취약성 분석의 결과로 폭설에 의한 기후노출은 현재에는 강원권이 가장 취약한 것으로 나타났다. 그러나 미래에는 강원권, 충청권, 호남권을 연결하는 축으로 취약지역이 확대될 것으로 전망된다. 본 연구에서는 다양한 머신러닝 기법을 이용하여 대설피해 예측을 실시하였다. 머신러닝 기법으로는 로지스틱회귀모형, 서포트벡터 머신, 의사결정트리 모형을 적용하였다. 종속변수로 대설피해액 자료를 이용하였고, 독립변수로 기상관측자료, 사회·경제적 요소를 사용하였다. 결과적으로 기존에 사용했던 다중회귀모형과 머신러닝 기법으로 예측한 예측력을 비교 및 분석하였고, 예측력이 가장 높은 머신러닝 기법을 제시하였다. 본 연구에서 대설피해 예측을 위해 사용된 예측력이 가장 높은 기법을 활용하여 대설피해를 예측한다면, 미래에 전국적으로 확대될 대설피해에 대해 효과적으로 대비할 수 있을 것으로 기대된다.
The R&D budget of energy technology development has increased in the sector of korean energy technology development continuously. In addition to that, KIER, the government invested research institute and unique energy technology R&D research institute, is trying to plan for a big-sized energy R&D program for the well focused R&D and excellent research outcomes. In the phase of R&D process, the planning is one of the most important sectors because it drives the direction of R&D. In this study, we suggest the assessment criteria to select a strategic energy technology R&D programs by the analytic hierarchy process, which is one of multi-criteria decision making method (MCDM)We structure 2 tiers of hierarchy for assessing a big-sized R&D program and also establish 6 criteria in the level 1, which are energy environment, economic spin-off, technical spin-off, marketability, KIER mission, and cost. We allocate the relative weights of criteria by checking the values of consistency ratio as making pairwise comparisons. The result of this research will provide the decision makers as they select a right well focused R&D program.
본 연구는 강건성 지수와 불확실성 분석기법을 활용하여 기후변화 취약성 평가과정에서 발생하는 불확실성을 정량화하였다. 본 연구는 우리나라의 6개 광역시(부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산)를 대상으로 다기준 의사결정기법 중 하나인 TOPSIS 기법을 이용하여 용수공급 취약성 순위를 산정하였다. 강건성 지수는 두 대상 도시의 순위가 가중치의 변화로 인해 순위역전현상이 발생할 수 있는 가능성을 정량화하고 불확실성 분석 기법은 두 도시 사이에 순위역전이 발생할 수 있는 가중치의 최소 변화량을 산정한다. 그 결과 인천과 대구는 용수공급 측면에서 취약한 것으로 나타났으며, 대구와 부산은 용수공급 취약성에 민감한 것으로 나타났다. 따라서 대구는 다른 대안에 비해 상대적으로 용수공급이 취약한 지역으로 나타났으나, 취약성에 민감하기 때문에 기후변화 적응대책 수립 및 시행을 통해 취약성이 크게 향상될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 기후변화와 용수공급 측면에서의 적응전략을 계획하고 수립하는데 있어서 우선적으로 고려해야하는 방향을 제안하는 데 사용될 수 있다.
본 논문에서는 다기준 의사결정방법 중에 하나인 AHP(Analytic Hierarchy Process)를 이용하여 상수도관의 개량 우선순위 결정 및 노후화에 영향을 가장 많이 주는 위험요인을 평가할 수 있는 기법을 제안한다. 제안된 방법은 3단계의 계층구조로 구성되어 있으며, 1단계에서는 AHP를 이용하여 우선순위를 예측하고자 하는 관망에 대해서 평가 인자들에 대한 출력값을 산출한다. 2단계에서는 1단계에서 계산된 값들을 이용하여 물리적 척도와 환경적 척도 값을 산출하고, 최종 3단계에서 산출값들을 이용하여 우선순위를 결정하도록 구성되어 있다. 제안된 방법은 FCP에 의한 기존 연구와 비교함으로써 타당성을 검증하였다.
방사선 방어의 최적화 수행에는 적용의 다양함 등을 고려할 때, 절차론이 반드시 필요하게 된다. 본 연구에서는 발전소 설계 단계에서의 최적화 절차론을 제시하고, 이를 피폭 저감대안의 선정 문제에 적용하였다. 의사결정 보조기법으로는 다기준 기법을 사용하였으며, 그 결과 대안의 우선순위를 결정하고, 최적화의 결과를 실제 적용하는 문제를 분석하였다. 이러한 최적화 절차론은 발전소 이외에 방사성 폐기물 관리나 방사선의 의학적 이용 둥의 분야에도 적용될 수 있다.
도심지 건설 프로젝트에서 적정한 기초공법을 선정하는 것은 매우 중요한 의사결정 중 하나이다. 그러나 아직도 적지 않은 프로젝트에서 단순히 과거의 경험이나 숙련된 기술자의 의견에 기초하여 기초공법을 선정하고 있다. 본 연구에서는 기초공법결정과정을 보다 선진화하기 위해 계층분석법(Analytic Hierarchy Process; AHP)과 선호도함수(Preference Function; PF)를 이용하여 적정 기초공법을 선정하는 의사결정지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서 계층분석법은 평가기준 간의 상대적 중요도를 반영하기 위해, 또한 선호도함수는 의사결정자의 기초공법 적합도에 대한 선호도를 고려하기 위해 이용된다. 제안된 의사결정지원시스템을 기 수행된 프로젝트 사례에 적용해본 결과, 시스템이 도출한 기초공법과 전문가들이 현장에 대한 면밀한 검토 후 선정한 기초공법이 동일함을 알 수 있었다. 제안된 의사결정지원시스템은 건설현장에서 최적의 기초공법을 선정하기 위한 의사결정 시 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
여러 에이전트가 존재하는(multiagent) 환경에서 자율적인 에이전트들은 복잡하고 불확실한 환경뿐만 아니라 다른 에이전트들도 고려하여 자신의 결정을 수행하여야 하기 때문에 제한된 시간 내에 의사결정(decision-making)을 완료한다는 것은 실질적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하고 긴급한 상황에서 최적의 행동을 수행하기 위하여 자율적인 에이전트들에게 다양하고 유연한 의사결정 방법들을 제공한다. 이 방법들은 의사결정의 질적인 수준과 의사결정 소요시간을 고려하여 실질적인 에이전트의 의사결정을 가능하도록 한다. 유연한 의사결정 방법의 하나로 컴파일된 규칙의 사용을 제안하며, 자율적인 에이전트는 복잡한 실시간 환경에서 가능한 행동의 범위를 제한하기 위하여 조건-행동 규칙을 사용한다. 지대공 방어 환경에서 주어진 상황의 긴박한 정도에 따라 이에 적절한 행동을 자율적으로 수행하는 유연한 에이전트를 실험적으로 보인다.
데이터 베이스에 저장하고 취급하는 자료가 폭발적으로 증가함에 따라서, 데이터 베이스 이용자가 필요로 하는 자료를 검색하고 유용한 정보를 획득하는 일은 더욱 더 어려워지고 있다. 이러한 문제들은 데이터에 내재되어 있는 유용한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석 모형을 찾아내는 데이터 마이닝이란 정보기술로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 여러 가지 데이터 마이닝 기법들을 알아보고 데이터 마이닝에 의해 만들어진 규칙들을 사용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 분석적인 트리를 구성한다. 제안하는 트리가 어떻게 생성되는지 보이고 생성된 트리를 의사결정지원 시스템에 적용한다. 다양한 관점에서 분석을 요구하는 사용자를 충족시키는 트리를 구성하여 시각적인 효과와 각 계층간의 분석을 할 수 있는 의사결정지원 시스템을 소개한다.
최근 전산화를 위한 대형 IT 프로젝트가 증가 하고 있다. IT 프로젝트를 수행하기 위해서 DB, Server 등과 같은 S/W, H/W 제품과 구현을 수행할 SI 업체 등이 사전에 선정되어야 한다. 현재 대부분의 대형 IT 프로젝트의 경우 제품 및 업체를 선정함에 있어서 내부적인 의사 결정 기준을 보유하고 있으나, 이를 외부에 공개하지 않음을 원칙으로 하고 있다. 본 연구에서는 한 은행이 직면한 제품 및 업체 선정 문제 사례에 대해 AHP기법을 적용하여 그 결과를 은행 내부 기준에 의한 의사 결정 결과와 비교해 보았으며, 절대적 측정 방법에 의한 Scoring System을 제시함으로써 향후 유사한 의사결정 문제에 있어서 보다 정확하고 신속한 의사 결정에 기여하고자 하였다.
VTS 관제사의 선박모니터링 외 부가적인 업무 경감과 효율적인 선박교통 정보 관리를 위해 VTS 관제사 의사결정 지원프로그램 도입이 필요하며, 일부 VTS 센터에서는 이 장비를 도입하여 운영중이다. 본 논문에서는 VTS 관제사의 의견을 수렴하여 새로운 VTS 관제사 의사결정지원 프로그램을 개발하고자 한다. 개발한 프로그램의 주요 기능은 AIS 선박교통데이터, PORT-MIS 및 도선 정보를 연계하여 관제구역 내 선박 입항시 ETA 자동 계산, 선박 위험구역 진입 및 충돌위험시 경보, 선박입항 스케쥴 및 도선정보 표시 등 관련 정보 연계이다. 또한 VTS에서 수년간 수집되고 있는 선박교통 데이터의 딥러닝 학습을 통해 데이터기반의 선박교통밀도 및 선박목적지 예측 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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