• 교육시설 논문지
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• 제25권6호
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• pp.35-44
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• 2018

The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.

• 산경연구논집
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• 제5권3호
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• pp.5-14
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• 2014

Purpose - This study illustrates research product industrial engineering, which needs to be promoted to encourage knowledge intensive businesses. Research traditions related to industrial business products and a fuzzy multi criteria decision approach in technology management for product design industries have undergone continuous changes over time. However, there is no clarity on the present situation, and there is a need to reform business enterprises. Research design, data, and methodology - Using fuzzy theory and appraising multi-goal plans, the manner of promoting the competitive advantage of industrial businesses is analyzed using a case study. In the case study, various aspects are examined, such as product design and manufacture, fuzzy set decisions with multi attribute policy making, flaws in the present system, and a review of the related literature. Results - New fuzzy and multi criteria designs can improve the existing keyboard by solving product problems, resulting in a clear and durable typeface for a creative LED keyboard. Conclusion - Using a fuzzy set with multi attribute policy-making influences the achievements appraisal system and can help achieve the anticipated strategy goal of product design.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.119-125
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• 2010

의사결정 및 우선순위 결정에 있어 가장 중요한 점은 서로 다른 평가 기준에 따라 판단해야 할 속성의 상대적 중요성을 나타내는 가중치의 결정에 있다. 본 연구에서는 대표적인 기존의 가중치 결정 방법들을 동시에 고려하는 새로운 기법을 제안하였다. 이를 위하여 대표적인 7가지 가중치 산정방법과 다기준의사결정 기법의 하나인 거리척도 기반의 Utopian Approach를 결합한 Weighted Utopian Approach를 제안하였다. 제안된 기법은 다양한 특성을 가진 가중치 도출 기법을 고려하여 다기준 의사결정기법의 대표성과 보편성을 동시에 달성할 수 있는 장점을 가진다. 또한 최종 의사결정자들에게 최종 결과 뿐 만 아니라, 각 가중치 산정 방법별 결과를 제시하여 상황에 따른 대안 선택의 폭을 넓힐 수 있다. 본 모형을 가상의 공학문제에 적용한 결과, 보다 객관적인 의사결정 및 우선순위를 산정할 수 있었으며, 계산과정이 단순하여 실무 적용성이 우수하다고 판단되었다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권4호
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• pp.45-50
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• 2010

This paper explores a new approach for modeling of decision-making problems that involve uncertain, time-dependent and sequence-dependent processes which can be applied to semiconductor industry. In the proposed approach, which is based on probability theory, approximate sample paths are required to be specified by probability and statistic characteristics. Completely specified sample paths are seen to be elementary and fundamental outcomes of the related experiment. The proposed approach is suitable for modeling real processes more accurately. A case study is applied to a single item production planning problem with continuous and uncertain demand and the solution obtained by the approximate path specification method shows less computational efforts and practically desirable features. The application possibility and general plan of the proposed approach in semiconductor manufacturing process is also described in the paper.

• 한국항해항만학회지
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• 제31권6호
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• pp.537-543
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• 2007

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.

• 한국산업경영시스템학회:학술대회논문집
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• 한국산업경영시스템학회 2002년도 춘계학술대회
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• pp.113-118
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• 2002

Research and Development(R&D) was once considered to be a unique, creative and unstructured process that was difficult, if not impossible, to manage and control. R&D decisions impact the entire enterprise. Therefore, decisions must not be based solely on R&D's perception of what is important or worthwhile. R&D contributions are difficult to measure separately from other functional organizations such as manufacturing and marketing. While some firms are attempting to overcome perceived limitations in traditional accounting-based performance measures using ROI, EVA, others are embracing the use of non-financial measures for decision making and performance evaluation. In particular, many firms are implementing 'Balanced Scorecard(BSC)' systems that supplement traditional accounting measures with non-financial measures focused on at least three other perspectives-customers, internal business processes, and learning and growth. AHP is a popular multi-attribute decision making model that allows for the development of importance rankings. The AHP has been applied in a wide variety of practical settings to model complex decision problems. The former, determine Perspectives and the Key Performance indicator(KPI) through the former research, the latter compose the questionnaire for determine the weight of perspectives and KPIs. And then, make a survey with researchers about 4 perspectives and 18 KPIs. The results will be simulate with Expert Choice 2000 for determine the weights. This results helps establish the firm's business strategy and technology strategy The firm should establish the business strategy to consider market position, business growth potential, and technological capabilities.

• 공학교육연구
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• 제13권4호
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• pp.51-59
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• 2010

대학에서 운영되는 강좌를 효과적으로 관리하고 교육성과를 향상시키기 위해서는 각 클래스의 현재의 교육성과를 진단하고 교육성과에 영향을 미치는 요인들을 파악하는 과정이 요구된다. 요인을 발견하는 연구에는 연관성 분석, 회귀분석 등의 통계기법들이 많이 사용되고 있으며 최근에는 데이터마이닝의 결정트리 분석도 사용되고 있다. 결정트리 분석은 결과 모델을 이해하기 쉽고 의사결정에 적용하기 쉽다는 장점이 있지만, 다중공선성 등의 입력 데이터의 특성에 견고하지 못한 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존의 결정트리 분석의 문제점들을 정리하고, 이 문제점들을 보완하기 위한 하나의 실험적 해결책으로 다중 결정트리를 이용한 요인의 발견 방법을 제안한다. 실험을 통해 다중 결정트리를 수행이 다중 결정트리를 적용할 때보다 신뢰할 수 있는 요인을 발견하고 각 변수의 중요성을 발견할 수 있음을 보였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제15권3호
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• pp.113-119
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• 2014

LCC 분석은 건축물의 설계단계 뿐만 아니라 유지관리 단계에서의 보수 보강 또는 교체에 대한 최적 의사결정의 도구로서 이론적으로나 실무적으로 각광을 받고 있는 분석 방법이다. 이는 초기 투자비용의 효율성을 극대화 하고 유지관리를 통한 구조물 사용성의 효율적 증대를 극대화하는 노력의 일환으로 최근 건축물의 설계 및 유지관리 시 LCC 분석효과의 실질적인 적용이 요구되어 지고 있다. 따라서 본 논문은 일반적인 분석기법에 그치고 있는 기존 LCC 연구를 생애위험도를 고려한 LCC분석을 통해 설계단계 최적 의사결정을 위한 새로운 분석 방법론을 도출하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제35권7호
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• pp.729-736
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• 2011

TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)는 상충되는 다수의 속성이 존재하는 상황에서 의사결정이 요구되는 다속성 의사결정법(Multi Attribute Decision Making) 중 하나이다. 이는 선택된 대체안이 최선의 이상적 대체안으로부터 가장 가까운 거리에 위치해야 하고, 동시에 부정적으로 이상적인 대체안으로부터는 가장 멀리 위치해야 한다는 논리에 입각한 의사결정 기법이다. TOPSIS 는 최소화와 최대화가 공존하는 다목적함수 형상 최적설계에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 TOPSIS 와 베지어 곡선(Rational Bezier Curve)을 적용하여 CRT(Cathode Ray Tubes) 후면유리의 다중목적 형상최적설계를 수행하였다. 무게와 1 차 주응력의 두 가지 다중목적 함수를 최적화하기 위하여, 다중목적 함수의 성능지표를 TOPSIS 의 상대적 근접도로 정의하고 이를 반응표면모델로 구성하여 다중목적 형상최적설계가 가능한 방법론을 제안하였다. 이를 통해 하나의 최적해가 아닌 최적해의 군이 선정되어, 무게와 주응력 최적해의 모순관계를 확인하면서 다양한 설계요구 스펙을 만족시켜줄 수 있는 방안을 설계자가 스스로 선택하도록 하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권1호
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• pp.99-114
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• 2017

In cognitive science, it is illustrated how the collective opinions of a group of individuals answers to questions involving quantity estimation. One example of this approach is introduced in this article as Star Graph (SG) algorithm. This graph describes the details of communication among individuals to share their information and make a new decision. A new labyrinthine network of neighbors is defined in the decision-making process of the algorithm. In order to prevent getting trapped in local optima, the neighboring networks are regenerated in each iteration of the algorithm. In this algorithm, the normal distribution is utilized for a group of agents with the best results (guidance group) to replace the existing infeasible solutions. Here, some new functions are introduced to provide a high convergence for the method. These functions not only increase the local and global search capabilities but also require less computational effort. Various benchmark functions and engineering problems are examined and the results are compared with those of some other algorithms to show the capability and performance of the presented method.