기존의 한방 자가 진단 방법에서는 PCM 기반의 알고리즘을 적용시켰으나 고질적인 문제점 중의 하나인 증상 수가 급격하게 증가할 경우에는 진단 결과가 정확하게 도출되지 않는 현상이 발생한다. 이러한 문제점을 개선하는데 효율적인 퍼지 의사 결정 트리 알고리즘을 적용한다. 퍼지 의사 결정 트리는 과거의 데이터를 미리 학습시킨 후에 엔트로피에 따라 경계 값을 구한 후, 사용자가 여러 증상을 입력하면 입력된 증상에 해당되는 상위 질병 5개를 도출한다. 그리고 도출된 상위 5개의 질병과 도출된 질병의 원인과 치료하기 위한 민간요법을 제공한다. 질병과 증상에 대한 데이터베이스는 한의사가 추천한 여러 한의학 전문 서적을 기반으로 증상과 질병의 데이터베이스를 설계한 후, 한의학 전문의의 검증을 거쳐 구현하였다. 제안된 한방 자가 진단 시스템은 과거의 데이터를 바탕으로 증상을 학습함으로써 기존의 질병 진단 시스템보다 정확하고 신속한 진단 결과를 도출하는 것을 확인하였다.
구매 의사 결정 단계에서 이미지나 동영상의 영향력이 지속해서 증가하고 있음에도 불구하고 시각적 정보가 소비자의 구매 의사 결정 과정에 영향을 미치는 메커니즘과 이에 따른 기업, 특히, 오프라인 기업의 성과에 대해서는 아직 알려진 바가 많지 않다. 이에 본 연구는 O2O 플랫폼에 입점한 10만 개 식당의 실제 예약 매출 데이터를 분석하여 이용자와 사업자가 O2O 플랫폼에 업로드한 사진 등의 시각적 정보가 기업의 성과에 미치는 영향과 메커니즘을 이중 처리 이론 기반으로 파악하고자 한다. 또한 저장하기, 공유, 리뷰 등 고객 참여와 프랜차이즈 가맹의 시각적 정보와 성과 간 관계에 대한 조절된 매개 효과를 분석한다. 본 연구는 이중 처리 이론 기반으로 시각적 정보가 구매 의사 결정 과정에서 작동하는 메커니즘을 설명하는데 기여할 것으로 기대한다. 그뿐만 아니라 실제 예약 매출 데이터를 활용하여 분석함으로써 직접적이고, 수익적인 측면의 기업 성과를 측정할 수 있을 것이다. 또한 오프라인 소매점에서 활용할 수 있는 온라인 채널 전략에 대한 실무적인 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
본 연구에서는 위성영상 상황판연계·표출시스템 적용을 위한 SNS 주민참여 콘텐츠를 개발하고, 재난대응 표준위기관리절차 기반의 주민참여정보 활용방안을 제시하고자 하였다. 재난상황관리에 있어 SNS의 활용을 통한 주민참여 확대적용 방안을 모색하고자 재난 대비·대응 관련 공공 및 정부부처에서 활용 중인 SNS 채널을 조사하였으며, 상황관리에 SNS를 적용한 선행사례를 분석하였다. 이를 기반으로 SNS를 적용한 예방안전 및 피해복원 확대 적용 방안을 제시하였으며, 신속한 위기대응을 위한 보조적인 의사결정 지원도구로서의 콘텐츠를 제안하였다. 먼저, 예방안전 및 피해복원 확대 적용을 위해 SNS에 주민들이 작성한 게시글을 웹 크롤링과 데이터 마이닝을 통해 분석하여 재난 상황인지와 상황판단 및 피해범위 추정에 활용하는 방안을 제시하였고, 이를 상황판연계·표출시스템에서 표출하기 위한 예시화면을 설계하였다. 또한, 연구 1차년에 수행했었던 위성영상을 활용한 재난상황대응 표준위기관리절차 중 위성영상정보에 주민참여정보를 연계·중첩하여 재난의 전조감지 단계부터 확산양상 및 피해범위를 확인하고, 재난기록을 분석하여 추후 발생된 재난에 선제적으로 대비할 수 있는 방안을 제시하였다. 그러나, 주민참여 기반 SNS 콘텐츠 적용을 위한 우선 해결사항으로는 재난상황판단 시, 정보의 정확성과 신뢰성 측면에서 의사결정을 위한 보조도구로서 활용을 할 것인지에 대한 중앙재난안전상황실과의 충분한 협의가 필요하며, 상황실에서 해당 콘텐츠를 활용하게 될 경우, SNS 정보의 행정망 방화벽 허용가능여부에 대한 추가 분석설계가 필요한 상황이다. 이를 위해 금년 연구수행에서 상황실 실무자 수요조사를 통해 SNS 정보 활용에 대한 반영여부를 결정할 예정이다.
Group Decision Support System(GDSS) has been a rapidly emerging field of the 1990's. Whereas conventional Decision Support System(DSS) helps individual decision makers, GDSS are designed to help groups of senior management and professional groups reach consensus. However, empirical researches which required to establish the optimum GDSS specification are scarce. Along with this purpose, this paper was focused to investigate the effect of group decision factors on the efficiency of the group decision. In this paper, task types of group decision which were discussed as major variable at many papers were settled as environmental factor. The result has verified the importance of the role-related factors on the efficiency of the group decision. This fact highlights the need of more researches on the role-related factors in the group decision in the GDSS development.
본 논문은 지역의 의사 결정 트리와 클러스터링을 사용하여 장면 전환 검출 방법을 제시한다. 지역 의사 결정 트리는 클러스터 경계 검출 장면과 그 인접 프레임의 사이의 차이 값을 시간 유사 분포를 비교하기 위해 같은 방식으로 검출하고, 그리고 클러스터 단위로 차이 값의 유사성과 그룹 프레임의 끊어지지 않는 시퀀스를 감지한다.
가공조건은 가공비용과 시간을 줄이고 제품의 품질을 결정하는데 영향을 주는 주요 요인중의 하나이다. 본 논문에서는 밀링 공정을 위한 작업설계(Operation Planning) 시스템에서, 가공조건을 지속적으로 향상시키기 위한 새로운 방법론을 제안한다. 제안된 방법론은 밀링 작업에 대하여 (1) 퍼지 아트맵 신경회로망 모델에 의해 가공조건을 실시한 학습하고 (2) 교체 알고리즘이라 불리는 새로운 알고리즘을 포함한다. 제안된 교체 알고리즘은 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때 이를 이용하여 기존의 학습 정보보다 효율적인 새로운 가공조건이 얻어졌을 때, 이를 이용하여 기존의 학습 정보를 대체하는 기능을 수행한다. 본 논문에서는 우선 작업설계 시스템의 전반적인 기능을 간략히 소개한 후 제안된 방법론에 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 의한 의사결정 과정을 자세히 기술한다. 또한, 다양한 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법론의 성능을 예시하도록 한다.
본 논문에서는 SNP데이터를 이용하여 간경화에 대한 감수성을 예측하기 위해 의사결정 트리를 이용하였다. 데이터는 간경화 환자와 정상환자 총 116명의 데이터를 사용하였으며, Feature 값으로는 간질환과 밀접한 연관성을 갖는 28개의 SNP데이터를 사용하였다. 실험방법은 각각의 SNP에 대하여 의사결정트리로 분류율을 측정한 후 가장 높은 분류율을 가지는 SNP부터 조합해 나가는 방식으로 C4.5 의사결정트리를 이용 leave-one-out cross validation으로 간경화와 정상을 구분하는 정확도를 측정하였다. 실험결과 간 질환 관련 SNP중 IL1RN-S130S, IRNGR2-Q64R, IL-10(-592), IL1B_S35S 4개의 SNP조합에서 65.52%의 정확도를 얻을 수 있었다.
최근들어 모바일 환경에서 운영되는 많은 응용시스템들이 개발되고 있다. 대부분의 시스템들은 모바일 사용자와의 단순한 상호작용만을 필요로 하는 메시지 전송, 은행 거래, 위치 서비스 등을 위한 것들이다. 단순한 기능만을 지원하는 이유는 모바일 장치가 스크린 크기가 제한적이고, 네트워크 대역폭이 좁으며, 컴퓨팅 능력이 낮기 때문이다. 이와 같은 이유로 모바일 장치를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 복잡한 알고리즘을 구현하는 것은 거의 불가능하였다. 본 연구에서는 모바일 환경에서의 그룹의사결정 과정을 지원하기 위하여 간결한 상호교호적 절차를 제시하고자 한다. 이 상호교호적 절차는 모바일 환경에서 그룹의 절충해를 선택하도록 돕기 위한 다목적 선형계획 프로그램에 기반을 두고 있다. 이 절차를 활용하게 되면 그룹의사결정자들의 정보제공의 부담을 줄여줄 수 있다. 최선의 절충해를 찾기 위해서 변수 및 목적식에 대한 부분적 순위 정보만을 활용하였다. 본 방법론은 의사결정자의 효용함수에 대한 형태 혹은 존재 여부에 대한 어떠한 가정도 하지 않고 있다. 본 절차의 실험적 연구를 위해서 모바일 환경에서의 그룹의사결정지원시스템인, MOBIGSS를 개발하였으며, 이 시스템을 개인 투자자의 자산 투자 문제에 적용하였다.
기업과 정부기관은 COTS를 사용한 정보시스템을 개발하고 있다. 특히, COTS는 정보보호시스템과 정보시스템의 컴포넌트로 활용되고 있다. 본 연구는 보안기능 개발을 위해서 필요한 COTS의 선택 수준과 비용을 고려할 때 COTS 컴포넌트의 우선순위를 제시한다. 보안기능 컴포넌트 선택과 관련된 비용 효과적인 의사결정을 위하여, 본 연구는 정보보호기술을 계층화하고, 다기준의사결정 기법을 사용하여 COTS 컴포넌트의 우선순위를 제시한다.
제조공정의 대다수 장비들은 기존의 수동 설비에서 자동화 시스템이 접목된 설비로 전환되는 추세다. 공정 의사결정을 내리는 생산 관리자들은 전문적인 의사결정 기법의 관리 및 활용이 익숙하지 않기 때문에, 시스템 등의 방안을 이용하기보다 컨설팅 등의 외부 중개자를 통해 단발적인 조치를 받는 것이 일반적이다. 본 연구에서는 제조공정에서 발생하는 데이터 입력의 문제점과 의사결정 시스템을 통하여 납기일에 맞추어 납품이 가능한지, 공정 중에 사용되는 자재들의 수급 정보를 확인하고, 다중 입출력장치인 Android Application과 ATmega2560을 활용한 입력 모듈을 제안하였다. 이로 인하여, 제조 공정 생산업무의 작업효율 향상 및 공정 정보의 변경에 쉽게 대응 및 작업 공장 데이터 누락 감소하였으며, 생산성 향상으로 인한 납기일 준수 및 제품 만족도 향상으로 경영 개선에 이바지 하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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