Mold industry has the difficulty to employ young people as the successors of the skilled workers, because it has been regarded as a 3D-jobs(dirty, difficult, and dangerous). To overcome this situation, thus, manufacturing technologies maintained in the factory should be systemized, and engineering systems should support unskilled workers to do their jobs without any difficulty. As a research of developing the supporting system, this study proposes a decision support system that facilitates unskilled workers to easily select high quality NC-data, as well as to increase productivity. The proposed system is assumed to follow a CAM operation scenario that consists of next three steps: 1) identifying several process plans and enumerating feasible unit machining operations (UMOs) from material and part surface information, 2) creating all feasible NC-data based on UMOs using a commercial CAM system, 3) selecting the best NC data among the feasible NC data using four screening criteria, such as machining accuracy, machining allowance, cutting load, and processing time. A case study on the machining of a camera core mold is provided to demonstrate the proposed system.
The ozone forecasting systems have many problems because the mechanism of the ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary. Also, the results of prediction are not a good performance so far, especially in the high-level ozone concentration. This paper describes the modeling method of the ozone prediction system using neuro-fuzzy approaches and fuzzy clustering. The dynamic polynomial neural network (DPNN) based upon a typical algorithm of GMDH (group method of data handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system.
The growing popularity of Group Decision Support Systems (GDSS) has been supported by, and has given rise to, a burgeoning academic literature on GDSS since the mid-1980s. Although there is a growing body of laboratory experiment findings, the results are inconclusive. Field studies in real organization settings show all the more different results form the experimental studies. This paper systematically reviews the existing case, field, and laboratory decision room type GDSS studies. It, then, explores the plausible reasons for the inconsistent findings across the laboratory studies, and especially between field and laboratory research. It suggests five main factors for the inconsistent findings in previous GDSS research: contextual pressures, tasks, group characteristics, technical configurations, and comparability of measures.
A considerable number of empirical studies have been conducted into the impact of graphical presentation of information on decision making performance. Very limited attention has been, however, devoted to the role of graphs as a means of delivering feedback. This paper investigated this issue by varying the presentation formats of outcome feedback in time series forecasting contexts. It was found that overall feedback was not decision-effective. Even enlarged and more salient feedback was of little value to overcome the conservative behavior. The results doubted the efficacy of graphical feedback in the design of EIS/DSS. Feedback did not appear to be a simple mechanism and further research is required to investigate its cognitive processes.
This study proposes a new approach which combines Data Envelopment Analysis(DEA) and the Analytic Hierarchy Process(AHP) techniques to effectively evaluate Decision Making Units(DMUs). While DEA evaluates a quantitative data set, employs linear programming to obtain input and output weights and ranks the performance of DMUs, AHP evaluates the qualitative data retrieved from expert opinions and other managerial information in specifying weights. The objective of this research is to design a decision support process for managers to incorporate positive aspects of DEA's absolute numerical evaluations and AHP's human preference structure values. It is believed that a pragmatic manager will be more receptive to the results that include subjective opinions incorporated into the evaluation of the efficiency of each DMU efficiency. The WPDEA method provides better discrimination than the DEA method by reducing the number of efficient units.
This paper proposes a novel appoach which can assess the system technical maturity for use in Defense R&D Program reviews. As the weapon systems become more complicated, the success and effectiveness of R&D outcome heavily depend on the application and tailoring of systems engineering process and methods. It is a difficult task to assess the system readiness level(SRL) of the system being developed. A system-focused approach for managing weapon systems development and making effective and efficient decisions during the development lifecycle is critical to ensure the success of the program. The proposed weighted average SRL can facilitate the system technical maturity assessment without expending heavy work load.
Though people frequently rely on intuition in managing activities, they rarely use it in developing effective decision-making support systems. In this report, we investigate the correlations between characteristics of cognition and emotion and judgmental time-series forecasting accuracy, and compare their strengths by using a self-supervised adaptive neural network. Through the experiments, we hope to help find a desirable atmosphere for decision-making. Our experiments showed that both cognition characteristics and emotion characteristics had correlations with the time-series forecasting accuracy, and that cognition characteristics had larger correlation than emotion characteristics. We also found that conceptual style had larger correlation than behavioral or analytical styles with the accuracy.
우주기상 극대기인 2003년은 지구상에 크나큰 재앙을 초래할 것으로 예견되고 있다. 특히 근년에 들어 지자기 폭풍에 의한 손상과 가시화 될 수 있는 대 폭풍피해 사례를 보이고 있다. 본 연구에서는 이상에서 제시된 문제점에 대한 피해분석에 따른 궁극적인 우주기상정보시스템 모델 구축으로 피해 저감하고 대비방안을 설정하는 것이다. 구현방법으로는 uIT기반과 GIS기반의 우주기상 정보시스템 구축으로 우주폭풍에서 방사되는 우주복사폭풍(flare), 우주입자폭풍(solar proton event), 우주자기폭풍(geomagnetic storm) 등에 의한 분야별 폭풍피해를 분석하여 유형별 피해 대응에 대비할 수 있도록 하였다. 이로써 공간정보기반의 우주폭풍 전기전자 피해대비 운영관리시스템 구현은 GIS기법에 의한 의사결정지원 시스템으로 피해예측 및 방재환경을 스마트 IT환경과 융합한 첨단 정보시스템으로 구현하여 인명과 재산을 보전할 수 있는 방안으로 활용될 수 있을 것이다.
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.
This study examines the effects of information and communication technologies on individual performance. The literature has paid a considerable amount of attention to social influence as a determinant of individual behavior. We combine task-technology fit with concepts from adaptive structuration theory to specify social influence. In our model, we suggest that individuals should receive support from proper social construction to have additional performance improvement. Empirical data from 317 individuals across 43 teams in 10 companies is used to assess the theoretical model. Our theoretical model received support from the data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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