• 지능정보연구
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• 제1권2호
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• pp.1-16
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• 1995

The field of human judgment and decision making provides useful methodologies for examining the human decision making process and substantive results. One of the methodologies is a lens model analysis which can examine valid nonlinearity in the human decision making process. Using the method, valid nonlinearity in human decision behavior can be successfully detected. Two linear(statistical) models of human experts and two nonlinear models of human experts are compared in terms of predictive accuracy (predictive validity). The results indicate that nonlinear models can capture factors(valid nonlinearity) that contribute to the expert's predictive accuracy, but not factors (inconsistency) that detract from their predictive accuracy. Then, it is argued that nonlinear models cab be more accurate than linear models, or as accurate as human experts, especially when human experts employ valid nonlinear strategies in decision making.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.775-793
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• 2023

Human decision-making is a complex behavior. A replication of human decision making offers a potential to enhance the capacity of intelligent systems by providing additional user assistance in decision making. By reducing the effort and task complexity on behalf of the user, such replication would improve the overall user experience, and affect the degree of intelligence exhibited by the system. This paper explores individuals' decision-making processes when using recommender systems, and its related outcomes. In this study, human decision-making (HDM) refers to the selection of an item from a given set of options that are shown as recommendations to a user. The goal of our study was to identify IS constructs that contribute towards such decision-making, thereby contributing towards creating a mental model of HDM. This was achieved through recording Electroencephalographic (EEG) readings of subjects while they performed a decision-making activity. Readings from 16 righthanded healthy avid readers reflect that reward, theory of mind, risk, calculation, task intention, emotion, sense of touch, ambiguity and decision making are the primary constructs that users employ while deciding from a given set of recommendations in an online bookstore. In all 10 distinct brain areas were identified. These brain areas that lead to their respective constructs were found to be cingulate gyrus, precentral gyrus, inferior parietal lobule, posterior cingulate, medial frontal gyrus, anterior cingulate, postcentral gyrus, superior frontal gyrus, inferior frontal gyrus, and middle frontal gyrus (also referred to as dorsolateral prefrontal gyrus (DLPFC)). The identified constructs would help in developing a design theory for enhancing user assistance, especially in the context of recommender systems.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.333-340
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• 2000

Research on group decisions and electronic meeting systems have been increasing rapidly according to the widespread of Internet technology. Although various issues have been raised in empirical research, we will try to solve an issue on idea categorizing in the group decision making process of electronic meeting systems. Idea categorizing used at existing group decision support systems was performed in a top-down procedure and mostly b participants; manual work. This resulted in tacking as long in idea categorizing as it does for idea generating clustering an idea in multiple categories, and identifying almost similar redundant categories. However such methods have critical limitation in the electronic meeting systems, we suggest an intelligent idea categorizing methodology which is a bottom-up approach. This method consists of steps to present idea using keywords, identifying keywords' affinity, computing similarity among ideas, and clustering ideas. This methodology allows participants to interact iteratively for clear manifestation of ambiguous ideas. We also developed a prototype system, IIC (intelligent idea categorizer) and evaluated its performance using the comparision experimetn with other systems. IIC is not a general purposed system, but it produces a good result in a given specific domain.

• 지능정보연구
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• 제6권2호
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• pp.63-76
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• 2000

Research on group decisions and electroinc meeting systems have been increasing rapidly according to the widespread of Internet technology. Although various issues have been raised in empirical research, we will try to solve an issue on idea categorizing in the group decision making process of elecronic meeting systems. Idea categorizing used at existing group decision support systems was performed in a top-down procedure and mostly participants\` by manual work. This resulted in tacking as long in idea categorizing as it does for idea generating, clustering an idea in multiple categories, and identifying almost similar redundant categories. However such methods have critical limitation in the electronic meeting systems, we suggest an intelligent idea categorizing methodology which is a bottom-up approach. This method consists of steps to present idea using keywords, identifying keywords\` affinity, computing similarity among ideas, and clustering ideas. This methodology allows participants to interact iteratively for clear manifestation of ambiguous ideas. We also developed a prototype system, IIC (intelligent idea categorizer) and evaluated its performance using the comparision experimetn with other systems. IIC is not a general purposed system, but it produces a good result in a given specific domain.

• 품질경영학회지
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• 제34권3호
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• pp.31-40
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• 2006

Companies had to be more intelligent in order to survive in the rapidly changing environments. We need to make a decision to build the Information System to support the managers in their decision making. That is the reason many companies are tend to have Business Intelligence Systems. But, how can we know the new system would be better than the old system in making us intelligent? The answer is we can do it with the concept of Intelligence Density. In this study, Intelligence Density concept will be introduced, and the way how it can be applied to the information system will be presented. I think Intelligence Density should be studied more to help managers make right decisions for the DSS implementation.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권12호
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• pp.1507-1518
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• 1999

본 논문은 제어대상체의 지식을 이용하여 적절한 의사결정을 내리거나 또는 지속적으로 변화하는 주변환경에 적응해 나갈 수 있는 지능시스템 설계를 위한 내배엽성 모델링 방법론을 제시한다. 이러한 지능적 내배엽성 시스템은 의사결정 모델, 지식기반의 내부모델, 그리고 내부모델의 구축모델 등을 기반으로 달성될 수 있다. 학습기능의 모델링을 위하여 수정된 귀납추론 방법과 적응형 전문가 시스템 방법이 제안되었다. 제시된 방법론은 지능적 학습 및 의사결정 기능을 갖춘 지능적 카드경기자 모델링의 예를 통하여 그 가능성을 검증하였다. Abstract This paper presents an endomorphic modeling methodology for designing intelligent systems that can determine by itself using its knowledge of the world and adapt itself to continuously changing circumstances. We have developed such an intelligent endomorphic system by integrating the decision making component and knowledge based internal model with internal model construction model. Learning capabilities are established using the modified inductive reasoning and adaptive expert system techniques we developed. Proposed methodology has been successfully applied to a design of intelligent card game players capable of supporting the intelligent learning and decision making.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.189-207
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• 1997

Recently, we have witnessed a host of emerging tools in the management support systems (MSS) area including the data warehouse/multidimensinal databases (MDDB), data mining, on-line analytical processing (OLAP), intelligent agents, World Wide Web(WWW) technologies, the Internet, and corporate intranets. These tools are reshaping MSS developments in organizations. This article reviews a set of emerging data management technologies in the knowledge discovery in databases(KDD) process and analyzes their implications for decision support. Furthermore, today's MSS are equipped with a plethora of AI techniques (artifical neural networks, and genetic algorithms, etc) fuzzy sets, modeling by example , geographical information system(GIS), logic modeling, and visual interactive modeling (VIM) , All these developments suggest that we are shifting the corporate decision making paradigm form information-driven decision making in the1980s to knowledge-driven decision making in the 1990s.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.37-53
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• 2023

인공지능에 기반한 지능형 지휘통체체계는 복잡하고 방대한 전장정보와 전술 데이터들을 학습모델을 통해 자동으로 융합 및 추출하여 전장상황을 분석한다. 지휘관은 지능형 지휘통제체계의 상황분석 결과를 제공받아 전장인식이 가능하여 의사결정을 지원할 수 있다. 의사결정지원에 특화된 결과를 지휘관에게 제공하기 위해서는 인공지능을 학습하기 위한 실 전장상황과 유사한 전장상황분석 데이터셋 생성이 필요하다. 본 논문은 기존 선행연구인 '인공지능 기반 전장상황분석을 위한 가상 전장상황 데이터 셋 생성 연구'의 다음 단계의 데이터셋 구축 방법 연구로 지휘관의 의사결정지원 및 미래 전장인식을 위해 최종적인 전장상황분석 결과에 필요한 데이터셋을 생성하는 방안에 대해 제안하였다. 전장상황 분석용 학습 데이터셋 생성도구 SW를 설계 및 구현하였고, 구현한 SW를 이용하여 데이터 레이블 작업을 진행하였다. Siamese Network 학습모델을 이용하여 구축한 데이터셋을 입력하고, 후처리 알고리즘을 활용한 출력 결과를 도출하여 생성한 데이터셋을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.83-102
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• 2008

본 연구에서는 무선 네트워크 접속기능을 갖춘 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 다중 동적 의사결정지원시스템(Multi-Dynamic Decision Support System in Ubiquitous Computing; UMD-DSS)을 제안한다. 즉 유비쿼터스 컴퓨터환경에서의 의사결정은 다수의 유동 참여자들이 시시각각 변화하는 정보를 기반으로 의사결정자들 개인의 목적과 참여된 집단의 목적을 동시에 만족하는 의사결정을 지원한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 의사결정지원시스템은 혼합형구조를 이룬다. 개별 의사결정자들의 의사결정을 지원하는 분산형 의사결정지원시스템과 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화를 지원하는 중앙집중형 의사결정 시스템이 혼합된 혼합형 의사결정지원시스템을 제안한다. 혼합형 의사결정지원시스템의 기본 구조는 의사결정에 참여하는 개별에이전트들로부터 인식된 상황정보를 이용한 의사결정프로세스를 관리하는 의사결정프로세서, 다중 에이전트들을 관리하는 다중 에이전트 프로세서 및 의사결정을 위해 필요한 지식을 관리하는 지능적 지식관리 프로세서로 구성된다. 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서의 의사결정은 시간과 공간의 제약을 받지 않으며 다중 유동의사결정자의 의사결정을 동시에 할 수 있고, 이러한 의사결정이 의사결정자가 속한 집단의 목적함수를 최대화 할 수 있도록 해야 한다. 이에 적합한 비구조적인 문제인 유풀필먼트(u-Fulfillment)의 특징은 다음과 같다. 의사결정에 참여하는 유동 의사결정자가 다수이며 시시각각으로 변하는 문제에 즉각적인 대응이 요구되고 단기간의 공유된 정보를 활용하여 의미 있는 의사 결정이 요구되는 특징이 있다. 따라서 본 연구에서는 유풀필먼트(u-Fulfillment)를 본 연구의 활용 대상으로 하여 유비쿼터스 다중 동적 의사결정지원시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.1-20
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• 2008

정보기술의 급격한 발전은 경영환경에서 다양한 정보를 산출하여 의사결정자들이 의사결정을 효과적으로 지원할 수 있는 수단을 요구하고 있다. 특히 유비쿼터스 환경의 등장으로 이러한 의사결정형태는 더욱 복잡해지고 다양해 질것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서의 의사결정지원시스템(UDSS：Ubiquitous Decision Support Systems)이 실제 업무에서 의사결정과정과 의사결정의 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 모바일 택배 시스템(MDS：Mobile Delivery System)을 UDSS로 간주하고 유비쿼터스 환경의 주요한 두 속성인 유비쿼터스 접속성과 상황인식기능이 의사결정자의 의사결정과정과 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증자료를 이용하여 분석하였다. 분석결과 유비쿼터스 접속성은 의사결정과정에서 대안설계에 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 상황인식기능은 의사결정의 모든 과정에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 의사결정과정 간의 각 단계들은 상호 유의한 인과관계를 나타냈으며, 의사결정과정과 의사결정의 성과는 모두 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 UDSS의 설계 및 구현에 필요한 시사점 및 향후 연구방향을 제시하였다.