• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.25 no.11
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• pp.1519-1524
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• 2021

In this paper, we propose a method that uses fuzzy decision tree based health pre-diagnosis system of oriental medicine. The proposed fuzzy decision tree based health pre-diagnosis system uses the data from the past which has been pre-trained to get the boundary values based on entropy then, when the user inputs the symptoms, the top 5 diseases that causes those symptoms are extracted. With the extracted top 5 diseases, the system provides information on those diseases with the cause and how to treat them with folk remedies. The database of the diseases and their symptoms is established with the information based on the various books that the oriental doctor recommended then reviewed by the oriental doctor for confirmation. By utilizing the data from the past to train the symptoms of the diseases, the proposed oriental medicine-based health pre-diagnosis system method could provide more accurate diagnosis results faster.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.28 no.10
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• pp.37-53
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• 2023

The AI based intelligent command and control system can automatically analyzes the properties of intricate battlefield information and tactical data. In addition, commanders can receive situation analysis results and battlefield awareness through the system to support decision-making. It is necessary to build a battlefield situation analysis dataset similar to the actual battlefield situation for learning AI in order to provide decision-making support to commanders. In this paper, we explain the next step of the dataset construction method of the existing previous research, 'A Virtual Battlefield Situation Dataset Generation for Battlefield Analysis based on Artificial Intelligence'. We proposed a method to build the dataset required for the final battlefield situation analysis results to support the commander's decision-making and recognize the future battlefield. We developed 'Dataset Generator SW', a software tool to build a learning dataset for battlefield situation analysis, and used the SW tool to perform data labeling. The constructed dataset was input into the Siamese Network model. Then, the output results were inferred to verify the dataset construction method using a post-processing ranking algorithm.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.152-154
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• 2000

World Wide Web(WWW) 데이터가 폭발적으로 증가하고 있는 시점에서, WWW의 데이터로부터 유용한 정보를 찾아내고 분석하는 일이 필요해졌다. 또한 WWW의 데이터만으로는 얻을 수 없는 기업의 의사결정을 위한 정보를 얻기 위해, 웹 페이지 접근 기록에서 얻어진 웹 로그기록들과 기업의 판매 트랜잭션 데이터베이스, 광고 데이터베이스 그리고 고객 정보를 통합하여 데이터 웨어하우스를 구축한다. 이러한 과정은 기업활동의 결과로 축적된 데이터 자원과 WWW의 데이터를 통합하여 체계적인 정보기반을 구축하고, 이러한 자원을 전략적으로 재활용하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 WWW의 데이터와 기업의 데이터베이스를 통합하여 웨어하우스를 설계하고 여기에 데이터마이닝, OLAP을 적용하여 CRM에 활용하는 방안을 제안하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 1999.06a
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• pp.227-239
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• 1999

본 연구에서는 부서간 갈등을 해결하기 위한 새로운 방법론으로서 웹 기반 협상지원시스템 (Web-based Negotiation Support System: Web NSS)을 제안한다. 기업의 경영활동에 있어서 각 부서간에는 여러 가지 이유로 인해 갈등이 존재한다. 대표적으로 생산부서와 마케팅 부서간에는 갈등이 항상 존재하기 마련이다. 예를 들어, 마케팅 부서에서는 수시로 변하는 고객들의 요구사항에 맞추기 위해서 제품라인을 확대하여 다양한 제품들을 생산하고, 그에 따른 높은 판매실적을 원한다. 그러나, 생산부서에서는 이와는 달리 적은 종류의 제품을 가능한한 한정적으로 생산하여 제품에 들어가는 원가를 절감하고 그에 따라서 생산실적을 높이려고 한다. 이 같은 유형의 부서간 갈등은 결과적으로 기업의 전체적인 성과를 저해시키는 요인으로 작용한다. 또한, 최근 대부분의 기업은 각각의 부서별 기능을 분산형태로 운영하고 있어서 관련부서가 지리적으로 멀리 떨어져 있게 되어 새로운 의사결정통합 지원시스템이 절실히 요구된다 본 연구에서는 이러한 상황에 적합한 새로운 유형의 갈등관리 메커니즘으로서 웹 기반 협상지원시스템을 제안한다. 본 시스템은 생산부서와 마케팅부서간의 갈등을 해결하고 이를 협상의 형태로 지원하기 위한 웹 기반 의사결정지원시스템이다. 본 연구에서는 실험과정을 통하여 제안하는 의사결정지원시스템의 성과를 증명하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.11-11
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• 2020

18년 물관리일원화 이후 인프라와 사람 중심으로부터 자연과 인간의 조화를 위한 환경·생태계의 자연성 회복으로의 물관리 패러다임 전환이 빠르게 이루어지고 있으며, 대규모 국책사업이후의 하천 관리에 있어서도 기존의 이수, 치수, 환경이라는 단순한 기능적 구분을 벗어나 보다 근본적이고 장기적인 대국민 서비스로의 전환을 도모하고 있다. 또한, ICBAM 등으로 정의되는 4차산업혁명 기반 기술의 접목이 거의 대부분의 분야에서 이루어지고 있는 것을 실질적으로 체감하는 시기가 도래하였다. 그러나, 하천 및 수자원 관리분야에서의 기술은 근대 엔지니어링의 기초가 되는 수로 건설 등으로부터 시발되어 사실상 가장 앞선 과학적 진보의 토대를 갖추었으나 최근의 기술적 트렌드를 잘 추종하지 못하는 것처럼 비추어 지는 것이 사실이다. 주된 이유로서 기후변화라는 광범위하고 장기적인 입력요소를 가진 하천관리 시스템의 특성상 불확실성의 추정 및 즉각적인 응답이 어려운 부분이 분명히 존재하지만, 실질적으로 여전히 해소되지 않는 부분은 하천의 기초자료 수집에 대한 효율성과 신뢰도가 낮은 것이라고 하겠다. 또한, 유역으로부터 댐-다기능보-하천으로 이어지는 의사결정을 위한 다양한 형태의 자료로부터 적절한 정보를 수집하는 체계(거버넌스의 문제이자 기술적/재정적 한계)가 확립되지 않은 점도 고려해야 할 것이다. 본 연구에서는 인공지능을 활용한 하천의 유량 예측 등을 위해 필요한 수자원 기초데이터의 근원적인 수집 및 관리상의 문제점에 대해서 검토하고자 하였으며, ARIMA, Kalman Filtering, MA 및 복합기법을 통한 자료처리 기법을 적용하여 상황에 맞게 오차 및 불확실성의 저감을 위한 방안을 찾고자 하였다. 또한, 이용자 중심의 하천 관리에 근접한다고 볼 수 있는 스마트워터시티 개념에서의 바람직한 하천관리 기법에 대해서 논의하고, 관련하여 근자에 개발한 하천의 물리적 해석 도구들에 대해서 적용 사례를 검토한다. 마지막으로, 지식기반의 하천관리 의사결정 플랫폼 개발을 위해서 기존의 기계학습을 통한 자동화된 의사결정에 부가하여 전문가와 시스템이 상호작용을 통해서 AI를 학습시켜 결정한 사항을 전문가의 의사결정에 참고하는 MCRDR기법의 적용의 적용 가능성과 도입 방향에 대해서 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.1030-1037
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• 2002

통신서비스의 성패를 좌우하는 다양한 선택의 문제 중 하나는 신규 서비스를 제공하는 데 있어서, 어떤 기술을 도입하고 언제 상용화할 것인가를 결정하는 것이다 이러한 결정에는 서비스를 제공하는데 수반되는 투자와 비용, 시장 규모의 예측, 경쟁사업자 동향, 기존 또는 유사 기술과의 호환성이나 경쟁 관계 등이 고려되어야 하며, 이를 위해 다양한 경제성분석 방법이 활용되어 오고 있다. 그러나, 전통적인 현금흐름할인법의 경우, 현재 획득 가능하거나 추정할 수 있는 데이터를 이용해서 의사결정을 내리는 방식을 취하고 있으며 유연한 사고를 통해 수시로 변화하는 사업환경을 동태적 입장에서 의사결정을 지원할 수 없다는 한계를 지니고 있다. 최근, 이에 대한 대안으로 실물옵션이론을 활용한 경제성분석 방법이 소개되고 있다. 이는 금융옵션의 특성에 기반을 둔 방법으로, 주변 여건의 변화에 대해 유연한 의사결정을 지원할 수 있다는 측면이 통신서비스와 같은 불확실성이 큰 사업환경에 적합한 방법이 될 것으로 판단된다. 이에 본 논문에서는 새롭게 부각되고 있는 무선 LAN 서비스의 제공을 위한 통신 사업자의 서비스 도입 전략을 실물옵션이론을 활용해서 분석해 보고자 한다. 이를 통해, 통신사업자의 관점에서 무선 LAW 서비스의 제공을 추진할 때 가능성이 높은 몇 가지 시나리오에 대한 대응 방안과 유의점에 대해 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.197-198
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• 2014

본 논문에서는 여러 기관이 함께 투입되어 구조 및 진압 활동을 하는 특수재난현장의 소방대원은 각종 위험환경에 장시간 노출된 상태로 할동을 하고 있으며 또한 진압 및 구조 활동을 하는 동안 부지중에 팀에서 이탈하여 고립되는 경우가 발생되며 이로 인해 인명 피해가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 진압 및 구조 현장의 영상 및 각종 환경 정보 수집과 대원간의 위치정보를 수집하는 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 현재 연구단계에서 수집된 정보는 각기 보관하여 처리되고 있음으로 종합적인 데이터를 통해 신속하고 지능적인 의사결정지원시스템이 필요한 상황이다. 재난 환경 정보와 대원의 안전 정보 및 대원의 위치등 수집된 정보를 기반으로 신속하게 의사결정을 내림으로 안정된 구조 및 진압 활동을 지원할 뿐 아니라 불의의 사고로부터 소방 대원의 생명을 보호할 수 있는 의사결정지원시스템을 개발하고자 한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.11
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• pp.9-18
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• 2020

Recently, studies of integrated management platform and performance-based maintenance decision-marking systems have proceeded to the efficient management of port facilities. The purpose of this study was to manage and operate port facilities based on performance and to provide long-term durability and budgetary execution. Thus, it is essential to secure basic data to be analyzed in an integrated platform and decision-marking system. This study derived the data linkage measures to secure port facility design and management information. The target of deriving the data linkage was the POMS (Port Facility Management System) currently in operation by the MOF (Ministry of Oceans and Fisheries). To derive data linkage, analyze the database of POMS and select the data required for the operation-integrated platform and decision-marking system. The final data linkage target was determined by compiling the requirements of the relevant experts and selecting the final target of three groups (port and facility information, management information, and user information). As a result, the API interface design was prepared for detailed linked data and data linkage framework between the linkage data of POMS. The provision of real-time data linkage between POMS and integrated platform is expected to improve the operational efficiency of the integrated platform.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.18 no.1
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• pp.139-144
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• 2008

Generally, real system that is the object of decision-making is very variable and sometimes it lies situations with uncertainty. To solve these problem, it has used statistical methods as significance level, certainty factor, sensitivity analysis and so on. In this paper, we propose a method for fuzzy decision-making based on MFAC(Multiple Fuzzy Alpha Cut) to improve the definiteness of classification results with similarity evaluation. In the proposed method, MFAC is used for extracting multiple a ${\alpha}$-level with proximity degree at proximity relation between relative Hamming distance and max-min method and for minimizing the number of data which are associated with the partition intervals extracted by MFAC. To determine final alternative of decision-making, we compute the weighted value between extracted data by MFAC From the experimental results, we can see the fact that the proposed method is simpler and more definite than classification performance of the conventional methods and determines an alternative efficiently for decision-maker by testing significance of sample data through statistical method.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2015.07a
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• pp.310-311
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• 2015

Ships' tracking data are being monitored and collected by vessel traffic service center in real time. In this paper, we intend to contribute to vessel traffic service operators' decision making through extracting ships' tracking patterns and models based on these data. Support Vector Machine algorithm was used for vessel track modeling to handle and process the data sets and k-fold cross validation was used to select the proper parameters. Proposed data processing methods could support vessel traffic service operators' decision making on case of anomaly detection, calculation ships' dead reckoning positions and etc.