• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.978-989
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• 1995

현실적으로 다속성 의사결정(Multi-Attribute Decision-Making:MADM)문제들은 대안과 속성의 수가 매우 많은 것이 보통이기 때문에 이것을 모두 합리적으로 고려하여 최적의 대안을 선정한다는 것은 매우 어려운 일이다. 지금까지 연구 개발된 기존의 수리적 방법들은 주어진 문제에 대한 제약을 가하여 최적해(optimal solution)를 구할 수 있지만 의사결정자들의 입장을 정확히 반영하지 못하는 경우가 대부분이며, 이를 개선하기 위한 기존의 대화형 접근방법은 고려해야 할 대안과 속성의 수가 많아지면 대안 간의 쌍비교등을 통하여 의사결정자가 제공해야 하는 정보의 양이 기하급수적으로 증가한다는 어려움과 함께 최적해가 보장되지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 대안과 속성의 수가 매우 큰 의사결정상황 하에서 의사결정자가 중요하다고 생각하는 속성의 그룹부터 단계적으로 고려해 가면서 대안의 수를 점차적으로 감소시킬 수 있는 보다 효율적인 대화형 접근방법을 구축하는데 있다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1996년도 봄 학술발표회 논문집
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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.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.251-256
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• 2007

성형외과에서는 웹 방문자를 늘리기 위하여 다양한 노력을 하고 있지만, 웹 사이트의 어떠한 속성이 웹 방문자 수를 증대시키는지에 대한 체계적인 연구는 찾아보기 어렵다. 본 논문에서는 방문자 수가 많은 성형외과 웹 사이트와 방문자 수가 적은 웹 사이트를 구분하는 속성을 규명하였다. 다중 판별 분석과 의사결정 나무 기법, 신경망 분석 기법을 이용하여 방문자의 다소 (多少)를 구분하는 속성들을 도출하였다. 웹 사이트의 속성 중 '가상성형프로그램', '정보추천' 등 소수의 속성이 방문자 수의 다소(多少)를 설명하는 것으로 드러났다.

• 논리연구
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• 제12권1호
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• pp.45-87
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• 2009

이 글에서 필자는 결정론적 인과를 토대로 속성 수준의 인과와 사건 수준의 인과의 연관성을 주장하는 하우스만(Hausman 1998)의 이론을 비판하고 두 수준의 인과의 관계를 바르게 이해하는 데 무엇이 필요한지를 제시한다. 하우스만은 결정론과 배경 조건의 다양성을 토대로 그리고 비결정적 상황에서는 확률에 대한 결정론적 인과를 토대로, 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과에서 도출된다는 의미에서 속성 수준의 인과는 사건 수준의 인과의 일반화라고 주장한다. 필자는 그 관계에 대한 문제를 제기하고 이 문제는 사건 수준의 인과에 본질적인 인과 연결을 주목하지 않은 채 변수들 간의 의존 관계만으로 두 수준의 인과의 관계를 단순히 해명하는 데에 있다고 지적한다. 필자는 두 수준의 인과의 관계는 단순히 한 가지 관점이나 방식으로 파악될 수 없고 해명, 설명, 예측 둥 다양한 관점에서 복합적으로 파악되어야 한다고 주장한다. 특히 사건 수준의 인과는 속성 수준의 인과에 개념적으로 의존하는 관계를 주목한다.

• 대한교통학회지
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• 제23권3호
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• pp.149-159
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• 2005

버스서비스권역의 결정은 버스서비스체계를 계획하는 단계에서 가장 우선적으로 고려되어야한다. 이용자의 출발지 또는 목적지에서 이용이 가능한 버스정류장이 있는가의 문제는 버스서비스 선택가능성에 결정적인 영향을 미치기 때문이다. 버스서비스 이용 자체가 불가능할 경우, 다른 서비스 질적 측면의 구성요소의 개선은 해당서비스를 선택하는데 전혀 영향을 주지 못한다. 따라서 버스서비스권역은 이용자의 출발지 또는 목적지로부터 합리적인 도보거리 또는 일정 도보시간으로 결정되어져야한다. 계획단계에서 버스서비스권역을 좀더 현실적으로 결정하기 위해서는 이용자의 속성이 고려되어야한다. 따라서 본 연구에서는 1) 이용자 속성에 따른 한계도보시간의 차이를 조사 분석하고, 2) 이용자 속성을 고려한 버스서비스권역 결정모형을 유도하였다. 본 연구에서는 버스서비스권역 결정모형을 1) 이용자 속성을 무시하는 경우 2) 이용자 연령을 고려하는 경우. 그리고 3) 이용자 수입을 고려하는 경우로 구분하여 유도하였으며, 이를 통해 어떤 지역에서 목표 버스이용자수를 확보할 수 있는 버스정류장의 간격을 결정하기 위한 산정과정을 예제로 제시하였다. 본 연구에서 제시된 버스서비스권역 결정모형은 계획가가 어떤 지역의 버스서비스 계획단계 또는 개선단계에서 최적 버스정류장 간격을 채택하는데 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.12-22
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• 2016

본 연구의 목적는 스마트폰 중독방지 앱을 통한 자기결정적 조절 가능성을 평가하는 것이다. 이를 위해 스마트폰 중독방지 앱이 청소년 이용자의 자기결정적 동기를 촉진시키기 위한 기본심리욕구, 즉 자율성, 유능성, 관계성를 지지하는 속성을 가지고 있는지를 내용분석을 통해 살펴보았다. 26개의 중독방지 앱을 분석하였고, 그 중에서 8개는 자녀폰 연동 부모관리형 앱, 18개는 자기관리형 앱이었다. 내용분석 결과, 분석된 앱 중에서 오직 3개의 앱만이 자율성, 유능성, 관계성을 지지하는 속성을 모두 가지고 있었다. 자기관리형 앱의 경우, 대부분이 차단 제한 잠금 등 이용환경을 자율적으로 설정하는 기능을 제공하는 등 자율성 지지 속성들을 가지고 있었으나, 대상 행동을 유지하는 데 도움이 되는 유능성과 관계성 속성은 매우 낮았다. 자녀폰 연동 부모관리형 앱은 자율성, 유능성, 관계성 속성이 모두 낮았으며, 자기결정적 동기를 저해하는 통제성이 상당히 높았다. 이러한 연구결과는 현재 유통되고 있는 중독방지 앱이 청소년 이용자의 자기결정적 조절동기를 촉진시키는 데 한계가 있음을 보여준다. 이용자의 자율성, 유능성, 관계성 욕구를 고려한 중독방지 앱 개발이 요구된다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2006년도 추계학술대회
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• pp.320-326
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• 2006

지식경영의 기본적인 목적은 조직 구성원간에 효과적으로 지식을 공유 하도록 하는 것이다. 지식 경영에 관련된 많은 연구들은 지식 공유가 필요한 상황 및 지식 공유를 촉진시키는 조직 환경에 집중해왔다. 그러나 조직에 속한 개인들이 누구와 어떻게 지식을 공유하는 것이 가장 효과적인지에 대해서는 충분한 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구의 첫 번째 주제는 지식 전달자와 지식 수용자간에 지식을 주고 받을 때 전달되는 지식 속성의 질을 결정하는 요인을 규명하는 것이다. 특히 본 연구는 프로젝트를 수행하는 개인간의 지식 공유에 초점을 맞추고 있다. 본 연구의 두 번째 주제는 지식 속성의 구성과 지식 속성이 지식 효용 및 업무 결과의 물리적 그리고 심리적 측면에 어떠한 영향을 미치는 지를 규명하는 것이다. 본 연구는 기존 연구와 달리 지식 속성의 질을 지식 공유의 성공 여부를 결정짓는 중요 요소로 인지한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제6권8호
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• pp.2106-2112
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• 1999

의사결정에 있어 정보란 의사결정자가 의사결정을 하는데 사용하도록 의미 있고 유용한 형태로 처리된 데이터이다. 이러한 정보들에 있어서 불필요한 속성들을 제거하여 처리함으로써 의사결정의 효율을 높일 수 있다. 러프 집합 이론은 불필요한 속성을 제거하고 분류화 하는데 뛰어난 능력을 가지고 있으나 속성 감축시 속성 수와 튜플 수에 따라 복잡한 계산을 요구한다. 따라서 속성들 사이의 상호연관성을 나타내는 척도로서, 두 변수간의 독립성에 관한 검정방법인 $\chi$2와 러프 집합의 종속성을 이용하여 속성들을 감축하고 이를 신경망의 입력 유니트로 사용하므로써 기존의 모든 속성을 입력으로 하여 신경망을 구성하는 것보다 간단하며 학습효율의 향상 및 정확한 의사결정을 지원할 수 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.367-374
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• 1999

본 논문은 대규모 데이터베이스에서 의사 결정을 위한 지식을 효율적으로 추출하기 위해 개념 상승과 속성 감축에 기반한 통합적 방법을 제안한다. 본 방법은 클리스터링 기법에 의해 개념 트리를 자동생성하고 개념 상승기법에 의해 데이터 베이스를 일반화하며 속성의 중요도를 사용한 속성 감축에 의해 최적감축을 하고 식별가능 행렬과 함수를 사용하여 효율적으로 속성값을 감축하여 최적의 최소결정 규칙을 유도한다. 본 방법은 투자 계획이나 가격 결정과 같은 의사결정 업무 각종 고장 진단이나 의료 진단을 위한 지식 베이스구축 마케팅 분석이나 실험 데이터 분석 고수준의 질의 에 의한 정보검색 등에 효과적으로 사용될수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.107-113
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• 2014

러프집합에서 식별불능의 관계와 근사공간의 개념을 이용해서 의사결정표로부터 최적화된 정보를 유도하게 된다. 그러나 일반적으로 결정표에서 데이터의 중복이나 비일관성은 피할 수 없기 때문에 속성의 중요성은 지식의 감축에서 매우 중요한 개념이다. 속성의 중요성에 대한 대수학적인 정의는 도메인중의 완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이고, 정보이론적인 정의는 도메인 중의 불완전한 부분집합에 대한 해당 속성이 주는 영향을 고려하는 것이다. 따라서 속성 중요성은 정보이론적인 관점의 정의와 대수학인 관점의 정의가 분명하게 차이가 있다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 정보를 최적화하기 위한 정보이론적인 척도로써 러프집합을 이용한 조건부 정보엔트로피를 제안하고 그 효용성을 보인다.