• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.409-412
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• 2006

빠르게 변화하는 시장 및 기업 간의 경쟁 환경에서 기업의 의사결정권자들은 보다 신속한 의사결정을 내려야 하고, 의사결정의 위험을 최소화해야 하는 무거운 중책이 새롭게 추가 되었다. 이에 비즈니스 인텔리전스는 주로 고차원의 분석을 필요로 하는 시장분석가나, IT조직의 소수 멤버들을 위한 여러가지 BI툴을 제공 하였다. 과거의 비즈니스 인텔리전스 제품 가격이나 솔루션 구축에 따른 비용은 사용자가 적음에도 불구하고 만만치 않았다. 최근 들어, 환경 변화와 사용자의 요구의 다양성에 따라 기업 내의 많은 사용자들은 데이터를 분석하길 원한다. 또한 기업의 업무를 보다 원할히 진행시키기 위해 많은 의사결정이 하부조직에서 이루어지고 있으며, 그에 따라 현장 직원들에게 의사결정에 대한 책임이 부과되고 있다. 또한 BI 제품의 데이터 저장소의 기술차이에 따라 호환성이 떨어지는 플랫폼을 기반으로 보고서를 작성하였다. 이에 본 논문에서는 XMLA 웹서비스를 이용하여 다중 플랫폼을 지원하는 자바 기반의 리포팅 툴과 연동 가능한 OLAP/데이터마이닝 비즈니스 인텔리전스 툴을 제안한다. 구현 시스템은 다양한 형태로 표현 가능한 프론트엔드 툴을 제공함으로써 최종 사용자의 편의성을 제공하며 BI의 기능을 지원한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.94-94
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• 2012

기후변화 대응은 온실가스 배출의 감축 및 흡수원을 확대하는 완화(mitigation)와 기후변화로 인한 영향과 취약성을 평가하여 피해를 최소화하는 적응(adaptation)이 상호 균형을 이루어야 한다. 지금까지 우리나라를 포함한 국제사회는 대부분 완화를 위해 노력해 왔지만 최근에 들어 완화만으로는 기후변화의 영향을 회피하기 어렵다는 사실이 인식되면서 적응 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 이러한 상황 가운데 적응 계획의 실현화를 위해서 기후변화의 불확실성을 고려한 의사 결정에 관한 연구가 반드시 뒷받침 되어야 한다. 기존의 일반적인 의사결정은 다양한 미래 시나리오들 하에 가장 높은 효용을 가져오는 최적(Optimal)의 대안을 채택하는 고전적 결정분석(Classical Decision Analysis)의 프레임을 사용하였다. 그러나 기후변화로 인해 미래 기후 예측 시나리오의 불확실성이 증대되면서 최근에는 최적의 대안을 선정하는 것에 대한 의문이 제기되며 새로운 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구는 기후변화의 불확실성을 고려하기 위한 새로운 의사결정 기법인 로버스트 의사결정(Robust Decision Making, RDM)을 실제유역의 적용을 통해 제안하고자 한다. 로버스트 의사결정은 RAND에서 개발한 것으로 최적의 대안을 채택하는 것 대신 모든 가능한 시나리오 가운데 가장 안정적인 전략을 채택한다는 것에서 기존의 의사결정 체계와 차이가 있다. 연구의 적용은 안동-임하댐 유역을 대상으로 온실 가스 배출 시나리오 A1B, A2, B1시나리오에 대해 15개의 GCMs에서 산출된 기후자료를 기반으로 기후변화의 시나리오를 작성하였으며, 다양한 측면의 대안을 설정하여 용수공급량을 평가하였다. 연구의 결과로 산정될 각 대안 별 안정적인 정도와 취약한 시나리오에 대한 정보는 기후변화의 불확실성을 전제한 의사결정을 할 때 로버스트 의사결정이 갖는 장점이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.05a
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• pp.68-71
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• 2002

의사들은 환자들의 건강 상태와 관련하여 다양한 유형의 정보들을 수집하고 분석하여 개별적인 환자들의 진단을 내리게 된다. 의사들이 한 명의 환자와 관련된 다양한 정보로부터 질환을 결정 내리기까지에는 여러 단계에서 다양한 의사결정이 필요하며 매우 복잡한 과정을 거치게 된다. 그러므로 의사들에게 또는 환자들에게 보조적인 도움을 주고자 많은 의료진단 시스템들이 개발되었다. 현재까지 개발된 대부분의 의료 진단시스템들은 특정한 의사의 경험이나 한 유형의 질환에 고정되어 있다. 그래서 환자들이 급성복통과 같은 여러 가지 유형의 질환에 관련되어 있는 증상을 호소할 때 의사들이 적절한 의사결정을 내리기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 급성복통과 관련된 여러 가지 유형의 질환을 진단할 수 있는 시스템을 퍼지 논리를 이용하여 설계하고 구현해 본다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.6
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• pp.143-150
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• 2016

This paper's aim is to suggest the Expert System for analyzing relative combat power in ground operations. Since relative combat power analysis in terms of comparing combat power of friendly forces with one of the enemy can determine how the commander and staffs operate their unit afterwards, it requires fast and rational decision-making process. However, it has relied on manual method so far though Tactical Information Communications Network(TICN) into which numbers of applications can be loaded has been developed over a decade. 3 methods for analyzing relative combat power were expressed as mathematic rules to be used knowledge in the expert system after reviewing previous studies, and it studied how intangible power as well as tangible were reflected on total combat power. The expert system that will be built using EXSYS Corvid tool is expected to lessen error rate, provide faster decision-making, and reflect both intangible combat power and tangible one by using an appropriate weights in analyzing relative combat power. Next research filed includes how to build expert systems related with military personnel and intelligence areas for fast and rational decision-making processes.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.12 no.2
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• pp.221-230
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• 2022

The purpose of this study is to identify career decision-making types of college students majoring in beauty, and to improve career preparation behaviors by analyzing their effects on career preparation behaviors and major satisfaction. It was conducted from November 1 to 30, 2021, and a total of 485 questionnaires were used as analysis data. Frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, correlation analysis, and multiple regression analysis were performed as research methods. As a result of the study, first, the type of career decision-making showed a positive (+) correlation between career preparation behavior and major satisfaction, indicating that it was statistically significant. Second, rational career decision-making style was correlated with dependence and intuitive style. As the career preparation behavior, the career preparation behavior of time effort, ability activity, and information collection, and the satisfaction of the major showed a statistically significant positive (+) correlation in class satisfaction and subject satisfaction. Third, among career decision-making types, rational and dependent types were found to have a statistically significant effect on ability activity, which is a sub-factor of career preparation behavior.

• Journal of KIISE
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• v.43 no.7
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• pp.801-811
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• 2016

Self-adaptive systems (SASs) can change their goals and behaviors to achieve its ultimate goal in a dynamic execution environment. Existing approaches have designed, at the design time, utility functions to evaluate and predict the goal satisfaction, and set policies that are crucial to achieve each goal. The systems can be adapted to various runtime environments by utilizing the pre-defined utility functions and policies. These approaches, however, may or may not guarantee the proper adaptability, because system designers cannot assume and predict all system environment perfectly at the design time. To cope with this problem, this paper proposes a new method of dynamic decision making, which takes the following steps: firstly we design a Dynamic Decision Network (DDN) with environmental data and goal model that reflect system contexts; secondly, the goal satisfaction is evaluated and predicted with the designed DDN and real-time environmental information. We furthermore propose a dynamic reflection method that changes the model by using newly generated data in real-time. The proposed method was actually applied to ROBOCODE, and verified its effectiveness by comparing to conventional static decision making.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2009.01a
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• pp.5-8
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• 2009

XML(eXtensible Markup Language)을 통하여 의료부문의 Arden Syntax틀 표현하기 위한 모델은 Arden Syntax의 이식성을 증가시키기 위하여 개발된다. Arden Syntax는 의료분야에서의 논리적인 시스템에 활용되는 의학적인 의사 결정을 위한 언어이다. 또한 의료영역에서의 의사결정들을 컴퓨터에 의해 실행이 가능하도록 하기 위하여 고안된 언어이다. 본 논문에서는 의료부문에서의 Arden Syntax를 XML로 변화하기 위한 ArdenML을 설계한다. 즉 ArdenML에 대한 스키마와 스타일시트 등을 제시하고 MLM 예제를 통하여 검증한다. 즉 점차 이식성측면이 강조되는 Arden Syntax를 위한 XML 스키마 및 스타일시트를 구축하며 제시한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2013.05a
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• pp.435-436
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• 2013

최근 유지관리 단계에서 BIM (Building Information Modeling)을 이용하여 시설물 유지관리 효율성과 성능개선을 도모하기 위한 연구들이 시작되고 있다. 현행의시설물 유지관리 업무에서는 준공도서를 효과적으로 활용하고 있지 못하고 있으며, 유지관리 단계의 의사결정을 위한 정보체계 미흡, 자산관리 체계 미흡 등으로 효율성 측면에서 유지관리 운영의 한계를 나타내고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 시설물의 3차원 형상정보 관리체계와 능동적 의사결정 모델 등 BIM기술을 활용한 유지관리 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 핵심인 BIM모델을 활용함으로써 시설물의 유지관리 정보의 통합관리와 시설물 성능관리에 대한 효율적 의사결정을 지금보다 쉽게 할 수 있을 것이다.

• Spatial Information Research
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• v.12 no.1
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• pp.57-71
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• 2004

In this study about construction of land consulting information system the system is constructed for the support be rapidly and efficiently of decision making information. Supporting decision making is be sure need when build in land or change form and character of land, that kind of variety land law, conditions of buying land location, distribution of land answering to the development purpose and buying and selling or lease of land. So that land consulting information system can be query, search, identity and analysis for the decision making elements using the computer. The system an another name ALGOSA far the improved extent of legal in ability of system. Like this where spread of system is by company as well as private person, it's company kinds of real estate business, survey and civil designer's office, architectural designer's office and professional1y land development company of great many all over the country.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.9
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• pp.1196-1203
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• 2004

Autonomous agents need considerable computational resources to perform rational decision-making. The complexity of decision-making becomes prohibitive when large number of agents are present and when decisions have to be made under time pressure. One of approaches in time-critical domains is to respond to an observed condition with a predefined action. Although such a system may be able to react very quickly to environmental conditions, predefined plans are of less value if a situation changes and re-planning is needed. In this paper we investigate strategies intended to tame the computational burden by using off-line computation in conjunction with on-line reasoning. We use performance profiles computed off-line and the notion of urgency (i.e., the value of time) computed on-line to choose the amount of information to be included during on-line deliberation. This method can adjust to various levels of real-time demands, but incurs some overhead associated with iterative deepening. We test our framework with experiments in a simulated anti-air defense domain. The experiments show that the off-line performance profiles and the on-line computation of urgency are effective in time-critical situations.