Recently school food service operations are confronted with the wide spread pressures for accountability and the need to increase productivity. This paper is concerned with the make-or-buy decision framework for school food service systems considering the multi-attributes in the decision making. For the purpose of considering the multi-attributes analysis method in decision making for the school foodservice, we developed a make-or-buy decision framework using the multi-attribute analysis method, analytic hierarchy process, AHP method for school food service system. Finally, we developed a systematic and practical solution builder for a three-step decision support system in the view of 1) brainstorming for the idea generation, 2) analytic hierarchy process, AHP as a multi-attribute structure ed analysis method, and 3) aggregation logic model to integrate the results of reviewers. We developed web based program and applied it to a school foodservice problem.
건축설계자들의 디자인 결정을 보조하고 설계자료들을 지원하기 위한 총합건축설계 지원시스템을 개발하기 위한 연구과정으로 선행연구에서 제안된 Fuzzy System을 토대로한 디자인 결정모델의 문제점들을 본 논문에서 보완하고자 한다. 특히, 공조설계자의 공조방식 결정과정에서 중요한 부분이라 할 수 있는 관련 설계요소들에 대한 특성과 영향정도를 논리적으로 결정과정에 반영 할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해서 의사결정방법의 하나인 AHP(Analystic Hierarchy Process)를 적정 디자인 값을 추론하는 과정에 적용하여 공조설계자의 공조방식 결정과정에 반영한 모델을 설정하였다
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.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제16권4호
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pp.135-165
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2009
The major purpose of this study is to identify the factors influencing the implementation performance of ERP Systems from an integrated viewpoint. For this purpose, a research model is developed based on the literature reviews of ERP systems, contingency theory, and change management theory. The research model proposed fifteen variables as the factors influencing the implementation performance in the ERP systems. The data have been collected from the 164 enterprises which implemented ERP systems at least one year ago. The respondents were person in charge of ERP system of each corporation. The results of hypothesis testing through multiple regression analysis are summarized as follows. Firstly, standardization of work, concentration of decision making, top management concern and support, real user participation, project support goodness, ease of use, and system usefulness have positive influence upon non-financial performance. Secondly, market uncertainty, industrial competition, project support goodness, and customization minimization have positive influence upon financial performance. From the analysis, this research have identified important characteristics for the successful implementation of ERP systems. Consequently, this research ends with managerial and theoretical implications of the study results, as well as limitations and future research directions.
In this paper, the concept of coordination under the setting of cooperative multiagent systems is examined. Based on the concept, a computational model in which the key constructs of coordination can be precisely defined is developed. This model can serve as a basis for developing software systems designed to support coordination in Eletronic Commerce. Coordination is viewed as management of conflicting demands on finite resources by actors or acitivities. The model views coordination as a cycle of four phases: the definition phase, the conflict resolution phase, the action phase, and the adaptation phase. Then, a formal model of coordination, both as a phenomenon and as a process is devloped. Within the context of this model, important concepts such as decomposability, informational privacy, informational decentralization, and informational efficiency are examined.
Automobile credit business has developed rapidly in recent years, and corresponding default phenomena occur frequently. Credit default will bring great losses to automobile financial institutions. Therefore, the successful prediction of automobile credit default is of great significance. Firstly, the missing values are deleted, then the random forest is used for feature selection, and then the sample data are randomly grouped. Finally, six prediction models of support vector machine (SVM), random forest and k-nearest neighbor (KNN), logistic, decision tree, and artificial neural network (ANN) are constructed. The results show that these six machine learning models can be used to predict the default of automobile credit. Among these six models, the accuracy of decision tree is 0.79, which is the highest, but the comprehensive performance of SVM is the best. And random grouping can improve the efficiency of model operation to a certain extent, especially SVM.
In the present day context of changing information needs of the farmers and diversified production systems there is an urgent need to look for the effective extension support system for the small and marginal farmers in the developing countries like India. The rapid developments in the collection and analysis of field data by using the spatial technologies like GPS&GIS were made available for the extension functionaries and clientele for the diversified information needs. This article describes the GIS and GPS based decision support system in precision agriculture for the resource poor farmers. Precision farming techniques are employed to increase yield, reduce production costs, and minimize negative impacts to the environment. The parameters those can affect the crop yields, anomalous factors and variations in management practices can be evaluated through this GPS and GIS based applications. The spatial visualisation capabilities of GIS technology interfaced with a relational database provide an effective method for analysing and displaying the impacts of Extension education and outreach projects for small and marginal farmers in precision agriculture. This approach mainly benefits from the emergence and convergence of several technologies, including the Global Positioning System (GPS), geographic information system (GIS), miniaturised computer components, automatic control, in-field and remote sensing, mobile computing, advanced information processing, and telecommunications. The PPP convergence of person (farmer), project (the operational field) and pixel (the digital images related to the field and the crop grown in the field) will better be addressed by this decision support model. So the convergence and emergence of such information will further pave the way for categorisation and grouping of the production systems for the better extension delivery. In a big country like India where the farmers and holdings are many in number and diversified categorically such grouping is inevitable and also economical. With this premise an attempt has been made to develop a precision farming model suitable for the developing countries like India.
To develop an Enterprise Data Model in Information Strategy Planning, it is essential that we first decide on the critical entities that need to be consistently managed in the enterprise. Identifying entities is a very crucial decision that has much influence on the subsequent phases in Information Engineering. Nevertheless, it is very subjective and usually depends on a decision makers experience and his/her own knowledge. In this paper, we propose a decision support system called CB*IMSS, which employs Case-Based Reasoning as the problem solution technique. By retrieving, analyzing and adapting some similar previous cases with a decision makers enterprise situations, this system can help them identify and decide the critical entities required for successful performance of the ISP.
의사결정지원체계의 한 분류인 공간의사결정지원체계(SDSS)는 지리정보체계(GIS)와 의사결정지원체계(DSS)의 결합으로 이루어진다. 계획지원체계(PSS)는 공간의사결정지원체계의 기능에 지리정보체계보다 고차원의 공간분석기능과 시간기능을 추가하여 구성된다. 본 연구는 계획가와 기술자가 적정 하수도 관경대안을 생성할 수 있는 계획지원체계의 개발에 관한 연구이다. 적정 하수도관경 결정을 위한 계획지원체계(PSS/GSS)의 이론적인 근거는 토지이용계획과 개발이 우오수관로의 수요를 유발한다는데 있다. 공급, 수요, 대안생성, 그리고 평가의 4단계를 통하여 PSS/GSS는 하수관거 생성의 기본계획, 기본설계,실시설계단계를 통합한다. GIS와 사용자 인터페이스는 하수도관망 배치, 하수량 산장, 그리고 생성된 대안의 도시에 유용한 수단이다. 모의에 ?나 하수도관경결정모델은 초리관망을 생성하낟. 사용자는 하수도관망의직접조작에 의하거나 하수도관경결정모델의 매개변수 조정에 의하여 대안을 생성할 수 있으며 이러한 대안의 타당성은 하수도관경결정모델에 의하여 점검된다.
Community-based precision farming is a new concept of agricultural systems, which leads to organize groups of wise farmers and technology platforms in Japan. The wisdom farmers create a rational farming system to manage hierarchical variability: variability in farmers' community as well as variability of within-field and between-field. The technology platform develops and provides three key-technologies: mapping technology, variable-rate technology, and decision support systems available for rural constraints. Advancement of bio-production robots leads precision farming to the next level, where two technological innovations: how to produce and manage information-oriented fields and information-added products, can be attained.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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