건설 산업 재해 예방을 위한 연구와 노력에도 불구하고 최근 7년간 국내 건설업 재해자 수가 꾸준히 증가했다. 건설현장에서 발생하는 재해는 다른 산업군에 비해 강도 높은 재해가 발생할 가능성이 크기 때문에 근본적으로 예방할 수 있는 방법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 모형에 대한 해석이 쉽고 변수의 상호작용 효과 해석이 용이한 의사결정나무 기법을 활용하여 건설재해 예측 모델을 제안하였다. 제안된 건설 재해 사전 예측 모델의 현장 활용 가능성을 평가하기 위하여 판별분석기법 기반 모델과의 건설 재해 예측 정확도를 비교하였다. 검토 결과 판별분석 모델에 비해 의사결정나무 모델의 누적 예측 정확도가 더 높은 것으로 나타났다. 의사결정나무 기법을 이용한 모델은 시간이 지남에 따라 데이터가 증가하기 때문에 예측 정확도가 더욱 높아지게 된다. 따라서 본 연구에서 제안된 건설 재해 예측 모델이 건설현장에서 활용된다면 효과적으로 안전 관리를 할 수 있고, 건설업 재해율 감소에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
방대한 양의 다양한 데이터들이 발생되는 의료분야에서는 임상데이터를 기반으로 보다 정확하고 효율적으로 현상을 분석/판단하여 의사가 환자진료 시 정확한 진단과 치료를 수행할 수 있도록 보조해주는 적절한 의사결정지원시스템이 요구되고 있다. 따라서, 이와 같은 요구를 충족시키기 위해서는 다종 다양한 데이터로부터 간결하면서도 효과적으로 개념들을 추출하고 구조화하여 개념계층구조로 표현할 수 있어야 하며, 실세계의 데이터에 대한 구조화와 요약을 제공하고 필요한 정보를 수월하게 접근할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 도메인 내의 다양한 데이터들로부터 개념들을 추출하고, 개념들 사이의 상하위 관계를 파악하여 개념계층구조를 구축하기위한 정형화된 데이터분석기법으로서 형식개념분석기법(Formal Concept Analysis)을 소개하고, 이를 치과 교정학 분야의 환자 임상데이터 분석기법(Cephalometric Analysis)에 융합한 형태의 임상의사결정지원시스템 개발 및 향후 연구과제 등에 관해 설명한다.
한 정보시스템을 소개 및 전파 시에, 만약 정보시스템의 공급자가 조기 수용성향을 가진 사용자 집단을 식별해낼 수 있다면, 그 집단에 대한 집중적인 권장 및 홍보를 통하여 더욱 효율적으로 시스템을 전파할 수 있을 것이다. 또한, 도입 이후 그 조기수용자들은 타 수용대상 집단들에 대한 시스템의 자발적 홍보와 수용 시의 도움들을 통해 시스템 도입을 더욱 용이하게 하는 효과를 가져오게 할 수 있다. 이와 같은 조기 수용자군 식별 목적을 위하여, 본 논문은 기존 주로 사용되어 온 이산선택기법 대신, 의사결정나무를 이용한 식별기법을 제안한다. 기존의 이산선택기법에 비하여 이 기법은 집단 예측에 있어서 더욱 정확하며, 비선형적으로 세분화된 그룹을 식별할 수 있는 장점도 가지고 있다. 이와 같은 효과의 검증을 위하여, 본 논문은 농업분야의 한 정보시스템 도입시의 실증데이터를 이용하여 목표집단 식별상의 의사결정나무기법의 우수성을 입증하였다. 본 기법은 앞으로 조기 수용자 집단 식별목적에 실질적으로 시스템 개발 공급자에게 이용될 수 있을 기법으로 기대된다.
공간사건들은 데이터마이닝 분류알고리즘을 이용하여 예측 가능하며, 의사결정 트리는 대표적인 분류알고리즘들 중 하나로 사용되고 있다. 의사결정 트리는 레이블 값을 갖는 분류작업에 주로 사용되었으나 규칙평가 기법을 트리 리프노드 등급 계산에 응용하면서부터 공간사건 예측에 이용되고 있다. 이 논문에서는 의사결정 트리에서 사용되는 규칙평가 방법들을 공간예측에 적용하여 비교하였다. 실험을 위해 의사결정 트리 알고리즘인 C4.5알고리즘과 규칙 평가기법인 Laplace, M-estimate 및 m-branch 기법들을 구현하여 자연환경에서 발생되는 대표적인 공간예측 응용분야인 산사태에 적용하였다. 적용한 규칙 평가 기법들의 정확도 평가결과, 그 특성에 따라 정확도의 차이가 있었으며 m-branch가 가장 높은 성능을 보였다. 그러나 m-branch 및 M-estimate와 같이 별도의 파라미터를 갖는 경우 반복적으로 최적의 파라미터 값을 찾는 과정을 요구하였다. 따라서 적용 대상에 따라 선택적으로 활용할 수 있다. 이러한 의사결정 트리를 이용한 공간예측은 예측 결과뿐만 아니라 특정 위치에서의 예측결과에 대한 원인분석을 가능하게 함으로 다양한 응용을 가능하게 한다.
이 연구에서는 도시공원의 입지결정에 관련된 행정 업무의 효율성과 의사결정의 질향상을 위하여, GIS와 의사결정 분석기법이 통합된 의사결정 지원시스템을 구축하고자 하였다. 이 시스템은 현황분석, 대안생성, 대안평가에 이르는 일련의 과정을 일관성있는 시스템환경 하에 통합하여 효율적인 관리과정을 제공하고 있다. 도시공원 입지결정을 위하여 형평성, 효율성, 수혜인구, 동별공원비율, 지가, 지장물, 녹지연계성 등의 기준이 적용되었고, 단계별 특성에 따라 MAUT, AHP, ELECTRE 등의 다양한 의사결정 분석기법들이 접목되었으며, GIS를 이용한 다양한 공간분석 기능과 의사결정 과정을 시각적으로 확인할 수 있는 기능들이 개발되었다. 이 시스템은 향후 도시공원 관리기능을 포함하여 종합적인 도시공원 관리시스템으로 발전될 수 있으며, 연구과정에서 개발된 방법론들은 도시공원뿐 아니라 기타 도시시설의 입지결정에도 활용될 수 있을 것이다.
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.
임팩트 투자(impact investment)는 사회적 가치와 재무적 이익을 동시에 추구하는 소셜벤처에 투자하는 행위이다. 그동안 국내에서는 정부 주도로 임팩트 투자 생태계가 조성되고 성장하였다. 선순환 투자 생태계를 위해서는 소셜벤처가 가지는 사회혁신의 가치와 임팩트 투자의 연계가 중요하다. 사회적 형평과 시장의 효율의 두 가치 중심으로 수요와 공급이 맞는 임팩트 투자에 대한 이해가 필수적이다. 특히, 임팩트 투자 지원정책과 투자가 공공에서 민간으로 확대되는 시점에서 임팩트 투자의사 결정요인을 규명하는 차별화된 접근이 필요하다. 이에 본 연구는 임팩트 투자의사 결정요인을 분석하고 우선순위를 도출하고자 하였다. 먼저 문헌분석을 통해 투자 결정에 영향을 미치는 요인을 확인하고 임팩트 투자 심사역을 대상으로 자문·설문조사를 수행한 뒤, 델파이 기법을 적용하여 주요 투자의사 결정요인을 도출하였다. 다음으로는 임팩트 투자 심사역 10명을 대상으로 AHP분석을 실시하여 투자의사 결정요인의 우선순위를 분석하였다. 분석 결과, 상위요인의 중요도는 시장-창업가(팀)-제품·서비스-재무의 순서로 확인되었으며, 세부요인의 중요도는 '시장의 경쟁강도 및 진입장벽-시장성장 및 확장 가능성-팀의 전문성 및 역량-신시장 창출 가능성-영업활동 및 고객관리-창업가의 신뢰성 및 진정성의 순서로 나타났다. 이러한 연구 결과는 임팩트 투자에 대한 지원정책과 투자가 공공에서 민간으로 확대되는 시점에서 고유한 투자의사 결정요인을 규명하여 투자를 희망하는 이해관계자들에게 기초 자료를 제시했다는 데 의의가 있다.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
최근 기업 정보에 대한 온톨로지 구축 필요성이 대두되면서 기업의 투자 비용과 시간을 고려한 온톨로지 구축 대상 선정을 위한 효율적인 기법이 요구되고 있다. 그러나 기존의 온톨로지 구축 방법론에서 제시한 대상선정 기법은 전체를 대상으로 하거나, 특정 영역만을 대상으로 한다는 한계가 있다. 본 논문에서는 정성적요소를 포함하는 다기준 의사결정에서 정량적인 평가를 지원하는 의사결정지원기법인 AHP(Analytic Hierarchy Process:계층화분석법)기법을 온톨로지 구축 대상 선정에 적용하는 방법을 제안한다. 이러한 방법을 통해 온톨로지 적용대상의 우선순위를 결정지을 수 있으며, 기업의 온톨로지 구축시 목표와 전략에 맞는 대상선정의 정량적 기준을 제공할 수 있다.
한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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pp.89-98
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1999
현대전에서는 첩보와 정보의 수집 및 분석 능력과 이를 이용한 효과적인 의사결정을 전쟁의 승패를 좌우할 수 있는 중요한 요소이다. 이를 위하여 첩보와 정보 수집 및 분석을 자동화하기 위한 전장정보분석 자동화에 관한 연구가 국방과학연구소 주관으로 실시되고 있다. 따라서 이와 연계된 의사결정 자동화에 관한 연구가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분야를 자동화하기 위한 전문가시스템 지식베이스의 분석 및 설계에 관한 연구이다. 화력분야 의사결정은 아군의 가용 화력자산을 효과적으로 운용하는 화력분배가 중심이 되며 이 업무는 화력분배에 전문적인 지식을 가진 장교에 의해 실시된다. 이러한 화력분배 자동화를 위하여 본 논문에서는 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 규칙집합을 추출하였으며 규칙 집합들간의 상호관계, 입력요소, 출력결과 등을 식별하였다. 또한 규칙집합별로 세부적인 규칙을 도출하였고 객체지향기법을 이용한 클래스, 객체, 속성들을 식별하여 에디터를 이용해 지식베이스를 구축할 수 있도록 설계를 완료하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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