• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.147-163
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• 2004

For the purchase of a cheaper product on the Internet, many customers have been trying to search online shopping mall sites and visit comparison-pricing shops that compare prices and other criteria of the product. Others have been participating into online auction markets or group-buying markets. However, a lot of online shopping malls, auction markets, and group-buying markets provide the same product with different prices. Since these marketplaces have different price settlement mechanism, it is very difficult for the customers to determine marketplace to purchase, considering different kinds of marketplaces at the same time. To overcome such limitations, decision rules and solution procedures for purchase decision making are necessary, which can cover multiple marketplaces simultaneously. For this purpose, purchase decision making in each market must be conducted to maximize customer's utility, and conflicts with other marketplaces must be resolved. Therefore, we have developed the rules and methods that can negotiate cooperatively the purchase decision making in several marketplaces, and designed an architecture of Intelligent Buyer Agent and a message structure to support the idea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.613-619
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• 2009

과거의 용수개발은 단위시설 또는 단위사업별 중심의 양적 확대개발 위주로 추진하여 수리시설간 수자원을 효율적으로 활용할 수 있는 용수공급체계가 미흡하였다. 수리시설의 양적 확대개발 위주의 추진결과 '03년도 총 수리시설수인 68,018개소 중 관개면적 50ha이상의 주 수원공은 1,888개소로서 전체수리시설의 2.8%를 차지하여 비합리적인 공급불균형 현상이 발생하여 체계적인 급수관리가 이루어지지 못하는 문제가 발생하였다. 또한 기존의 공급체계는 논 용수중심에서 식생활 변화로 인한 밭작물 수요증가로 용수이용 패턴이 변하고 있다. 더욱이 농촌지역의 생활환경 개선이 요구됨에 따라 생활용수, 공업용수, 환경용수 등 농촌지역에 과거와는 다른 형태의 용수수요가 발생하고 있다. 하지만 농촌지역의 수자원은 한정되어 있고 환경파괴 및 적지부족 등의 이유로 신규 수자원개발이 불가능한 사회여건이 지속되어 있어 많은 문제점이 나타나고 있어 균형적인 농촌발전과 건전한 농촌지역조성을 위해서는 새로운 대안이 제시되어야 하는 시점이다. 본 연구에서는 그 대안으로 부각되고 있는 농업용저수지 재개발에 대하여 사업의 우선순위를 합리적으로 결정할 수 있는 의사결정시스템의 개발을 목적으로 하고 있다. 기존 문헌을 고찰하면 개발우선순위는 과학적 논리보다는 정치적, 사회적 논리가 의사결정에 중요한 역할을 하였으나 의사결정시스템의 제공을 통해 정책결정자가 과학적이고 합리적인 논리에 따라 사업개발의 우선순위를 결정할 수 있을 것으로 기대한다. 본 연구에서는 재개발 의사결정에 필요한 지형적, 사회적, 환경적 요인을 지수화 하는 방법을 고찰하였고, 우선순위를 산정에 필요한 수치지도, 저수지 관련 자료의 작성과 지형정보(GIS)를 구축하였다. 우선순위 대상저수지의 선정은 기존문헌과 수계 및 용량 등을 고찰하여 79개로 우선 선별하였다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.8
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• pp.197-204
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• 2019

The purpose of this study was to explore factors that influence decision making for smartphone users. This study sets intimacy, personal connection, use & dependence, familiarity and expertise, efficacy and effectance, self-identity, and control as independent variables and sets decision making as dependent variables. In this study, 200 smartphone users were collected and analyzed through questionnaires, and Smartpls 3.0 was used to understand the impact between variables. Five of the six factors that affected smartphone users' psychological strength were analyzed to have affected their decision-making. In addition, we examined the relationship between psychological effects and use period as a control variable. The results of this study can be used as a basis for the consumer behavior of smartphone devices in the development of smartphone devices.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.17 no.4
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• pp.101-111
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• 2014

Spatial events are predictable using data mining classification algorithms. Decision trees have been used as one of representative classification algorithms. And they were normally used in the classification tasks that have label class values. However since using rule ranking methods, spatial prediction have been applied in the spatial prediction problems. This paper compared rule ranking methods for the spatial prediction application using a decision tree. For the comparison experiment, C4.5 decision tree algorithm, and rule ranking methods such as Laplace, M-estimate and m-branch were implemented. As a spatial prediction case study, landslide which is one of representative spatial event occurs in the natural environment was applied. Among the rule ranking methods, in the results of accuracy evaluation, m-branch showed the better accuracy than other methods. However in case of m-brach and M-estimate required additional time-consuming procedure for searching optimal parameter values. Thus according to the application areas, the methods can be selectively used. The spatial prediction using a decision tree can be used not only for spatial predictions, but also for causal analysis in the specific event occurrence location.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.27 no.4
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• pp.1-6
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• 2004

For a given plant design, improved decisions on when to shutdown an existing plant may be obtained by making better predictions of failure rates, by exerting efforts to collect more relevant information or by improving decision making models which put that information to best use. It is important that the models include the value of possible loss of lives and fear along with cleanup, decommissioning, relocation if the decisions derived from the model are to be useful. The decision model we have described enables us to investigate a class of optimal decisions on whether to shutdown or continue operating one period of time. The analysis and decision process is repeated at the end of each period with additional information about new costs and risks.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.10 no.3
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• pp.81-92
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• 2021

As the aging population of Korean agriculture and rural areas and the decline of the agricultural population are gradually deepening, the influx of population through returning to farming and rural areas is urgently needed. To this end, the most important problems to be solved were the lack of information that would help those who want to return to farming or rural areas when making decisions. Therefore, a survey was conducted for AHP analysis on related experts to find out the information (decision factors) required when selecting a return-to-farm or return-to-country migration area through this study. The AHP analysis showed that "Economic factors" were the most important among the three items in the primary class, while "Housing and land prices", "Metropolitan accessibility and traffic" and "Residential information" were the most important in the secondary class. The results of these studies are reflected in the information system to systematically support the decision-making of those who wish to return to farming or rural areas.It is hoped that it will be indirectly helpful and ultimately contribute to the revitalization and development of Korean agriculture and rural areas, which are aging.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.593-596
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• 2007

복합 질환과 관련된 임상데이터에 대한 예측 모델을 회귀분석, 신경망, 또는 MDR과 같은 방법을 이용하여 분석할 경우 데이터의 차원 문제(Dimensionality Problem)가 발생할 수 있다. 엔트로피(Entropy)를 이용한 의사결정규칙 방법은 이러한 데이터의 차원 문제를 줄이고 의사결정규칙의 결과를 바로 해석할 수 있다는 점에서 질환 예측 모델을 만드는데 유용하다. 본 논문에서는 천식과 관련된 임상데이터를 사용하여 예측 모델을 구성하고 결과를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.667-669
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• 2005

유비쿼터스 시대를 향하여 나아가는 현대 사회에서 사람들을 위한 추천시스템은 필수 불가결한 요소 중의 하나이다. 추천 시스템 중에서 사용자의 성별, 나이, 직업 등의 인구 통계적 요소를 고려한 시스템이 주를 이루고 있지만 이러한 시스템에는 어느 정도의 한계가 있다. 추천에 있어서 사용자의 기분, 날씨, 온도 등 주변 환경의 상황이 반영되지 않고 있고 학습을 위한 데이터에 대한 신뢰도 또한 문제가 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 상황정보(Context Information)와 공간 데이터 마이닝(Spatial Data Mining) 기법을 이용한 향상된 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 보다 정확한 추천을 위해 첫째, 날씨, 온도, 사용자의 기분 등의 상황정보를 고려하였다. 그리고 사용자의 유사도 측정을 통해 학습 데이터의 신뢰도를 향상시켰으며, 셋째, 의사결정 트리(Decision Tree) 기법을 이용하여 추천의 정확도를 높였다. 실험을 통하여 측정한 결과 제안하는 추천시스템이 기존의 인구 통계적 요소만을 고려한 시스템이나 의사결정 트리만을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2000.04a
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• pp.751-755
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• 2000

지금까지 대부분의 정보시스템은 정형화된 정보만을 관리해왔다. 재무, 생산, 영업 등 발생하는 수치 데이터를 저장, 관리하는 것이 정보시스템의 역할이었고 실제 판단을 하고 의사결정을 내리는 것은 기업내 인적자원이 수행하는 것이었다. 결국 의사결정의 주체인 인적자원이 떠나면 그가 갖고 있던 지식자원도 함께 떠나가고 지적자원이 소실된다는 관점에서 지식관리시스템은 출발했다. 본 연구에서는 인적자원이 소유하고 있는 지적자산을 축적, 활용할 수 있도록 하자는 지식관리시스템의 기본 개념을 이용하여 통합 지식관리시스템의 설계를 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2021.11a
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• pp.910-913
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• 2021

Successor representation (SR) 은 두뇌 내 해마의 공간 세포가 인지맵을 구성하여 환경을 학습하고, 이를 활용하여 변화하는 환경에서 유연하게 최적 전략을 수립하는 기전을 모사한 강화학습 방법이다. 특히, 학습한 환경 정보를 활용, 환경 구조 안에서 목표가 변화할 때 강인하게 대응하여 일반 model-free 강화학습에 비해 빠르게 보상 변화에 적응하고 최적 전략을 찾는 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 SR 기반 강화학습 알고리즘이 보상의 변화와 더불어 환경 구조, 특히 환경의 상태 천이 확률이 변화하여 보상의 변화를 유발하는 상황에서 어떠한 성능을 보이는 지 확인하였다. 벤치마크 알고리즘으로 SR 의 특성을 목적 기반 강화학습으로 통합한 SR-Dyna 를 사용하였고, 환경 상태 천이 불확실성과 보상 변화가 동시에 나타나는 2-stage 마르코프 의사결정 과제를 실험 환경으로 사용하였다. 시뮬레이션 결과, SR-Dyna 는 환경 내 상태 천이 확률 변화에 따른 보상 변화에는 적절히 대응하지 못하는 결과를 보였다. 본 결과를 통해 두뇌의 강화학습과 알고리즘 강화학습의 차이를 이해하여, 환경 변화에 강인한 강화학습 알고리즘 설계를 기대할 수 있다.