Purpose: The purpose of this study was to identify characteristics of patients who were recipients of decision-making DNR, to describe the situations of DNR, and to analyze the APACHE III and MOF scores. Method: Data collection was conducted through reviews of medical records of 51 patients and through interviews with families of patients who were decision-makers for DNR at C university K Hospital located in Seoul from April to September 2002. Results: The men's APACHE III and MOF scores were higher than the women's and the non cancer patients were higher than cancer patients. Some 80.4% of DNR orders was by communication, while 11.8% of consents were written. Each of APACHE III and MOF scores of patients in the intensive care unit was higher than the patients in general ward at both points of admission and decision-making of DNR. APACHE III and MOF scores positively correlated statistically with each other. Conclusions: The findings of this study suggest that APACHE III and MOF scores be useful for decision-making of DNR as a tool measuring severity.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.855-861
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2005
Every public agency governing infrastructure has to plan effectively for rehabilitation of existing facilities within the constraints of the capital program. Numerous technical, social, political, financial, and management constraints govern the decision to rehabilitate a facility. However, without a systematic procedure for selecting facilities for rehabilitation, within the prevailing constraints, it is possible that the funds available for rehabilitation might be suboptimized. Therefore, a decision support system that assists the user in selecting facilities for rehabilitation while considering the technical, social, financial, and political and management constraints will be useful in the decision-making process. This paper compares the Analytical Hierarchy Process (AHP) with the Swing Weight method used to prioritize functional criteria for suburban station rehabilitation. This paper also contains a brief discussion about the relevance of the Multi Attribute utility theory in developing a decision model for the problem at hand. The results of this paper provides the user with a decision support system that would prioritize the stations in order of their weights obtained by a systematic evaluation of various criteria and sub-criteria involved in the decision making process
본 논문에서는 각 대안의 속성 평가와 속성 자체의 중요도에 대한 평가에 있어 불명료한 선호정보 형태로 주어진 경우, linguistic quantifier를 통한 퍼지논리를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 방법을 제시하였다. 불명료한 선호정보는 의사결정 관련 문헌에서 의사결정자에게 요구되는 선호정보 명시의 부담을 줄여주고, 판단의 모호성을 받아들이고자 하는 시각으로서 다뤄져 왔다. 그러나 불명료한 유형의 선호정보를 허용할 경우 의사결정그룹이 원하는 대안의 명확한 선택이 보다 어려워진다. 따라서 추가적인 정보획득을 위한 의사결정자들과의 상호작용이 요구되지만, 이는 불명료한 선호정보를 허용하였던 초기의 취지를 반감시킬 뿐더러, 반드시 최적의 대안을 보장하는 것도 아니다. 이러한 상황을 타계하기 위하여, fuzzy majority의 의미를 반영하고 있는 linguistic quantifier를 활용함으로써 satisfying solution을 구하는 절차를 제시하였다. 이는 mathematical programming을 활용한 의사결정 기법과 다수의 객체를 집성하기 위한 개략적 해법을 결합한 접근방식이다.
한국 정부는 공공부문에 클라우드를 도입하기 위한 다양한 정책들을 시행하고 있다. 이 연구의 목적은 공공무문의 클라우드 도입을 위한 의사결정 모델을 개발하고 공공부문의 클라우드 도입 로드맵을 제안하는 것이다. 이를 위하여 공공서비스의 특성과 공공부문의 클라우드 서비스의 유형을 분석하였다. 이를 통해 공공부문의 클라우드 도입을 위한 요구사항을 파악하여, 퍼지 AHP기반의 융합의사결정 모델을 이용한 공공부문의 클라우드 도입방법을 개발하였다. 연구결과 클라우드 도입 후보군의 우선순위를 결정하였고, 이를 기반으로 단계별 클라우드 도입 로드맵을 제안하였다. 이 연구의 결과는 공공부문의 클라우드 도입과 전환 및 클라우드 정책 수립에 도움이 될 것으로 기대한다. 향후에는 클라우드 도입을 위한 추가적인 의사결정요인뿐만 아니라 예산계획을 개발하는 것이 필요하다.
IoT 기술의 발달과 함께 소방시설의 변화는 가속화되고 있으며, 이 중 대표적인 변화는 소방시설과 스마트폰 앱을 연계한 대피안내시스템의 개발이다. 하지만 이와 관련된 선행연구들은 시스템의 구성에 초점을 두고 수행되고 있으며, 표준화된 피난안내도의 작성매뉴얼과 관련된 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구진은 표준화된 스마트폰 피난안내도의 기준을 수립하기 위한 기초연구로서, 스마트폰 피난안내도의 구성요소별 표시방법의 유형과 크기에 따른 의사결정시간을 분석하였다. 선행연구 고찰과 법규 고찰을 통해 실험요소를 도출하였으며, 30명의 피실험자를 대상으로 구성요소 표시방법의 유형과 크기에 따른 의사결정시간을 분석하였다. 이후 통계검정을 통해, 스마트폰 피난 안내도 구성요소별 작성기준을 제시하였다.
정보화시대에 대학에서의 교양 컴퓨터교육과정은 컴퓨터에 대한 소양을 쌓고 정보화 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 능력을 배양하여 생산성 향상은 물론 국가 간의 경쟁력에서 뒤지지 않게 하는데 목표를 두고 있다. 본 논문에서는 대학생을 대상으로 컴퓨터교육 만족도에 영향을 미치는 결정적인 변인의 발견 및 만족도를 분석한다. 전처리과정으로 자바 기반의 기계 학습 도구인 상관에의한 특성선택을 사용하여 최적의 변인을 선택한다. 그리고 퍼지의사결정법에 기반하여 각 변인의 가중치를 사용하여 최적의 변인을 생성하였다. 본 논문의 연구결과는 컴퓨터교육 만족도 자료의 분석에서 퍼지의사결정법을 제안하고, 재현율과 정밀도 분석에 의해 만족도 평가에 대한 정확성을 확인하였다.
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.
Most of real-world decision-making processes are used to optimize problems with many objectives of conflicting. Since the betterment of some objectives requires the sacrifice of other objectives, different objectives may not be optimized simultaneously. Consequently, Pareto solution can be considered as candidates of a solution with respect to a multi-objective optimization (MOP). Such problem involves two main procedures: finding Pareto solutions and choosing one solution among them. So-called multi-objective genetic algorithms have been proved to be effective for finding many Pareto solutions. In this study, we suggest a fitness evaluation method based on the achievement level up to the target value to improve the solution search performance by the multi-objective genetic algorithm. Using numerical examples and benchmark problems, we compare the proposed method, which considers the achievement level, with conventional Pareto ranking methods. Based on the comparison, it is verified that the proposed method can generate a highly convergent and diverse solution set. Most of the existing multi-objective genetic algorithms mainly focus on finding solutions, however the ultimate aim of MOP is not to find the entire set of Pareto solutions, but to choose one solution among many obtained solutions. We further propose an interactive decision-making process based on a visualized trade-off analysis that incorporates the satisfaction of the decision maker. The findings of the study will serve as a reference to build a multi-objective decision-making support system.
There are various cases that we vote for making a decision or combining ideas (i.e. human being's opinions) in group meetings. Group Decision Support System(GDSS) provides us with a number of voting methods for decision making or aggregation of the ideas. It is generally difficult to select a voting method appropriate for given a meeting situation, without any aid of experts or computers having a knowledge on voting. In this paper we propose a supporting system for selecting an appropriate voting method. Since the selected method is recommended to the facilitator of GDSS, a part of time and effort related with the voting would be reduced. The knowledge in the system is represented as rules that are inductively generated from examples of voting. We used UNiK-INDUCE with ID3 algorithm so as to learn, which is a tool of developing expert systems.
LHR(Landfill Site Hazard Ranking Model) was developed for ranking the relative hazard of landfill sites by using the method of value-structured approach. LHR consists of combining a multiattribute decision-making method with a Qualitative risk assessment approach. A pairwise com parisian method was applied to determine weights of landfill site factors related. To determine the hazard of landfill site, hydrogeological factors, waste characteristics factors and receptors factors were evaluated by LHR. LHR can help decision-makers prioritization of remediation of landfill sites through the relatively convenient and concise evaluation method of landfill site features related. LHR focuses mainly on pathways of groundwater and surfacewater for evaluating landfill hazard to receptors including humans. To validiate the applicability of LHR, Nanjido Landfill site, Metropolitan Landfill site, and Hwasung Landfill site were evaluated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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