This study applies factor analysis of an author cocitation frequency matrix derived from a database file that consists of a total of 1095 cited reference records taken from 95 citing decision support systems articles published in Korean journals. This study identified the influence of social psychology, cognitive psychology, management information systems, strategic management, and organizational behavior/organizational design to the development of group support systems, user-interface, and executive information systems research subspecialties. This research establishes a benchmark to be used in the future research, which is necessary to account for the ongoing changes in the intellectual development and structure of DSS Research in Korea before solid conclusion can be reached about the maturity and on-going development of the DSS field in Korean.
This paper presents a research model, which identifies a relationship between medical error reduction, efficiency of organizational systems, and employee satisfaction with organizational support. The proposed model was tested through hypotheses, based on data collected from 210 respondents from the medical staff of large -sized (i.e., more than 500 beds) residential hospitals in cities of South Korea. The results of the study showed that medical error reduction is associated with corrective system and employee satisfaction with organizational support. Therefore, it is very important that organizations improve their employees' satisfaction by providing sufficient support (e.g., information support and sharing, work guide book, etc.) for their work. In addition, in organizational systems, the corrective system has positive relationship with medical error reduction. In terms of corrective procedures, leaders or managers can make improvements by providing and supporting a friendly work environment where errors may be reported without blame and discussed in order to be corrected.
This paper is to evaluate the application potentials of data mining in the areas of Supply Chain Management (SCM) and to suggest the architectures of Decision Support Systems (DSS) that support data mining activities. We first briefly introduce data mining and review the recent literatures on SCM and then evaluate data mining applications to SCM in three aspects: marketing, operations management and information systems. By analyzing the cases about pricing models in distribution channels, demand forecasting and quality control, it is shown that artificial intelligence techniques such as artificial neural networks, case-based reasoning and expert systems, combined with traditional analysis models, effectively mine the useful knowledge from the large volume of SCM data. Agent-based information system is addressed as an important architecture that enables the pursuit of global optimization of SCM through communication and information sharing among supply chain constituents without loss of their characteristics and independence. We expect that the suggested architectures of intelligent DSS provide the basis in developing information systems for SCM to improve the quality of organizational decisions.
Computer-based systems operating between two or more co-operating organizations as part of their business relationship are generally referred to as inter-organizational systems(IOS). IOS automates aspects of transactional work between organizations and coordinate other activities. These systems facilitate organizational interaction as well as flows of materials, services and information. This planning provides as business direction for IOS applications, coordinates the efforts of participants, and deals with technical and non-technical IOS issues. This paper seeks to research the effect of strategic determinants of IOS to the efficiency of IOS. The determinants that selected from prior researches are top management support, is support and vendor/consultant support. The results show that the effect of top management support to efficiency of IOS was significant and this effect mediates the effect of other factors.
In this paper, we propose a multi-layered architecture of workflow management systems based on CORBA (Common Object Request Broker Architecture). The system aims to support product development processes in distributed environment. Many companies have started to adopt workflow management systems to manage and support their business processes. However, there are many problems in direct application of those systems to product development environments. These mainly resulted from the dynamic features of product development processes. It is strongly required to support dynamic processes as well as static and procedural ones in an integrated and consistent manner. To meet these requirements, a basic workflow management system has been developed as the core component of the integrated architecture. This performs the basic functions of workflow management system. Second, a dynamic workflow management system based on a bidding mechanism has been developed to manage processes that cannot be easily defined or are likely to be modified, Finally, an SGML workflow management system, which is the third layer in the architecture, has been developed to manage documents processing workflows by integration SGML documents contents and process information into the structured SGML document.
Many aquatic ecosystems suffer from anthropogenic disturbances, including the introduction of damaging levels of toxic substances. The effects of disturbances include complex relations with various components involved in the systems, and can include physical, chemical, and hydrological disruption depending of the contaminant. Decision Support Systems (DSSs) are developed to help decision makers to deal with complex management crises, through the systematic structuring and evaluation of decisions, and through providing easy-to-use and integrated tools for information elaboration and display. We reviewed various DSSs developed for toxic substances in aquatic ecosystems, and suggested a conceptual framework which is best suited to the management of such issues within Korea. It may assist stakeholders with their decision making process, and in the achievement of a consensus on water management solutions.
Purpose - This article's aim is to examine how the utilization of existing and future decision-support systems will lead to a change in the auditing process. Research design, data, and methodology - An information system is a special decision-support system that combines information obtained from various sources and communicates among them to help in assessing appropriate complex financial decisions. This paper analyzes techniques such as data and text mining as components of decision-support systems to be used in the auditing process. Results - We present views about how existing decision-support systems will lead to a change in audits. Auditors, who currently collect significant data manually, will in the future move towards management through complex decision-support systems. Conclusions - Although some internal audit functions are integrated into systems of continuous monitoring, the use of such systems remains limited. Thus, instead of multiple decision-support systems, a unified decision-support system can be deployed for this that includes sensors integrated within a company in different contexts (e.g., production, sales, and accounting) that continually monitors violations of controls, unusual patterns, and unusual transactions.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.214-217
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1996
Early decision support systems (DSS) were the "passive" decision support systems in the sense that the systems only able to do what the users explicitly direct them to do. But some researchers such as Raghav Rao et al. [51 showed architectures to suggest general idea of the innovative DSS systems which offer active form of decision support, say, "active Intelligent Decision Support Systems(active IDSS)". The system can perform not only what the users want to do but some voluntary (or involuntary) intelligent works. This paper presents the issues in the design of the active IDSS in the domain of investment evaluation, a domain area where few researchers have suggested frameworks or architectures to discriminate good investment from bad one. We propose a new paradigm, by utilizing historical investment results using neural network and Multivariate Discriminant Analysis(MDA), to identify goodness of investment. A new active IDSS architecture which consists of neural network, expert system and three components of the traditional passive DSS is suggested with some scenario based results.nario based results.
In this paper, it is indicated that, currently, foundation of small and medium businesses is generally increasing in number, but the establishment of manufacturing companies is very slow. This is because of many factors interfering with promotion of the opening of small and medium businesses such as endless bakruptcies of the businesses and uncertain perspective. Therefore, it will be expected to encourage people to start business and activate establishment of small and medium sized manufacturing companies by improving tax support systems and providing tax support information services for founed companies and foundation supporting companies.
Knowledge management has been increasingly recognized as important in business management context. Although knowledge management has been proposed as an enabler to reach competitive advantage, little research has considered applying knowledge to business decision-making activities, which may be the main task of enterprise management. The application of knowledge to decision-making has a more significant impact on organizational performance than mere knowledge management for operational level processing. For this purpose, the present study proposes a decision support loop based on the integration of knowledge by adopting a cognitive modeling approach. The proposed model is then discussed, in the real context of an application case.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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