• 한국정보처리학회논문지
• /
• 제6권8호
• /
• pp.2106-2112
• /
• 1999

의사결정에 있어 정보란 의사결정자가 의사결정을 하는데 사용하도록 의미 있고 유용한 형태로 처리된 데이터이다. 이러한 정보들에 있어서 불필요한 속성들을 제거하여 처리함으로써 의사결정의 효율을 높일 수 있다. 러프 집합 이론은 불필요한 속성을 제거하고 분류화 하는데 뛰어난 능력을 가지고 있으나 속성 감축시 속성 수와 튜플 수에 따라 복잡한 계산을 요구한다. 따라서 속성들 사이의 상호연관성을 나타내는 척도로서, 두 변수간의 독립성에 관한 검정방법인 $\chi$2와 러프 집합의 종속성을 이용하여 속성들을 감축하고 이를 신경망의 입력 유니트로 사용하므로써 기존의 모든 속성을 입력으로 하여 신경망을 구성하는 것보다 간단하며 학습효율의 향상 및 정확한 의사결정을 지원할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
• /
• pp.121-123
• /
• 2004

의사 결정 지원 시스템에 대한 연구는 오래 전부터 진행되어 왔다. 의사 결정 지원 시스템은 많은 분야에 적용될 수 있고, 적용되는 환경에 따라서 다양한 특징을 가진다. 본 논문에서는 e-marketplace에서 공급자 선정을 위한 의사 결정 지원 시스템 구현을 위한 환경 및 시스템의 특징에 대해서 알아보고, e-marketplace에서의 공급자 선정을 위한 정색 기반 모델을 제시하고, 이를 구현함으로써 의사 결정 지원시스템이 e-marketplace에서 어떻게 구현될 수 있는지를 보인다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.255-264
• /
• 2020

이 연구는 성과정보의 특성에 따른 의사결정자의 성과정보 활용 방식이 자원 배분과 관련한 의사결정에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것이다. 이 연구는 이론적 논의를 토대로 일반행정, 경제정책, 환경정책의 3개 분야에 대한 성과시나리오를 설계하고, 각 시나리오에 대해 연구집단과 대조집단을 구분하였다. 연구집단은 측정지표를 활용한 성과정보를 제공하고, 대조집단에게는 달성여부에 대한 정보만을 제공하여 자원배분 의사결정 방식을 MANCOVA 비교분석한 결과 성과정보의 제공은 응답자들의 예산배분 행태의 차이를 유발하는 주요한 요인인 것으로 나타났다. 일반행정 분야의 경우 두 개 프로그램에서 연구집단과 대조집단의 예산배분 방향성에 차이가 나타났으며 나머지 두 개 시나리오에서는 동일한 방향성을 지니면서도 증액의 규모와 비율에 있어 대부분 유의미한 차이가 도출되었다. 이러한 결과를 토대로 성과정보 활용에 따른 일반적 의사결정 모형을 구축하기 위해 후속 연구에서 전문성의 편향 문제를 극복하기 위해 반복적인 실험 연구와 관료집단과 일반인의 행태를 비교-검증하는 연구를 수행할 것을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (1)
• /
• pp.60-62
• /
• 2000

본 논문에서는 수녀원의 인사관리에서 인원을 효율적으로 배치할 수 있는 새로운 의사결정 시스템에 대하여 알아본다. 현재 수녀원의 인원배치는 수 작업으로 처리를 해야하므로 적절한 시기에 적합한 인원을 소임지에 배치하지 못하는 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 휴리스틱한 방법과 신경망의 PCA(Principal Component Analysis)를 이용한 의사결정 시스템을 설계하고 구현하였다. 이 시스템을 통하여 산출되는 정보는 수녀원 인사관리업무를 보다 체계적일 뿐만 아니라 효율적으로 계획하고 조정하며 통제할 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2003년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.171-176
• /
• 2003

방대한 양의 데이터에서 의사결정에 필요한 정보를 발견하는 일련의 과정을 데이터 마이닝 (data mining)이라고 하는데, 본 연구에서는 생물정보학 (bioinofmatics)의 한분야로서 의학분야의 통계적 의사결정 시스템을 제공하는 의사결정나무 (decision tree) 알고리즘 중 QUEST를 S-PLUS로 구현하고(이하 S-QUEST) 발육제한(Intrauterine Growth Restriction; IUGR) 데이터를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.255-256
• /
• 2022

임상의사결정지원시스템(Clinical Decision Support System)은 환자의 질병을 진단하고 치료할 때 의사결정을 도와주는 시스템이다.[1] 본 논문에서는 블록체인과 XAI 기술을 활용해 임상의사결정지원시스템의 아키텍처를 제안한다. 제안 아키텍처는 데이터의 중앙화, 의료데이터의 보안을 블록체인기술로 해결하고 블록체인을 기반으로 한 보반 기술인 DID 기술을 활용해 데이터의 신뢰성과 보안성을 확보하였다. 또한 XAI 모듈을 활용해 예측 결과의 신뢰도와 투명성도 제공해 의료인의 의사결정을 지원하였다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
• /
• pp.440-445
• /
• 2008

기업 간 공동의사결정은 기업의 업무 효율성 향상을 통하여 기업의 성과에 영향을 미친다. 두 기업이 상호 목표를 동시에 이루기 위해서는 협력적 공동의사결정이 매우 중요한 역할을 한다. 따라서 협력적 의사결정의 선행요인과 결과요인을 파악하고 실증적 연구가 필요하다. 본 연구는 PLS 통계적 방법을 이용하여 제시된 가설을 검증하였으며, 그 결과 상대기업의 지식창조 능력, 기입간 프로세스 모듈화, 기업간 신뢰가 기업간 협력적 의사결정에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 결과적으로 업무성과와 기업성과를 향상시키는 것으로 나타났다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제7권1호
• /
• pp.23-36
• /
• 1998

본 연구는 특정 조직의 정보 인프라 개발을 위한 전략적 계획을 수립하기 위해 의 사결정 지원 도구로서 다수 목표 의사결정 모형 (Multiple Objective Decision-Making Model : MODEM), 구체적으로는 목표 계획법(Goal Programming : GP)의 응용을 제시하고 있다. 연구대상 조직은 3년 동안의 정보 인프라 개발 프로젝트를 추진하고 있다. 이러한 특 별 프로젝트는 조직 전체에 궁극적인 통합 정보 기술 서비스를 제공하기 위하여 최고 의사 결정자의 전략적 계획 측면에서 추진되고 있다. 본 연구는 총 8개의 목표가 수립되었고 현 조직 환경하에서 이들 목포들에 대한 우선 순위가 설정되었다. Micro Manager가 본 연구 모형의 실행을 위하여 활용되었고 분석결과 6개의 정보 인프라 프로젝트 중 첫 5개가 실행 되기 위하여 선택되어 졌으며 4개의 네트? 대안 중에서 첫 번째 대안이 최적 대안으로 선 택되었다. 초기 설정 목표들에 대한 우선 순위를 변경시킴으로써 연구 모형의 가변성을 검 토하기 위해 민감도 분석이 실행되었다. 변경된 목표와 우선 순위하에서는 6개의 정보 인프 라 프로젝트 중 3개만이 실행을 위하여 선택되었고 네트? 대안은 첫 번째 대안이 역시 최 적 대안으로 선택되었다. 본 연구 모형은 다수의 서로 상층하는 목표를 가지는 조직 및 이 와 유사한 경영환경에 직면해 있는 전략적 의사결정 수립에 효과적인 방안을 제시할 것이다.

• 대한교통학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.77-90
• /
• 2003

교통정보의 정확도는 정보에 대한 운전자의 반응을 결정하는데 중요한 요소이다. 교통상황의 정확한 정보를 제공하는 것은 현실적으로 어렵기 때문에 대부분의 교통정보는 불확실성을 내재하게 된다. 그러나 기존의 많은 관련 연구에서는 정확한 정보와 그에 대한 운전자의 신뢰를 가정하고 있다. 본 논문의 목적은 불확실한 정보가 운전자의 의사결정에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 이를 위해 노선선택에서 불확실한 통행료 정보의 선택상황을 가정해 SP 설문조사를 실시하고 통행료 정보의 불확실정도를 정량화 하기 위해 범위 값으로 표현하였다. 특히 본 연구는 기존 확률효용이론(Random Utility Theory)이 설명하지 못하는 불확실한 정보가 노선선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 Prospect Theory를 적용하여 정보의 불확실성에 따른 운전자의 노선선택행태를 분석하였다. 분석결과, 운전자는 정보가 주어진 노선을 정보가 주어지지 않는 노선보다 선호하는 것으로 나타났다. 또한 운전자는 확실한 정보를 선호해 노선선택을 하는 것으로 나타났다. 그러나 정보의 불확실정도가 증가하면서(범위값이 증가하면서) 노선의 선호도가 감소하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 한편 범위값으로 제공된 정보에 대해서는 범위값의 크기와 더불어서 중위값도 운전자의 의사결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 위 결과에 Prospect Theory를 적용한 결과, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정은 선택상황을 이해하고 평가하여 변형, 재형하는 일련의 과정에 따라서 다양한 행태가 나타나는 것으로 분석되었다. 따라서, 불확실한 정보에 대한 운전자의 의사결정을 분석할 때는 운전자가 선택상황을 해석하는 방식에 따라 다양하고 융통성 있게 접근해야 한다. 본 논문은 Prospect Theory의 기본 개념과 의사결정단계에 따른 원칙만을 적용하였으나 향후 불확실한 정보에 대한 운전자의 행태를 설명할 수 있는 좀 더 상세한 분석과 더불어 다양한 분야의 이론이 적용되는 것이 필요하다고 사료된다.

• 정보처리학회지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.13-18
• /
• 2017

국방지휘통제체계는 다양한 감시정찰 자산으로부터 수집된 많은 양의 정보를 융합하고 분석하여 지휘관이 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 시스템이다. 하지만 현재 운영 중인 지휘 통제체계는 단순히 정보를 보여주고 유통하는 체계로 대량의 정보를 분석하고, 최적의 방책을 제공하는 등과 같은 지휘관의 의사결정을 지원하기에는 미흡한 수준이다. 지휘통제체계의 지능화 수준을 높이기 위해서 최근 이슈가 되고 있는 인공지능을 지휘 통제체계에 적용해 보고자 한다. 인공지능은 다양한 분야와의 융합을 통해 새로운 가치를 창출하고 사회 전반의 변혁을 이끌고 있다. 이러한 특성으로 4차 산업혁명의 핵심으로 주목받고 있다. 본 논문은 주요 선진국들의 인공지능 관련 추진동향과 인공지능의 국방적용을 위한 군사적 활용의 필요성, 그리고 지휘통제체계의 적용을 위한 고려요인들에 중점을 두었다. 지휘관의 의사결정을 보다 효과적으로 지원할 수 있도록 지능화된 지휘통제체계로 발전하는 데 기여할 수 있다고 생각한다.