• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.265-268
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• 2007

다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 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.

• Korean Journal of Logic
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• v.12 no.2
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• pp.89-114
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• 2009

We have many causal beliefs, and they play an important role in our decision making. Unlike evidential decision theory, causal decision theory claims that an account of rational choice must use causal beliefs to identify the considerations that make a choice rational. I claim that evidential decision theory is refuted by the original Newcomb's problem but not by the medical Newcomb problem. The latter is taken to be the best example to point out the weakness of evidential decision theory. However, by the explicit statement about causal relations, I argue that the medical Newcomb problem loses its strength in refuting evidential decision theory. With this argument, this paper clarifies the difference between evidential decision theory and causal decision theory.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 1996.04a
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• pp.190-201
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• 1996

설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.10-10
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• 1993

본 연구에서는 다품종(multiple products) 다단계(multi-stage) 흐름 생산시스템에서의 제품별 로트 투입순서결정무제를 다루었다. 다단계 흐름 생산시스템의 투입순서 결정문제에 대한 기존연구는 각 단계의 기계대수가 1대인 경우에 관한 것이 대부분이지만, 본 연구에서는 각 단계의 기계대수가 복수이고 각 제품의 생산량이 로트로 주어지며, 또한 각 단계마다의 이송이 로트로 이루어지는 것이 아니라 1단위로 이루어지는 생산시스템을 대상으로 하였다. 그리고 각 제품의 생산준비기간은 투입순서와 관계 없이 일정하며 앞 단계에서 제품이 도착하지 않더라도 생산준비는 먼저 수행될 수 있다고 가정하였다. 제품별 로트 투입순서 결정문제에서 사용된 성능평가기준(performance measure)은 총작업소요시간(makespan)이며 순열투입순서(permutation schedule)만을 대상으로 하였다. 결정기법으로는 투입순서 결정문제에서 효율적인 것으로 알려져 있는 분지한계법(Branch & Bound)이 사용되었으며 분지한계법에서 이용되는 부분투입순서(partial sequence)에 대한 하한값(lower bound)을 제시하였다. 제시된 기법을 사용하면 현실적인 크기의 제품별 로트 투입순서 결정문제를 적당한 시간내에 충분히 해결할 수 있을 것으로 보인다. 제시된 해법으로 해결된 수치예제가 주어져 있다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.26 no.2
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• pp.221-249
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• 2012

The purpose of this study is to investigate students decision-making progress through ill-structured problem solving process. For this study, 25 fifth graders in an elementary school were observed by applying ABCDE model (Analyze - Browse - Create - Decision making - Evaluate), and analyzed their decision-making progress analyzing framework which follows 3 steps - making their own decision, discussing/revising with peers, and lastly decision making/solving problem. Upper two groups with better performance in ill-structured problem solving model among 6 groups showed active discussion in group and decision making process with 3 steps (making their own decision, discussing/revising with peers). Even though their decisions are not good-fit to mathematical reasoning result, development and application of ill-structured problems would bring better ability of high level thinking and problem solving to students.

• ETRI Journal
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• v.5 no.3
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• pp.3-8
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• 1983

In the area of computer network planning, a location-allocation-size problem is involved. Since multi-facility location-allocation-size problems are very complex in formulating a mathematical model, it is a usual practise to adopt alternative approaches, which give no optimal results, instead of the optimal solution by mathematical approach. In this article, however, an attempt is made to formulate a mathematical model for the decision making problem of computer network design.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.2
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• pp.220-226
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• 2015

Semantic role labeling (SRL) systems determine the semantic role labels of the arguments of predicates in natural language text. An SRL system usually needs to perform four tasks in sequence: Predicate Identification (PI), Predicate Classification (PC), Argument Identification (AI), and Argument Classification (AC). In this paper, we use the Korean Propbank to develop our Korean semantic role labeling system. We describe our Korean semantic role labeling system that uses sequence labeling with structured Support Vector Machine (SVM). The results of our experiments on the Korean Propbank dataset reveal that our method obtains a 97.13% F1 score on Predicate Identification and Classification (PIC), and a 76.96% F1 score on Argument Identification and Classification (AIC).

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.421-422
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• 2018

작업 순서 결정 문제의 목표는 다양한 작업들에 대한 최적의 처리 순서를 결정하여 총 처리시간이나 납기 지연과 관련된 지표들을 최소화하는 것이다. 나아가, 실제 생산 현장에서는 작업 처리 순서를 결정할 때, 긴급도나 고객과의 관계 등과 같은 요인을 고려하여 일부 작업들을 특정 시간 내에 완료해야 할 수 있으며, 이 같은 제약 조건을 완료 시간 제약이라 한다. 본 논문에서는 완료 시간 제약을 갖는 작업 순서 결정 문제의 개념과 특성에 대해 살펴보고, 이러한 문제를 풀이하기 위한 알고리즘 개발에 후보 순위 접근법을 적용할 것을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.522-524
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• 2003

품사 결정 문제는 자연언어처리의 가장 기본적인 문제들 중 하나이며, 기계학습의 관점에서 보면 분류 문제(classification problem)로 쉽게 표현된다. 본 논문에서는 품사 결정의 모호성을 해소하기 위해서 최대 엔트로피 부스팅 모델(maximum entropy boosting model)을 이 문제에 적응하였다. 그리고, 품사 결정에서 중요한 요소 중의 하나인 미지어 처리를 위해서 특별히 설계된 일차 자질을 고려하였다. 최대 엔트로피 부스팅 모델의 장점은 쉬운 모델링인데, 실제로 품사 결정을 위한 일차 자질만 작성하는 노려만 들이고도 96.78%의 정확도를 보여 지금까지 알려진 최고의 성능과 거의 비슷한 결과를 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.227-227
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• 2012

본 연구는 수자원계획 문제에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 발생할 수 있는 두 가지 문제에 대해 분석하였다. 첫 번째는 다기준 의사결정기법 선택의 차이가 결과에 어느 정도 영향을 미칠 수 있는지를 제시하였고 두 번째는 평가기준에 대한 가중치와 대안들의 평가치에 대한 불확실성을 최소화하기 위해 민감도 분석을 수행하는 절차를 제시하였다. 첫 번째 문제를 위해 가중합계법, Compromise Programming, 계층화분석과정, 수정된 계층화 분석과정, 가중곱방법, TOPSIS, ELECTRE-2, Regime 방법을 사용하였다. 또한 최근 사용빈도가 높은 삼각형 Fuzzy 숫자와 다기준 의사결정기법을 결합한 기법에 대해서도 분석하였는데 Fuzzy WSM, Fuzzy 계층화분석과정, Fuzzy 수정 계층화분석과정, Fuzzy TOPSIS, Fuzzy Compromise Programming을 검토하였다. 분석결과 평가기준에 대한 가중치 조건과 표준화 방법이 동일한 상황에도 불구하고 조금씩 다른 순위를 제시하는 것으로 나타났다. 또한 다양한 MCDM 기법들을 적용해도 동일한 순위로 나타나는 대안들이 있었다. 따라서 다기준 의사결정기법을 사용한 수자원 관리계획을 수립할 때에는 다양한 분석기법을 활용해서 기법의 선택으로 인한 불확실성을 최소화해야 한다. 두 번째 문제는 평가기준에 대한 가중치와 대안의 효과 정량화 자료의 불확실성을 극복하기 위해 각각에 대한 민감도 분석을 수행하였다. 본 연구는 유량확보와 수질개선을 위한 수자원 계획 수립을 위해 가중합계법을 이용한 문제에 두 경우의 민감도 분석을 모두 수행하였다. 이 과정에서 결정계수와 민감도 계수를 산정하여 이용하였다. 본 연구는 향후 수자원 관리 및 계획 분야에서 다기준 의사결정기법을 적용할 때 사용될 수 있는 기초 가이드라인이 될 것이다.