웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.
Decision makers in the service industry must effectively cope with queuing problems, service capacity optimization, service efficiency and service quality problems. This study proposes a computer simulation-enabled MCDM framework that integrates computer simulation analysis, Taguchi method, expert opinion and multiple criteria decision making (MCDM) to assist decision makers in coping with decision problems. In this framework, Taguchi method is adopted to reduce the time required for the simulation experiment. Computer simulation analysis is adopted to obtain useful information for rapid decision-making without interrupting actual production. MCDM is used to select the optimal alternative. The illustrative result is extremely promising.
The AHP methodology compares criteria, or alternatives with respect to a criterion, in a natural, pairwise mode. AHP has been applied in a wide variety of applications multi objective decision making being just one. If a group of expert with different aspect, they need some way to revise expert group. We proposed the concatenation of expert to survey the AHP pairwise question for multi-attribute decision making. In this paper, we suggest a way to revise the expert's priorities in hierarch using concept of different group opinion.
Recently, multiple criteria decision making has been well established as a practical approach to seek a satisfactory solution to a decision making problem. Goal programming is one of the most powerful MCDM tools with satisfying operational assumptions that reflect the actual decision making process in real-world situations. In this paper we propose an efficient method implemented on a microcomputer for solving linear goal programming problems. It is an iterative revised goal simplex method using the sparsity technique. We design as interactive software package for microcomputers based on this method. From some computational experiences, we can state that the revised iterative goal simplex method using the sparsity technique is the most efficient one for microcomputer for solving goal programming problems.
This paper presents a multi-agent system for intelligent recommendation of travel plans to users. The goal of the system is to provide alternative and preferable travel plans to users when the availability of tickets is low such as in vacations, holidays, weekends, or peak seasons. The multiple agents in the system search for available alternatives for a target travel in collaboration with other agents and recommend best alternatives by analyzing them using a multi-criteria decision-making model. A prototype online travel support system was constructed and a simulation experiment was performed for evaluation and comparison with different travel planning strategies.
In this research, we investigate the method to support decision making of researcher when they estimate the safety on the subway using AHP of Saaty. To apply this technique, we apply to subway system. The AHP suggested by Saaty in 1971 is a tool to support a decision-making including the personal opinion and intuition, and it is easier than other method. Then, it has an advantage that control the complex object having multiple criteria simply. And we suggest the eight stage of accident type and the five criteria that must meet. Based on AHP, we concluded a safety in subway is more important factor than any other factors including economic points of view.
위치 추정에 관한 연구는 교통관제 시스템에서 화물 운송용 차량이나 비행기 또는 선박의 운행 정보를 얻기 위해서 사용되어 왔다. 공간적 의사결정지원시스템(SDSS: Spatial Decision Support Systems)을 이용한 이동물체의 위치를 인식하는 시스템은 실세계의 복잡하고 다양한 조건들을 만족시키는 대안들을 도출시키고 보다 객관적이고 과학적으로 평가받는 연구가 될것이다. 본 연구에서는 의사 결정 파라미터으로 수신 신호 세기, 기지국과 이동체간의 거리, 이동체의 이전 위치, 이동체의 이동 방향 등을 고려한 공간 추정데이터를 수집하여 공간적 의사결정을 이용한 이동 물체의 위치를 파악하는 방법을 제안한다.
This paper proposes a strategic portfolio model for managing performance of online games. The portfolio matrix is composed of two dimensions: financial performance and non-financial performance. Financial performance is measured by the conventional measure, average revenue per user (ARPU). In terms of non-financial performance, five non-financial key performance indicators (KPIs) that have been widely used in the online game industry are utilized: RU (Register User), VU (Visiting User), TS (Time Spent), ACU (Average Current User), MCU (Maximum Current User). Data envelopment analysis (DEA) is then employed to produce a single performance measure aggregating the five KPIs. DEA is a linear programming model for measuring the relative efficiency of decision making unit (DMUs) with multiple inputs and outputs. This study employs DEA as a tool for multiple criteria decision making (MCDM), in particular, the pure output model without inputs. Combining the two types of performance produces the online game portfolio matrix with four quadrants: Dark Horse, Stop Loss, Jack Pot, Luxury Goods. A case study of 39 online games provided by company 'N' is provided. The proposed portfolio model is expected to be fruitfully used for strategic decision making of online game companies.
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.
In this paper, we propose a simple and relatively efficient heuristic method to determine job sequencing in the flow-shop considering multiple criteria such as processing time, due date and cost. The proposed method is applicable to the flow- shop where the jobs are released simultaneously and their processing sequence is predetermined and not changed until the whole jobs are processed. To develop this method, we mixed and modified some well-known multi-attribute decision heuristics such as the simple linear weighting scheme, the lexicographic rule and the 'elimination by aspect' rule. Some computer simulations were conducted to test the efficiency of the proposed method and it has been compared with the SWPT (Shortest Working Processing Time) rule and EDD (Earliest Due Date) rule. The results show that our method is as effective as the traditional ones in terms of mean flow time, tardiness, makespan, cycle time, machine utilization, etc., and proved to be much simpler and more flexible to be used in real situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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