• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2002.05a
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• pp.16-22
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• 2002

STEP Method(STEM)는 의사결정자와 최적화 모형간의 상호작용을 통하여 문제를 해결하는 다목적 최적화 기법이다 STEM은 최적화 모형을 계산하는 계산 단계와 계산 단계에서 도출된 결과에 대하여 의사결절자의 선호도 정보를 모형에 반영하는 의사결정 단계로 구성되어 있다. STEM의 두 단계에서는 의사결정자의 선호도 정보가 불확실성을 포함한 경우를 적절히 고려하지 못하고 있다. 본 연구에서는 퍼지모델링 기법을 사용하여 STEM의 문제점을 보완한 기법을 제안하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.43-61
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• 2011

In this research, we propose a dynamic decision making using social context based on ontology. Dynamic adaptation is adopted for the high qualified decision making, which is defined as creation of proper information using contexts depending on decision maker's state of affairs in ubiquitous computing environment. Thereby, the context for the dynamic adaptation is classified as a static, dynamic and social context. Static context contains personal explicit information like demographic data. Dynamic context like weather or traffic information is provided by external information service provider. Finally, social context implies much more implicit knowledge such as social relationship than the other two-type context, but it is not easy to extract any implied tacit knowledge as well as generalized rules from the information. So, it was not easy for the social context to apply into dynamic adaptation. In this light, we tried the social context into the dynamic adaptation to generate context-appropriate personalized information. It is necessary to build modeling methodology to adopt dynamic adaptation using the context. The proposed context modeling used ontology and cases which are best to represent tacit and unstructured knowledge such as social context. Case-based reasoning and constraint satisfaction problem is applied into the dynamic decision making system for the dynamic adaption. Case-based reasoning is used case to represent the context including social, dynamic and static and to extract personalized knowledge from the personalized case-base. Constraint satisfaction problem is used when the selected case through the case-based reasoning needs dynamic adaptation, since it is usual to adapt the selected case because context can be changed timely according to environment status. The case-base reasoning adopts problem context for effective representation of static, dynamic and social context, which use a case structure with index and solution and problem ontology of decision maker. The case is stored in case-base as a repository of a decision maker's personal experience and knowledge. The constraint satisfaction problem use solution ontology which is extracted from collective intelligence which is generalized from solutions of decision makers. The solution ontology is retrieved to find proper solution depending on the decision maker's context when it is necessary. At the same time, dynamic adaptation is applied to adapt the selected case using solution ontology. The decision making process is comprised of following steps. First, whenever the system aware new context, the system converses the context into problem context ontology with case structure. Any context is defined by a case with a formal knowledge representation structure. Thereby, social context as implicit knowledge is also represented a formal form like a case. In addition, for the context modeling, ontology is also adopted. Second, we select a proper case as a decision making solution from decision maker's personal case-base. We convince that the selected case should be the best case depending on context related to decision maker's current status as well as decision maker's requirements. However, it is possible to change the environment and context around the decision maker and it is necessary to adapt the selected case. Third, if the selected case is not available or the decision maker doesn't satisfy according to the newly arrived context, then constraint satisfaction problem and solution ontology is applied to derive new solution for the decision maker. The constraint satisfaction problem uses to the previously selected case to adopt and solution ontology. The verification of the proposed methodology is processed by searching a meeting place according to the decision maker's requirements and context, the extracted solution shows the satisfaction depending on meeting purpose.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1993.10a
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• pp.63-65
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• 1993

전통적 의사결정 이론에 입각한 기존의 다기준 의사결정 모형은 명확하게 정의된 문제에 대해서 실함수로 표현된 사전의 선호정보에 의하여 모호함이 없이 확실한 선호의 판별을 산출하는 true-criterion 모형이다. 그러나 현실적인 의사결정 환경하에서 선호정보가 사전에 명확하게 하나의 실함수로 얻어지기는 매우 어렵다. 이는 곧 선호의 불확실성(fuzziness)이나 선호판별을 할 수 없는 비교불가능성(incomparability)등이 있을 수 있음을 의미한다. 1980년대 이후의 다기준의사결정 이론에 대한 연구는 불명확한 문제의 정형화나 선호의 불확실성을 인정하고, 이를 fuzzy 이론을 이용하여 모형의 설정에 반영하고 있다. 심지어는 선호관계의 비추이성(intransitivity)이나 비교불가능성까지도 인정하는 등 모형의 강건성(robustness)을 고려하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.63-66
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• 2005

분류란 여러 분야에서 쌓인 정보 데이터를 분석하여, 결과값에 대한 공통속성을 찾아내어 새로운 입력 데이터에 대해 보다 보편적인 결과를 분석하거나 예측하는 기법이다. 의사 결정 트리는 이러한 분류의 한 형태로 저장된 데이터를 활용하여 선험적 지식을 취득하고, 새로운 데이터에 대한 예측을 발생시키는 데이터 분석 방법이다. 그러나, 의사 결정 트리의 여러 가지 장점에도 불구하고 트리 구성에 많은 비용이 소요되는 단점이 존재한다. 점점 대량의 데이터를 다루어야 하는 현대 사회에서는 이러한 단점이 더욱더 커질 수 밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 비트맵을 활용한 의사 결정 트리의 구현을 제안한다. 비트맵을 사용하게 되면 의사 결정 트리 생성의 가장 큰 비용인 속성값 측정에서 높은 효율을 유지할 수 있게 된다. 또한 보다 효율적이고, 확장성이 높은 의사 결정 트리를 구현할 수가 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.40-42
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• 2003

주어진 실시간 환경의 복잡성 때문에. 항상 최적의 행동을 수행하는 완벽하게 이성적인 에이전트 (rational agent) 의 구현은 실질적으로 가능하지 않다. 이러한 실시간 문제 해결기법에서의 전통적인 접근 방식은 미리 정의된 규약에 의존한 조건-행동 추론 방식이다. 이러한 조건-행동추론 방식은 문제 영역이 다양하거나 문제의 재설계가 필요한 경우에는 아무런 해법을 갖지 못한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 주어진 행동들의 유틸리티를 실시간에 계산하고, 긴급한 정도를 측정하여 상황이 긴급할 경우에는 더 이상의 계산을 중단하고 즉각적인 행동을 취하며. 반면에 상황이 긴급하지 않을 경우에는 최선의 의사결정을 위하여 추가적인 정보를 고려하여 더 바람직한 행동을 결정하는 방법론을 제안한다. 제안한 방법론의 평가를 위하여 시간 제약적인 환경에서 최선의 의사결정을 수행하는 실질적이며 유연한 에이전트를 구현 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.45-47
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• 1999

데이터 베이스에 저장하고 취급하는 자료가 폭발적으로 증가함에 따라서, 데이터 베이스 이용자가 필요로 하는 자료를 검색하고 유용한 정보를 획득하는 일은 더욱 더 어려워지고 있다. 이러한 문제들은 데이터에 내재되어 있는 유용한 패턴이나 변수들 간의 관계를 정교한 분석 모형을 찾아내는 데이터 마이닝이란 정보기술로 해결할 수 있다. 본 논문에서는 여러 가지 데이터 마이닝 기법들을 알아보고 데이터 마이닝에 의해 만들어진 규칙들을 사용하여 의사결정에 도움을 줄 수 있는 분석적인 트리를 구성한다. 제안하는 트리가 어떻게 생성되는지 보이고 생성된 트리를 의사결정지원 시스템에 적용한다. 다양한 관점에서 분석을 요구하는 사용자를 충족시키는 트리를 구성하여 시각적인 효과와 각 계층간의 분석을 할 수 있는 의사결정지원 시스템을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1588-1591
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• 2013

도시재생종합정보시스템은 도시의 쇠퇴정도를 파악하고 그에 따른 도시재생 관련 정책수립 및 사업의 수행에 있어 의사결정 지원과 관련정보 등을 제공함을 목적으로 하고 있다. 본 연구에서는 도시재생 사업이나 정책을 진행시키고자 했을 때, 기 개발되어진 쇠퇴와 잠재력진단 시스템의 연계 및 활용을 통해 효율적인 도시재생 사업의 의사결정을 지원해줄 수 있는 우선순위 선정프로세스를 연구하였다. 또한, 시스템간의 연계를 위한 정보 프로세스 및 구현방안을 제시하였다. 제시된 우선순위 선정방안으로 보다 객관적, 직관적인 도시의 현황 및 DB 제공할 수 있으며 이를 통해 도시재생 사업 및 정책의 의사결정을 위한 근거자료로 활용 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.498-500
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• 2020

한국 농업·농촌의 고령화 현상과 농업인구의 감소가 점차 심화됨에 따라 귀농·귀촌을 통한 인구유입이 절실한 상황이다. 이를 위해서는 귀농·귀촌 희망자가 의사결정 시에 도움을 받을 수 있는 정보 부족 등이 해결해야 할 핵심 문제점으로 조사되었다. 따라서 본 연구를 통해 귀농·귀촌 시 의사결정에 요구되는 정보 및 제반 지원체계의 구축을 위한 방안이나 시사점을 도출하고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.4
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• pp.73-90
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• 2006

When a consumer intends to purchase products through Internet stores, many difficulties are met because of limitations of the current search engines and the current web structure, and lack of tools supporting decision-makings. This paper raises an Internet shopping problem and proposes a framework of decision making process to settle it with an intelligent agent based on Semantic Web and Finite Domain Constraint. The agent uses finite domain constraint programming as modeling and solution methods for the decision problem under the Semantic Web environment.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.35 no.3
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• pp.437-454
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• 2000

본 연구의 목적은 공공시설물이지만 기피시설물이기 때문에 상당한 갈등을 일으키고 있는 쓰레기 소각장 입지를 선정하는데 있어서 GIS를 기반으로 다기준평가기법을 활용하여 보다 객관적이고 과학적이면서도 유연적인 후보입지를 추출하려는 것이다. 본 연구에서는 다양한 입지요인들을 표준화한 후 각 요인들이 갖는 상대적 중요도를 반영하는 가중치를 산출하고 의사결정 규칙을 적용하여 적합도 수준에 따른 후보입자들을 추출하였다. 또한 민감도 분석을 통하여 각 평가기준들에 대해 상이한 가중치를 부여하고 의사결정 규칙방법을 달리 적용하였을 경우 후보입지들의 적합도 순위에 어떠한 영향을 미치는가를 파악하였다. 이러한 방법을 통해 분석된 결과는 의사결정자들이 입지를 결정하는데 필요한 정보를 활용될 수 있으며, 따라서 GIS를 기반으로 하는 다기준 평가기법은 공간적 의사결정 지원시스템으로서으 GIS기능을 증대시킨다고 볼 수 있다.