants, who respectively participated in 2-hour-long Enneagrams seminars from spring 2013 to fall 2014, were asked to re-sentence the question items to clearly reflect their Enneagram personality to make purchase decisions. Participants described their propensities in their own words about the most comfortable state during the 5-step processes of the purchase decision making process. The revised scale was distributed to 423 participants in January 2016, and the results verified the group differences in various styles in the process of purchase decision-making corresponding to the typological variables discussed in Enneagram. The correlation between Enneagram core values embodied by fashion consumers during the stages of purchase decision-making in extensive levels of self-construal were verified in the context of their fashion decision making. This study found the possibility of the typological approach toward Enneagram types of personality to be applicable to explain and predict peculiar facets of fashion consumers' purchase decision-making styles.
본 연구는 비구조화된 문제해결모형을 적용하여 수업을 하는 과정에서 나타나는 학생들의 의사결정과정을 관찰 분석함으로써 초등학교 현장에서의 비구조화된 문제 적용 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위해 서울 소재 C초등학교 5학년 학생 25명을 대상으로 확률과 통계영역 중 자료분석에 관한 비구조화된 문제를 제시하였고, 문제해결은 ABCDE(Analyze - Browse - Create - Decision Making - Evaluate) 모형을 적용하여 의사결정단계(자신의 견해 확립하기, 타인의 견해 검토하기, 문제해결에 적절한 견해를 결정하고 실행하기)에서 나타난 학생들의 의사결정과정을 분석하였다. 총 여섯 모둠 중 비구조화된 문제해결모형에 따라 수업진행이 비교적 잘 이루어진 상위 두 모둠은 문제에 대한 서로의 생각과 의견을 활발하게 나누며, 3단계의 의사결정과정이 모두 나타났다. 학생들의 고차원적인 문제해결력 향상을 위한 심화된 문제의 해결이 요구되는 현 상황에서, 비구조화된 문제의 개발 및 적용을 통해 학습자의 문제 해결의 가능성을 기대해 볼 수 있겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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