• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.6
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• pp.157-164
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• 2015

An efficient retrieval of useful information is a prerequisite of an optimal decision making system. Hence, A research of data mining techniques finding useful patterns from the various forms of data has been progressed with the increase of the application of Big Data for convergence and integration with other industries. Each technique is more likely to have its drawback so that the generalization of retrieving useful information is weak. Another integrated technique is essential for retrieving useful information. In this paper, a uncertainty measure of information is calculated such that algebraic probability is measured by Bayesian theory and then information entropy of the probability is measured. The proposed measure generates the effective reduct set (i.e., reduced set of necessary attributes) and formulating the core of the attribute set. Hence, the optimal decision rules are induced. Through simulation deciding contact lenses, the proposed approach is compared with the equivalence and value-reduct theories. As the result, the proposed is more general than the previous theories in useful decision-making.

• Journal of Hydrogen and New Energy
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• v.19 no.6
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• pp.552-560
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• 2008

In 1997, Korean government established the National Energy and Resources Plan, which targeted from 1997 to 2005 with strategic energy technology development. At the end of 2005, Korean government built a New National Energy and Resources Plan preparing for upcoming 10 years from 2006 until 2015 based on energy technology trees comparing with the previous plan, which based on the energy R&D projects. In this research, we prioritize the relative preferences and efficiency by an AHP/DEA CCR-I and BCC-I integrated model approach considering scale efficiency for well focused R&D and efficiency of developing Greenhouse Gas technologies as an extended research from a view point of econometrics as an extended research.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.817-821
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• 2010

댐 하류하천 정비사업을 계획함에 있어 사업의 투자우선순위 결정시 의사결정의 어려움에 직면할 수 있다. 본 연구는 이러한 어려움을 지원하고자 다기준의사결정기법 가운데 하나인 PROMETHEE를 활용하여 투자우선순위를 제시하였다. 댐 하류하천 19개에 대한 투자우선순위를 검토하기 위한 평가기준으로서 용수공급량 회복, 발전량 회복, 계획방류량 회복, 치수경제성 분석, 환경생태기능 개선, 잠재적 홍수피해도, 홍수방어능력 취약도를 고려하였고, PROMETHEE 시행 결과 평림댐 하류하천에 대한 정비사업이 가장 시급한 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 19개 댐 하류하천에 대한 투자우선순위 결과는 향후 댐 하류하천 정비사업 계획의 기초자료가 될 수 있을 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.76-78
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• 2004

최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.359-368
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• 2001

본 연구에서는 부도예측용 인공신경망의 입력노드 선정을 위한 휴리스틱으로 연결강도분석 접근법을 제안한다. 연결강도분석은 학습이 끝난 인공신경망에서 입력노드와 은닉노드와 연결된 가중치의 절대값 즉, 연결강도를 분석하여 입력변수를 선정하는 접근법으로, 본 연구에서는 약체연결뉴론제거법, 강체연결뉴론선택법 그리고 이 두 기법을 통합한 통합 연결강도 모형을 제안하여 각각 의사결정 트리 및 다변량판별분석에 의해 선정된 입력변수를 이용한 인공신경망 모형과 예측율을 비교한다. 실험 결과 본 연구에서 제안하고 있는 방법론이 의사결정트리나 다다변량판별분석 기법 보다 높은 예측율을 보여 주었다. 특히 두 기법의 통합연결강도 모형의 경우에는 다른 단일 기법보다 높은 예측율을 보이고 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.706-706
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• 2012

최근 세계적으로 홍수, 가뭄, 열파 등 기상재해가 빈발하여 소중한 생명과 막대한 재산피해가 발생하고 있으며 우리나라도 예외는 아니다. 특히 강원도 지역의 경우 태백산맥을 중심으로 산지가 많은 부분을 차지하고 있어 산악기후의 특성을 포함한 복잡한 기상현상을 나타내고 있다. 또한 강수량의 변화가 심한 편차를 나타내며 홍수와 가뭄이 반복되는 양상을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 기상분석을 통한 강원도 지역에서 발생 가능한 홍수 및 가뭄의 피해원인 및 특성을 분석하고 지형특성과 유출특성 등을 고려한 우수저류조 저장기법을 제시하고자 한다. 이를 위해 SPRC(Source-Pathway-Receptor-Consequence) 기법을 적용해 강원도지역의 가뭄과 홍수특성을 고려한 우수저류조 설계요소를 도출하였고 그 적용성을 검토하였다. 추후 계속되는 연구결과를 통해 강원도의 지역특성을 반영한 LID 기반 최적 우수저류조 선정 의사결정지원체계를 구축하고자 한다.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.37 no.3
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• pp.52-61
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• 2000

이상에서 MDO 기법의 정식화와 관련된 issue들인 해석의 연성과 관련된 SAND 및 NAND 기법과 의사결정의 분산과 관련된 다단계 최적화 기법을 살펴보았다.Part 2에서는 MDO기법의 정식화 방법들을 소개하고, 각 방법들이 Part1에서 언급된 issue들을 어떻게 다루고 있는지 살펴볼 것이다.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.20 no.5
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• pp.45-54
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• 2002

The Analytic Hierarchy Process (AHP) has been widely used as a comprehensive evaluation method since it can include various evaluation standards of both the public and private sectors. It also provides the objective mathematics to process subjective and Personal preferences of an individual or a group in making a decision. This study tried to use AHP to determine the priority of roads investment, considering various effects in a hierarchy such as environmental effects, residential life, and regional development which has not been treated explicitly. As a case study, roads in Gyeongsangbukdo province have been chosen for the evaluation in this research. For the application, it used relative measurements to estimate the weight of upper level structure, and absolute measurement for low level structure instead of pairwise comparisons.

• Journal of Digital Convergence
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• v.20 no.2
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• pp.127-140
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• 2022

Recently, accelerators are attracting attention as a new startup incubator. This study empirically analyzed the relative importance and priority of decision-making factors when a startup selects an accelerator using the AHP technique. As a result, startup founders recognized the importance of decision-making factors in the order of funding factors, program factors, and accelerator characteristic factors. there was a difference in the relative importance of detailed factors between startup founders and accelerator workers, depending on the location of the business site and the presence or absence of sales performance. This suggests that accelerators need to strengthen the financial support capabilities and improve customized services to meet the needs of startups. This study can be used as a decision-making criterion when a startup selects an accelerator, and can be used as basic data for additional research on the accelerator program.

• The Journal of Bigdata
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• v.8 no.2
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• pp.201-222
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• 2023

As the e-Commerce gets increased based on the platform, a lot of small and medium sized sellers have tried to develop the more effective strategies to maximize the profit. In order to increase the profitability, it is quite important to make the strategic decisions based on the range of promotion, discount rate and categories of products. This research aims to develop the business intelligence application which can help sellers of e-Commerce platform make better decisions. To decide whether or not to promote, it is needed to predict the level of increase in sales after promotion. I n this research, we have applied the various machine learning algorithm such as MLP(Multi Layer Perceptron), Gradient Boosting Regression, Random Forest, and Linear Regression. Because of the complexity of data structure and distinctive characteristics of product categories, Random Forest and MLP showed the best performance. It seems possible to apply the proposed approach in this research in support the small and medium sized sellers to react on the market changes and to make the reasonable decisions based on the data, not their own experience.