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.
In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.
Objectives The purpose of this study is to investigate economic decision-making in accordance with Sasang Constitution through Ultimatum Game. Methods 84 subjects classified as Sasang Constitution played Ultimatum Game in two session which are firstly not facing their opponents(responders) and secondly facing ones. And they were also proposed unfair offers(9:1) in the same two session. Amount of proposal and whether they accept or reject to unfair offers were observed. Results and Conclusions Taeeumin tended to offer more to his/her responder in Ultimatum Game when facing the responder then not. Taeeumin seemed to feel more burnden when he/she was facing the responder while Soyangin or Soeumin didn't.
The strategy for the management of earthquakes is shifting from post recovery to prevention; therefore, seismic performance management requires quantitative predictions of damage and the establishment of strategies for initial responses to earthquakes. Currently, seismic performance evaluation for seismic management in Korea consists of two stages: preliminary evaluation and detailed evaluation. Also, the priority of seismic performance management is determined in accordance with the preliminary evaluation. As a deterministic method, preliminary evaluation quantifies the physical condition and socio-economic importance of a facility by various predetermined indices, and the priority is decided by the relative value of the indices; however, with the deterministic method it is difficult to consider any uncertainty related to the return-year, epicenter, and propagation of seismic energy. Also this method cannot support tasks such as quantitative socio-economic damage and the provision of data for initial responses to earthquakes. Moreover, indirect damage is often greater than direct damage; therefore, a method to quantify damage is needed to enhance accuracy. In this paper, a Seismic Risk Assessment is used to quantify the cost of damage of road facilities in Pohang city and to support decision making.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권2호
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pp.67-81
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2023
This paper presents a dynamic development of an ontology-based statistical information system supporting the collection, storage, processing, analysis, and the presentation of statistical knowledge at the national scale. To accomplish this, we propose a data mining technique to dynamically collect data relating to citizens from publicly available data sources; the collected data will then be structured, classified, categorized, and integrated into an ontology. Moreover, an intelligent platform is proposed in order to generate quantitative and qualitative statistical information based on the knowledge stored in the ontology. The main aims of our proposed system are to digitize administrative tasks and to provide reliable statistical information to governmental, economic, and social actors. The authorities will use the ontology-based statistical information system for strategic decision-making as it easily collects, produces, analyzes, and provides both quantitative and qualitative knowledge that will help to improve the administration and management of national political, social, and economic life.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제7권1호
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pp.43-48
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2019
The purpose of the study was to examine early childhood teachers' content knowledge of economic education. The subjects, 60 early childhood teachers, were asked to draw concept maps about early childhood economic education. Their concept maps were analyzed in terms of superordinate and subordinate concepts by contents and frequencies. The results were as follows. First, 248 superordinate concepts were shown, and they were categorized into nine representative terms: 'Scarcity and Choice,' 'Decision Making,' 'Monetary Value,' 'Production,' 'Consumption,' 'Distribution,' 'Restrain,' 'Reuse,' and 'Economic Education Activity.' Second, 1,440 subordinate concepts were shown, and 'coin,' 'bill,' 'saving,' 'bank,' and 'money' were frequently shown. Third, the mean numbers of subordinate concepts per superordinate concepts showed that early childhood teachers had more knowledge about 'Consumption,' 'Monetary Value,' and 'Economic Education Activity' than other superordinate concepts. The results showed the need for early childhood teachers to have more systematic and hierarchical pedagogical content knowledge on economic education.
Purpose: The main objective of this research is to construct an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model to achieve accurate predictions of the Composite Index of Business Indicators. By incorporating various economic indicators as independent variables, the ACSI model enables the prediction and analysis of both the leading index (CLI) and coincident index (CCI). Methods: This study proposes an AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model that leverages diverse economic indicators as independent variables to forecast leading and coincident economic indicators. To evaluate the model's performance, advanced machine learning techniques including MLP, RNN, LSTM, and GRU were employed. Furthermore, the study explores the potential of employing deep learning models to train the weights associated with the independent variables that constitute the composite supplementary index. Results: The experimental results demonstrate the superior accuracy of the proposed composite supple- mentary index model in predicting leading and coincident economic indicators. Consequently, this model proves to be highly effective in forecasting economic cycles. Conclusion: In conclusion, the developed AI-based Composite Supplementary Index (ACSI) model successfully predicts the Composite Index of Business Indicators. Apart from its utility in management, economics, and investment domains, this model serves as a valuable indicator supporting policy-making and decision-making processes related to the economy.
인터넷과 모바일 사용이 일상화되고 활용 범위가 넓어지면서 어디서나 온라인에 접속해 일을 처리하고 결정을 내리는 속도가 매우 빨라지고 있다. 기존 행동실험경제학 연구 분야에서 종속변인은 주로 점수나 상금 같은 수행 결과였으나, IT 발전과 함께 변화하는 시대적 흐름을 고려할 때, 의사결정의 '시간'도 온라인에서 중요한 결과변인으로 다룰 필요가 있다. 이 연구는 온라인의 전파성과 익명성에 주목해 돌발적 정서와 사회적 거리라는 심리적 변인이 온라인 지네 게임 속 의사결정 시간에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 실험 결과, 게임수행시간은 분노조건에서 짧고, 행복조건에서 긴 경향이 있었다. 또 타인보다 지인과 게임을 할 때 게임수행시간이 더 길었다. 집중에 어려움을 느끼는 사람일수록 게임시간이 짧아졌고, 복잡한 문제를 싫어하는 사람일수록 자기 결정의 이유를 설명하는 데 시간을 짧게 쓰는 것으로 나타났다. 이 연구는 기존 연구에서 주목받지 못했던 의사결정시간을 결과 변인으로 다뤘다는 점에서, 그리고 온라인 의사결정 맥락에서 심리적 변인의 효과를 탐색했다는 점에서 의의가 있다. 후속 연구로 다른 온라인 의사결정 상황이나 심리적 변수들을 고려한 확장연구들이 가능할 것으로 기대된다.
As the world's attention turns to sustainability and the considerations of cumulative effects, the concept of Strategic Environmental Assessment(SEA) has become more significant and urgent and increasing number of countries and international organizations now undertake some forms of SEA. The term SEA, however, is variously defined and understood; generally it means a formal process of systematic analysis of the environmental effects on development policies, plans, programmes and other proposed strategic actions. This process extends the aims and principles of EIA upstream in the decision-making process, beyond the project level in which major alternatives are still open. There is a shift toward more integrative approaches and greater use of Environmental Impact Assessment (EIA) and Strategic Environmental Assessment (SEA) as sustainability tools in cooperation with Environmental Management System (EMS). Currently, Korea has EIA system and Prior Environmental Review System (PERS) which is different type of SEA as Environment Assessment (EA) system. APEMI IA MODEL integrated following three pillar(refer to attached figure.1) ; First pillar symbolized decision making cycle with planning process. Second pillar symbolized integrated assessment which tying SEA and EIA with specific impacts assessment(eg: social impact assessment, economic impact assessment, health impact assessment etc) in cooperation with EMS. Third pillar symbolized EA best practical procedure of International Association for Impact Assessment(IAIA). Considering the above, we applied new conceptual model(APEMI IA MODEL) into Impact Assessment for better integrated decision-making in KOREA as an alternative IA system(IS IA MODEL A and B refer to attached figure 4, 5).
Objectives : This study was undertaken to investigate the relationship between career decision-making self-efficacy, social support, career education experience, career attitude maturity for college students with major in health administration. Methods : The subjects were 395 students with major in health administration from 2 universities and 2 colleges located in Incheon city, Gyeonggi province, and Chungcheognam province. Data were collected from June 2 to 20, 2008 using structured questionnaires. Results : For the difference by characteristics of the respondents, the score of career attitude maturity were significantly different according to age(F=3.415), high school style(F=2.661), subject economic status(F=3.627), subject satisfaction of school life(F=7.964), subject health status(F=6.507). For the correlation of major variable, Career attitude maturity was positively correlated with career decision-making self-efficacy, social support from friends, social support from family, social support from professor, career education experience. In a regression analysis, career decision-making self-efficacy($\beta$=.378), social support from friends($\beta$=.198), age($\beta$=.124), grade($\beta$=-.161) significant predictors to explain career attitude maturity(32%). Conclusions : It is necessary to activates the social network from friends and to develop an effective program to improve career attitude maturity of students with major in health administration considering these findings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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