본 연구는 댐 후보지에 대한 우선순위 분석이 결측 정보에 따라 다기준 의사결정 방법 및 결측정보 접근방법에 따라 어떻게 달라지는지를 조사하였다. 전략환경평가(Strategic Environmental Assessment, SEA)는 한국의 댐 건설 장기 계획에서 환경 및 생태학적 영향을 기반으로 한 지속가능한 댐 후보지 선정에 적용되고 있다. 그러나 특정 정보가 결측된 경우 SEA는 댐 후보지를 선정하는 데 어려움이 있다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 방법으로 AHP, ELECTRE III, PROMETHEE II, Compromise Programming을 적용하였고, 결측 정보 보완을 위해 이항분포와 균등분포형을 사용하였다. 본 연구에서는 전국의 댐 선정 후보지에 적용하여 다중 기준 의사 결정기법과 정보 생성 방법에 의존하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 이항분포형을 적용한 결과가 균등분포형을 적용한 결과보다 보다 명백한 우선순위를 보여 주었다. 또한, 다기준 의사결정방법에 따라서는 댐선정 후보지 결과가 달라지지 않는 것으로 나타났다. 따라서, 다기준 의사결정방법 적용시, 결측 정보를 생성하기 위해 이항분포를 사용하면 균등분포 적용시보다 우선순위를 제공하는데 더 효과적이라고 판단된다.
교육행정정보시스템(NEIS)은 인터넷을 통하여 학교와 그 상위기관간의 행정 업무를 연계하기 위하여 정부에 의해 주도된 교육 분야의 혁신적 프로젝트이다. NEIS는 교육행정업무에 대한 재설계와 정보화 전략에 따라 행정서식을 표준화하여 교원의 업무를 경감시켜 보다 나은 품질의 교육을 제공하고 온라인을 통해 관련된 교육 문제를 해결하기 위해 도입되었다. 본 논문은 NEIS의 효과적인 활용에 영향을 미치는 요인들을 도출하여 이를 계층화하고, 다중 의사결정기법을 이용하여 핵심요인간의 상대적인 중요도 평가를 통해 NEIS의 효과적인 활용방안을 모색하고자 한다. 분석결과는 NEIS의 사용자들의 만족도 제고와 향후 NEIS의 개선 전략을 개발하는데 유용하게 사용될 수 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.671-678
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2011
데이터마이닝은 방대한 양의 데이터 속에서 쉽게 드러나지 않는 유용한 정보를 찾아내는 기법으로서 의사결정나무, 연관 규칙, 군집분석, 신경망 분석 등의 기법이 있으며, 이중 의사결정나무 알고리즘은 의사결정 규칙을 도표화하여 관심대상이 되는 집단을 몇 개의 소집단으로 분류하거나 예측을 수행하는 방법으로서 고객세분화, 고객 분류, 문제 예측 등의 여러 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 일반적으로 의사결정나무의 모형 생성 시, 모형 생성의 기준 및 입력 변수의 수에 따라 복잡한 모형이 생성되기도 하며 특히 입력 변수의 수가 많을 경우 종종 모형 생성 및 해석에 있어 어려움을 격기도 한다. 이에 본 논문에서는 의사결정나무 생성 시, 입력 변수에 대한 매개 관계를 파악하여 나무 생성에 불필요한 입력 변수를 제거하는 방법을 제시하고 그 효율성을 파악하기 위하여 실제 자료에 적용하고자 한다.
모듈러 공사는 현장이 아닌 공장에서 제작되기 때문에 반드시 운송공정이 포함되며, 운송장비에 따라 공법과 모듈의 크기 결정에 영향을 미치므로 설계단계뿐 아니라 시공계획단계에서 매우 중요하다. 그러나 운송에 관한 연구는 스케쥴 관리 차원에서만 논의되고 있어 운송에 큰 영향을 끼치는 운송 장비를 의사결정하기에 참고할 객관적 기준이나 자료가 부족하다. 본 연구에서는 모듈러 객체 공사에서 시공 계획수립 시 각 공사별 체계적 검토와 객관적 의사결정을 할 수 있도록 운송장비 영향요인과 의사결정지원모델을 제시하였다. 운송장비 선정에 영향을 끼치는 요인을 도출하기 위해 문헌 분석과 전문가 인터뷰를 진행하였고 이를 통해 총 5개의 영향요인과 영향요인별 세부요인을 도출하였다. 다중매트릭스를 이용하여 의사결정 지원모델을 구축하였고 두 가지 사례에 의사결정 지원모델을 적용하여 영향요인의 쌍대비교와 영향요인별 대안의 적합도 쌍대비교를 실시했다. 본 연구에서 제시한 의사결정 모델은 평가과정을 수리적으로 확인할 수 있어 현장에서 장비 선정과정의 객관성과 투명성을 확보하고 운송연구의 기초자료로서 활용될 수 있을 것이다.
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.
본 연구에서는 AOA(Angle of Arrival)와 TOA(Time of Arrival) 그리고 TDOA(Time Difference of Arrival)의 추정값을 이용한 위치 추정 기법들이 설명되고 분석된다. 이들 기법들을 다중경로 페이딩 (mutipath fading)과 shadowing을 갖는 마이크로셀 환경에 적용한다면, 빠르고 예측할 수 없는 신호 레벨의 변화로 인하여 이동체의 위치를 정확히 추정하는 것은 어렵다. 따라서 본 연구에서는 수신 신호 세기(RSS: Received Signal Strength) 이외에 이동체와 기지국간의 거리, 이동체의 이동방향, 이동체의 이전위치와 같은 부정확한 다수의 파라미터를 동시에 고려하는 퍼지 다기준 (multi-criteria) 의사 결정 방법을 이용하여 이동체의 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여, 이동체의 방향과 속도의 영향을 분석한다.
제조공정의 대다수 장비들은 기존의 수동 설비에서 자동화 시스템이 접목된 설비로 전환되는 추세다. 공정 의사결정을 내리는 생산 관리자들은 전문적인 의사결정 기법의 관리 및 활용이 익숙하지 않기 때문에, 시스템 등의 방안을 이용하기보다 컨설팅 등의 외부 중개자를 통해 단발적인 조치를 받는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 제조공정에서 발생하는 데이터 입력의 문제점과 의사결정 시스템을 통하여 납기일에 맞추어 납품이 가능한지, 공정 중에 사용되는 자재들의 수급 정보를 확인하고, 다중 입출력장치인 Android Application과 ATmega2560을 활용한 입력 모듈을 제안하였다. 이로 인하여, 제조 공정 생산업무의 작업효율 향상 및 공정 정보의 변경에 쉽게 대응 및 작업 공장 데이터 누락 감소하였으며, 생산성 향상으로 인한 납기일 준수 및 제품 만족도 향상으로 경영 개선에 이바지 하고자 한다.
점차 지리정보시스템(GIS; Geographic Information System)에서 표현의 다양화가 요구되어지며 특히 위성영상의 데이터는 거대하기 때문에, 지라공간의 자세한 연구를 원하는 사용자에게 많은 처리시간과 고가의 비용이 요구된다. 바면 웹에서 성능향상을 위해 공간데이터의 양을 줄인다 보면 공간데이터를 다양하게 표현하지 못하는 경우가 발생하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 공간데이터에 대한 양적 부담을 줄이고 공간데이터의 정확도를 유지할 수 있는 Multi-Scale에 따른 Multi-Resolution(MS-MR) 기법을 제안하고자 한다. 즉, 서버에서 축척의 정량화를 통해 레이어가 추가될 지점과 다중 해상도의 구간을 정하여 맵을 점차 확대함에 따라 다중해상도의 레스터맵이 클라언트에게 점진적으로 전송된다. 이는 인터넷 연결상태와 GIS 사용목적에 따라 적절한 다중 해상도의 레스터맵을 제공하게 되며, 사용자가 진화적으로 시스템 추구로 빠른 정보습득과 의사결정을 돕는 효과를 기대할 수 있게 한다.
위치 기반 서비스는 사용자 중심의 위치를 기반으로 한 정보 서비스이며 유비쿼터스 시대에 있어서 핵심적인 엔진으로서 논의되어져오고 있다. 본 연구의 목적은 다중 의사 결정 기법을 통해 이동 단말 사용자의 위치 정보와 공간적 선호도를 반영한 새로운 온톨로지 추론 시스템을 개발하는 것이다. 이를 위해 POI 검색을 위한 온톨로지 기반의 LBS 추론시스템을 개발하고 사용자의 상황인식정보와 개인적 특성 및 공간선호도에 따른 온톨로지로 구축을 하여 그 구현 결과를 보였다. 또한 사용자의 의사결정시 결정기준요소에 가중치 부여를 위한 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 위치 기반 서비스 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 낙동강수계 일별 운영 계획 수립을 위한 저수지군 최적 연계운영 모형(CoMOM, Coordinated Multiple Reservoir Operating Model)을 개발하였다. 이를 위하여 동적 네트워크 흐름 모형을 기반으로 한 다중목적 혼합 정수 목표계획 모형 (MOMIGP, Multiple Objective Mixed Integer Goal-Programming)을 수립하였다. 이 모형은 월말 목표 수위 및 운영 제약 등을 목표 계획법으로 구성하였으며, 일별 운영의 특성을 고려하여 하도추적의 효과를 반영하였고, 선형화된 발전함수를 이용하여 발전량을 최대화 하도록 한 후 정확한 발전량을 사후에 산정하였다. 이와 같이 수립된 수학 모형을 GUI를 비롯한 프로그램(CoMOM)으로 개발하여 사용자가 편리하게 수행 할 수 있도록 하였다. 이 프로그램은 의사결정자의 운영 목표와 의도를 효과적으로 반영할 수 있도록 대화형 목표 계획법을 구현하였으며, 상충되는 여러 목적에 대하여 가능한 파래토(Pareto) 최적해를 제시하고 의사결정자가 가장 선호하는 해를 선택하도록 대화형 다중목적 계획법 CBITP(Convex hull of individual maxima Based Interactive Tchebycheff Procedure)를 활용하여 구현하였다. 한편 객체지항적 프로그램 기법을 활용하여 수계 내의 노드(저수지, 수요지, 발전소 등)를 추가 하거나 삭제 할 수 있도록 하여, 다른 수계로의 확장이 용이하도록 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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