• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.127-136
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• 2019

소셜 미디어 사용자들이 서비스 업체에 공유하는 정보는 성별, 나이와 같은 개인 식별 정보와 사진, 댓글과 같은 사생활 정보로 구분할 수 있다. 하지만 기존 소셜 미디어 관련 연구들에서는 정보 유형에 따른 의사 결정 차이가 생길 수 있음에도 불구하고 두 정보 유형을 구분하여 정보 공유 의사 결정 차이를 살펴본 연구는 미흡하였다. 그래서 본 연구에서는 정보 유형에 따른 정보 공유 의사 결정 차이를 살펴보고자 한다. 350명의 페이스북 사용자를 대상으로 연구 모형을 분석하였다. 연구 모형 분석 결과, 자기 표현, 신뢰, 인지된 보안은 개인 식별 정보 의지와 사생활 정보 공유 의지 모두에 양으로 유의한 영향을 미쳤다. 하지만, 프라이버시 침해 우려는 개인 식별 정보 의지와 사생활 정보 공유 의지에 부정적으로 유의한 영향을 미쳤다. 본 연구 결과를 통해 개인 정보 공유에 대한 의사 결정과 사생활 정보 공유에 대한 의사 결정이 차이가 없음을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제12권3호
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• pp.15-32
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• 2006

본 논문에서는 각 대안의 속성 평가와 속성 자체의 중요도에 대한 평가에 있어 불명료한 선호정보 형태로 주어진 경우, linguistic quantifier를 통한 퍼지논리를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 방법을 제시하였다. 불명료한 선호정보는 의사결정 관련 문헌에서 의사결정자에게 요구되는 선호정보 명시의 부담을 줄여주고, 판단의 모호성을 받아들이고자 하는 시각으로서 다뤄져 왔다. 그러나 불명료한 유형의 선호정보를 허용할 경우 의사결정그룹이 원하는 대안의 명확한 선택이 보다 어려워진다. 따라서 추가적인 정보획득을 위한 의사결정자들과의 상호작용이 요구되지만, 이는 불명료한 선호정보를 허용하였던 초기의 취지를 반감시킬 뿐더러, 반드시 최적의 대안을 보장하는 것도 아니다. 이러한 상황을 타계하기 위하여, fuzzy majority의 의미를 반영하고 있는 linguistic quantifier를 활용함으로써 satisfying solution을 구하는 절차를 제시하였다. 이는 mathematical programming을 활용한 의사결정 기법과 다수의 객체를 집성하기 위한 개략적 해법을 결합한 접근방식이다.

• 정보와 통신
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• 제31권3호
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• pp.69-77
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• 2014

물리적으로 분산된 환경에서 진행하는 대규모 과제에서는 참여자 간 의사소통에 많은 비용이 들고, 의사결정을 위한 공유 자료의 신뢰성도 확보하기 어렵다. 이를 해결하기 위해 K-Hub와 Redmine을 적용한 협업 시스템을 구축하여 과제를 진행하고 있다. 기존의 오피스 툴을 활용한 과제관리방식에서 K-Hub와 Redmine를 도입함으로써 과제 내 의사소통 및 과제 정보 공유 환경을 구축하여, 과제관리에 소요되는 시간과 비용을 절약하고 참여자들에게 제공되는 정보의 신뢰성을 확보하였다. 문서의 관리비용을 줄이고, 과제 참여자에게 제공되는 정보에 대한 신뢰성 확보하여, 빠른 의사결정과 효과적인 의사소통의 기반을 실현하였다. 결국 불필요한 관리 업무를 최소화 하였고, 관리의 편리성을 향상 시켰다.

• 한국심리학회지:법
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• 제12권2호
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• pp.199-221
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• 2021

본 연구의 목적은 화이트칼라 범죄의 의사결정 과정에 영향을 미치는 요인들이 무엇인지 살펴보고, 이 요인들의 유무에 따라서 의사결정의 합리성 정도에 차이가 나타나는지 실험을 통해 확인하고자 함이다. 본 연구의 실험은 피험자 간 설계로 재정적 압박 지시 유무와 Tit for tat 전략 정보 제공 유무에 따라서 조건별로 할당하였다. 실험 참가자들은 화이트칼라 직군에 근무하는 성인 102명으로, 화이트칼라 범죄 시나리오로 각색한 변형된 연속되는 죄수의 딜레마 상황에서 의사결정을 진행하고 이에 따른 점수를 획득하는 과정을 거쳤다. 획득 점수는 범죄를 저지를 위험성을 나타내며, 점수가 낮을수록 범죄에 참여할 위험성이 높음을 의미하였다. 연구 결과는 재정적 압박 지시 없이 전략 정보만 제공받은 집단이 범죄에 참여할 위험성이 가장 낮았으며, 재정적 압박 지시만 받고 전략 정보를 제공받지 않은 집단의 범죄 참여 위험성이 가장 높았다. 또, 재정적 압박 지시를 받은 집단은 전략 정보 제공과 관계없이 재정적 압박 지시를 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았으나, 전략 정보를 제공받은 집단 중 재정적 압박 지시를 함께 받은 집단은 재정적 압박 지시와 전략 정보 제공을 둘 다 받지 않은 집단보다 범죄 참여 위험성이 높았다. 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 재정적 압박을 합법적으로 해소할 수 있는 방안의 필요성과 직장인을 대상으로 한 화이트칼라 범죄에 대한 교육의 필요성, 기업 내에서 독단적이지 않고 협력적이며 상호검증 가능한 의사결정 구조의 필요성을 제안하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.978-989
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• 1995

현실적으로 다속성 의사결정(Multi-Attribute Decision-Making:MADM)문제들은 대안과 속성의 수가 매우 많은 것이 보통이기 때문에 이것을 모두 합리적으로 고려하여 최적의 대안을 선정한다는 것은 매우 어려운 일이다. 지금까지 연구 개발된 기존의 수리적 방법들은 주어진 문제에 대한 제약을 가하여 최적해(optimal solution)를 구할 수 있지만 의사결정자들의 입장을 정확히 반영하지 못하는 경우가 대부분이며, 이를 개선하기 위한 기존의 대화형 접근방법은 고려해야 할 대안과 속성의 수가 많아지면 대안 간의 쌍비교등을 통하여 의사결정자가 제공해야 하는 정보의 양이 기하급수적으로 증가한다는 어려움과 함께 최적해가 보장되지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 연구의 목적은 대안과 속성의 수가 매우 큰 의사결정상황 하에서 의사결정자가 중요하다고 생각하는 속성의 그룹부터 단계적으로 고려해 가면서 대안의 수를 점차적으로 감소시킬 수 있는 보다 효율적인 대화형 접근방법을 구축하는데 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.453-455
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• 2023

본 연구는 은행에서 리스크 관리 자동화를 위해 고객의 대출 상환 여부 예측 모델을 제안하고자 한다. 예측 모델로 금융 데이터 같은 정형데이터에서 전통적으로 높은 성능을 보인 의사결정나무기반 모델 LightGBM, CatBoost, XGB 와 최근 제안된 정형데이터에서 사용할 수 있는 설명 가능한 딥러닝 기반 모델 TabNet 간의 성능 비교를 진행한다. 다만, 대출 상환 여부 데이터는 불균형 클래스 데이터로 구성되어있어 샘플링을 진행한다. SMOTE, Random Under Sampling, 혼합 방식을 비교해 가장 높은 성능의 샘플링 기법을 제안한다. 대출 상환 여부 예측 결과 TabNet 모델이 의사결정나무모델들보다 좋은 성능을 보여 정형데이터에서 의사결정나무 기반 모델을 딥러닝 모델이 대체 할 수 있는 가능성을 확인했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.1561-1570
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• 2015

정보보호 침해사고로 인한 피해를 예방하거나 감소시키기 위해 많은 관심과 투자가 검토되고 있지만, 투자, 관리등의 정보보호 의사결정을 경제적으로 합리적으로 하기 위한 연구에 대해서는 국내에 본격적으로 소개되지 않았다. 정보보호의 경제적 의사결정에 대한 연구자들은 보안경제성워크샵(Workshop on the Economics of Information Security, WEIS)을 중심으로 활동하고 있으며, 본 연구는 WEIS에 2002년부터 2014년까지 발표된 논문들의 연구주제와 연구방법을 분석하였다. 연구결과는 국내의 관련 연구 활성화에 도움이 될 수 있고, 기업과 정부의 경제적 정보보호 의사결정에 참고가 될 수 있을 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.443-453
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• 2000

장차전의 양상은 고도의 과학전, 타격수단의 다양화 등에 따라 고속이체기동전이 t행될 것이며, 이러한 전쟁양상은 정확하고, 보다 빠른 첩보와 정보의 수집 및 분석을 통하여 아군의 신속한 의사결정 및 대응을 요구한다. 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 연구는 이러한 요구에 부응할 수 있는 전장정보를 활용한 의사결정의 중요한 한 분야인 화력분배를 자동화하기 위한 전문가시스템의 지식베이스모듈에 대한 분석 및 설계에 관한 연구이다.기존에는 화력분야에 대한 아방책 선정까지를 자동화하는 전문가시스템 개발에 대한 연구가 수행되었으나, 본 연구에서는 자동화의 효율성을 높이기 위해서 아방책 선정에서 나아가 아군 화력자산의 파괴율을 고려하고, 지휘관의 의도에 부합하는 아군 화력자산을 배분하는 전문가시스템 개발에 관한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 화력분배 자동화를 위하여 화력분배와 관련된 현행 업무 관련 지식을 획득 및 분석하고 이를 바탕으로 화력자산 분배를 위한 규칙도출 시 개념설계, 상세설계, 알고리즘제시, 규칙추출예시를 하였으며 본 연구결과의 기대효과는 본문을 참고 바란다.

• 감성과학
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• 제25권3호
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• pp.63-76
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• 2022

본 연구는 소비자가 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 사실적 메시지와 평가적 메시지를 담은 온라인 리뷰를 보았을 때 더 유용하다고 판단하는 리뷰가 무엇인지 탐색하고, 이러한 유용성 평가의 차이에 대한 개인의 분석적 의사결정 성향 수준의 조절효과를 검증하기 위하여 실시되었다. 경험재를 구매하기 전 객관적 정보를 수집하는 소비자의 성향에 근거하여 웹소설의 소비자는 사실적인 온라인 리뷰의 유용성을 더 높이 평가할 것으로 예상하였다. 또한 인지적 성향에 따라 구분되는 의사결정 유형 중 분석적 의사결정자는 정확한 정보를 수집하여 논리적인 판단을 내린다. 따라서 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 온라인 리뷰의 유용성 평가가 높아질 것으로 예상하였다. 실험 1의 결과 사실적인 리뷰를 제시받은 집단이 평가적인 리뷰를 제시받은 집단보다 리뷰의 유용성을 높이 평가하였으며, 실제 웹소설 선택 상황과 유사하게 두 유형의 리뷰를 동시에 제시한 실험 2에서도 리뷰의 유용성 평가에 대한 리뷰 메시지 유형의 주효과가 확인되었다. 또한 실험 2에서는 분석적 의사결정 성향 수준이 높아짐에 따라 사실적인 리뷰의 유용성을 높이 평가하는 경향이 드러나 분석적 의사결정 성향 수준의 조절적 역할이 확인되었다. 본 연구는 경험재인 웹소설을 선택하는 상황에서 리뷰 메시지 유형 및 소비자의 분석적 의사결정 성향 수준이 소비자의 리뷰 유용성 평가에 영향을 끼친다는 사실을 확인함으로써 웹소설 소비자의 행동 양식을 밝혔다는 이론적, 실무적 의의를 갖는다.

• 한국재난관리표준학회지
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• 제4권2호
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• pp.29-40
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• 2011

본 연구는 인적재난 분야에 다양한 재난전조자료를 수집 분석하여 재난 위험등급을 결정하는 의사결정체계를 구축할 목적으로 재난전조 정의, 재난전조정보를 분석하기 위한 분류체계, 재난전조정보 위험등급을 판단하기 위한 논리적 알고리즘, 대응 조치사항을 포함한 권고사항 등을 연구하였다. 본 연구에서 의사결정체계를 위해 적용된 온톨로지 기법은 기본요소들의 분류 및 3계층 속성 분류만을 도입하였고, 텍스트 마이닝 기법에서는 용어의 빈도수 분석 및 신뢰도 계산 부분을 도입하여 연관성 규칙의 기본구조를 밝혀냈다. 이 기본구조에 과거 재난사례를 적용하여 연관성 규칙을 생성하였으며, 새로운 재난전조정보와 비교하여 위험등급을 추론하는 사례기반추론 기법을 사용하였다. 본 연구에서 제시된 지능형 의사결정체계는 의사결정자가 재난전조정보를 바탕으로 위험등급을 결정하여 사전예방조치를 할 수 있도록 도와주며, 궁극적으로 재난발생 가능성을 줄일 수 있다.