비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사 결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다.
우리나라에서는 이제까지 치수사업의 타당성 분석시 경제성 분석에 너무 치우쳐 사업에 대한 의사결정과정이 단편적으로 진행되어 왔다. 이러한 문제를 개선하고자, 본 연구는 AHP(Analytic Hierarchy Process)과 효용함수(utility function)를 이용하여 대안의 수립, 평가, 선정, 우선순위 결정에 이르는 치수사업 의사결정과정을 모형화 하였다. 모형의 적용결과, 최선대안의 선정시 경제성 기준이 여전히 큰 비중을 차지하고 있었으나 단위 사업안의 투자우선순위 결정에는 위험성, 지속가능성 기준의 영향도 상당부분 있었다. 그러나 대안들 간에 변별력을 높이기 위해서는 경제성 이외 기준들의 속성에서 공간적 정밀도를 높이는 추가연구는 필요한 것으로 판단되었다. 본 연구는 치수사업 계획이 유역 내 단위사업안들로 조합된 대안들의 평가를 통해 이루어져야 한다는 점을 보여주고 있으며, 향후 점차로 유역단위의 치수계획이 정립됨에 따라 본 연구를 바탕으로 보다 구체적인 연구가 수행되리라 기대된다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.320-327
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1998
대어휘 연속음성인식을 목표로 개발한 의사형태소 단위의 인식기를 기술하였다. 먼저 의상형태소를 정의하고, 의사형태소 태거를 간단히 기술하며, 의사형태소의 병합에 의한 인식단위 결정방법, 의사형태소 단위 인식기에서 특히 고려되어야 할 음향모델링, 품사 정보를 이용한 언어모델 및 어절규칙의 적용 방안, 의사형태소 단위 인식을 위한 새로운 탐색기 구조를 기술한다. 약 5,500 어절의 인식어휘를 갖는 여행계획 영역의 대화체 연속음성 데이터베이스를 이용하여 초벌 인식실험을 한 결과, 의사형태소 단위의 인식기의 단어인식률은 66.4%, 어절인식률은 60.0%를 나타내었다.
최근 도시교통계획분야에 있어서 교통수요의 예측모델 또는 교통정책의 평가 모델로서 비집계(非集計) 모델에 관한 연구가 진행되고 있다. 이 비집계모델은 개개의 의사결정단위에 있어서 선택행동을 영역마다 집계하는 것이 아니고 의사결정레벨의 데이터률 그대로 모델로 구성할 경우 이 데이터를 이용함으로써 의사결정단위의 선택행동을 모델화 할 수 있다는 특징을 갖고 있다. 한편 비집계모델의 사용목적은 여러가지로 생각되나 이것을 교통수요의 목적이나 교통정잭의 평가를 위한 모델로 이용할 때는 파라미터의 추정값이나 선택비율의 추정값에 대한 안정성이 매우 중요한 문제가 되고 있다.
본 논문은 자료포락분석의 핵심인 상대효율을 계산하는데 있어 길이비율 측정법을 제안하였다. 상대효율을 계산하는 유일한 방법으로 선형계획법이 알려져 왔다. 이 방법은 모든 의사결정단위들에 대한 단편적인 선형계획법을 풀어야 하는 문제점을 갖고 있었다. 본 논문에서는 단순히 입력-출력 관계를 2차원 그래프 작도로 효율적과 비효율적인 의사결정단위를 구별하고, 비효율적인 의사결정단위의 현재 달성한 효율성은 길이비율 측정법으로 구하였다. 제안된 방법을 다양한 실험사례들에 적용한 결과 선형계획법의 적용 오류로 인한 문제점도 해결할 수 있었으며, 항상 정확한 상대효율이 계산됨을 보였다. 또한, 이미 100% 효율성을 달성한 의사결정단위들을 제외하고, 단지 비효율적인 의사결정단위들에 대해서만 직선을 그려 기준 집합을 결정하고, 상대효율을 쉽게 구할 수 있었다.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
2008년 4월 15일 학교 자율화 계획에 따라, ICT 교육에 대한 국가 수준의 지침은 폐지되었으며, 오히려 학교 수준에서 ICT교육에 대한 책임이 더욱 커지게 되었다. 이와 같은 교육정책의 급격한 변화는 단위학교 수준에서 ICT 교육 정책에 대한 의사결정에 큰 영향을 미치게 되었다. 그 결과로서 학생, 교사, 학교 간의 디지털 격차가 발생하게 될 가능성이 높아졌다. 따라서 본 연구는 단위학교 수준에서 ICT 교육정책에 대한 의사결정 유형과 인식에 대하여 조사하였다. 그리고 초등학교에서 ICT 교육정책 의사결정을 위한 새로운 의견을 제시하였다
공간적 의사결정지원시스템을 이용하여 합리적 의사결정을 성공적으로 이끌어내기 위해서는 오랜 기간 축적된 사람, 건물, 토지, 사업체 등에 대한 공간정보가 필요하다. 해외에서는 공간의 최소단위를 정의하고 이 기반으로 정보를 구축하여 공간적 의사결정서비스에 활용하고 있다. 이러한 목적으로 우리나라에서도 국가기초구역이 고시되었지만 국가기초구역의 활용도를 높이기 위해서는 속성정보의 구축이 미비한 실정이다. 본 연구는 국가기초구역단위 공간데이터 축적을 통해 국가기초구역기반 의사결정지원시스템을 구축하는 전략제안을 목표로 한다. 전략은 정보시스템 구성요소에 맞도록 제도부문, 데이터 및 시스템 부문, 서비스 부문으로 나누어 제시되었으며, 이를 통해 국가의 최소 공간단위로서 국가기초구역의 역할이 더욱 견고해질 것으로 기대한다.
비모수적인 효율성 분석기법인 자료봉합분석(Data Envelopment Analysis) 은 현재 학교, 은행, 병원 등 여러 분야에서 각 조직의 효율성을 평가하는데 응용되고 있다. 그러나, 방법론 적용에 있어 상대적으로 비효율적인 의사결정단위의 참조집합이 1개 이상의 효율적인 의사결정단위로 구성되어 있어, 어느 방향으로 개선해야 할지 가이드라인을 제공하지 못하고 또한 효율성 크기에 따라, 비효율적인 의사결정단위의 단계적인 개선 방향을 제공하지 못한다는 불편한 점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 불편한 점을 보완하기 위한 자료봉합분석과 기계학습을 이용한 하이브리드 방법론을 개발하고, 이를 국내 29개 생명보험사에 적용하여 타당성을 검증하였다.
설계자는 설계를 진행시켜 가면서 많은 의사 결정을 내려야 한다. 그 결정은 크게 선택 결정과 타협 결정으로 나뉘어질 수 있다. 선택 결정은 여러 평가 기준을 고려해 여러 대안들 중 하나를 선택하는 결정이며 타협 결정은 제한 조건과 목표들을 가장 잘 만족하는 설계 대안의 주요 치수를 결정하는 것이다. 이때 두 결정의 결과는 설계자의 의사에 크게 의존하게 된다. 따라서 설계자의 의사를 체계적이고 정확하게 반영시켜줄 필요가 있다. AHP 기법은 불분명한 선택 문제에 있어서 문제를 계층적으로 분석하여 평가함으로써 설계자의 의사를 체계적으로 반영시켜줄 수 있다. 또한 정성적인 성질들을 정량적인 판단 기준에 따라 평가함으로써 설계자의 의사를 보다 일관적으로 반영할 수 있다. 보통 공학 문제의 경우 하나의 설계 대안을 선택하고 또한 그 대안의 주요 치수를 동시에 결정해야 하는 결합된 문제이다. 이때 선택에 필요한 각 대안의 속성이 타협 문제 변수들의 함수로 표현되기 때문에 최적 과정 중에 계속 변화하게 된다. 또한 여러 속성을 고려할 경우 자릿수와 단위가 모두 다르기 때문에 속성들의 평가가 표준적으로 이루어져야 한다. 이 부분에 학습된 인공 신경망을 도입함으로써 변화하는 속성치를 자동적으로 평가할 수 있으며 설계자의 의사와 경험적인 지식도 반영할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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