공간과 관련된 의사결정문제 해결에 필요한 취득가능한 자료나 정보는 불완전하거나 부정확하며, 많은 부분 자연산어(natural language)로 기술되어 있다. 이 같은 정보들을 컴퓨터를 이용하여 처리하기 위해서는 결국 컴퓨터로 하여금 인간이 사용하는 자연어를 이해할 수 있도록 애매한 특성의 언어값(Linguistic value)을 정량적으로 기술할 필요가 있다. 이를 위해 퍼지집합(fuzzy set) 이론을 퍼지논리(fuzzy logic)가 대표적인 방법론으로 이용되고 있다. 본 논문에서는 부정확하거나 불명확한 자료 및 정보를 기반으로 의사결정문제를 지능적으로 처리하기위해 사용자가 가장 이해하기 쉬운 자연어로 『언어모델』을 구축하고, 평가사안이나 의사결정문제가 불명확하게 서술될 경우 컴퓨터를 이용한 구조화 및 추론을 통한 문제해결이 가능하도록 퍼지추론기관구축을 위한 일련의 논리적 개념과 구축과정을 연구하였다.
비모수적인 효율성 분석기법인 자료봉합분석(Data Envelopment Analysis) 은 현재 학교, 은행, 병원 등 여러 분야에서 각 조직의 효율성을 평가하는데 응용되고 있다. 그러나, 방법론 적용에 있어 상대적으로 비효율적인 의사결정단위의 참조집합이 1개 이상의 효율적인 의사결정단위로 구성되어 있어, 어느 방향으로 개선해야 할지 가이드라인을 제공하지 못하고 또한 효율성 크기에 따라, 비효율적인 의사결정단위의 단계적인 개선 방향을 제공하지 못한다는 불편한 점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 이와 같은 불편한 점을 보완하기 위한 자료봉합분석과 기계학습을 이용한 하이브리드 방법론을 개발하고, 이를 국내 29개 생명보험사에 적용하여 타당성을 검증하였다.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
본 논문의 목적은 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 본 논문에서 각 정보시스템에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 정보시스템들의 우선순위를 결정한다. 이와 같은 퍼지집합과 TOPSIS의 통합방법은 다른 다기준 의사결정방법들과 비교해서 여러 장점들이 있는데, 예로써, 의사결정을 민첩하게 할 수 있도록 적은 퍼지 자료로도 파라메타 계산이 가능하고, 또한 동시에 평가 할 수 있는 대안의 수에 제약을 받지 않고, 그리고 새로운 대안이 평가과정에서 추가되어도 순위변경문제가 발생되지 않는다는 점이다. 본 논문은 9개의 평가기준과 6명의 평가자들이 평가하는 9개의 신용조회업무 정보시스템들이 포함된 실제사례에 적용했고, 그리고 업무연속성계획(BCP) 수립위한 체계적인 재난복구체계를 실무자들에게 제공하고 있다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 퍼지 TOPSIS 방법의 적용절차는 신용조회업무 정보시스템에 대한 재난복구 우선순위결정문제를 해결하는 의사결정도구로 매우 적절한 것이다.
최근 원격 탐사 시스템 등이 발전함에 따라 축적된 공간 데이터의 양이 증가했고 이를 공간 데이터 웨어하우스 분야에서 의사 결정에 활용하는 방안이 중요한 이슈가 되고 있다. 기존의 활용 방법은 주어진 영역을 기준으로 공간 범위-집계를 검색하는 형태였지만, 최근 특정 성향 분석을 위해 분포 질의를 요청하고 그 결과 지역에 대한 공간 분석을 통한 의사결정의 필요성이 대두되었다. 하지만 기존의 처리 방법으로 비공간 질의를 처리하기 위해서는 모든 데이터를 검색해야 하므로 분포 질의를 처리하기 위한 비용이 증가하게 된다. 본 논문에서는 분포 지역 질의 처리를 위한 확장된 큐브 트리 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 분석하고자 하는 사실 테이블의 비공간 속성을 큐브 트리의 키로 사용하고, 이 속성과 관련된 공간 데이터의 포인터 집합을 관리한다. 본 논문의 제안 기법을 공간 데이터 웨어하우스에 적용함으로써 비공간 속성 질의를 통해 공간 객체를 결과로 요청하는 형태의 질의를 지원할 수 있게 되며 사실 컬럼을 계층화시킴으로서 사용자에게 좀 더 다각적인 분석을 지원할 수 있다.
댐군 운영 문제는 여러 상충되는 목적 및 구성 요소들 간의 타협, 조정을 위한 다목적 특성을 갖고 있다. 본 연구의 목적은 댐군 연계 운영 문제에 대해 다기준 의사결정 기법을 적용하여 최선의 운영 계획을 수립하는 것이다. 이를 위해 순위선호(outranking) 관계와 유사기준(pseudo-criteria)을 기반으로 해서 여러 선호 대안을 선정하는 데 유용한 ELECTRE (ELimination Et Choice Translating REality)를 적용하고자 한다. ELECTRE IS는 주어진 후보 대안들 중에서 원하는 수의 대안을 선정하는 데 유용하다. 그러나 기존의 ELECTRE IS는 대안선정 과정에서 의사결정자에게 기준들의 가중치(weight), 유사기준판정 경계치(pseudo-criteria thresholds), 그리고 일치판정 기준비율(concordance level)의 매개변수에 대한 설정을 요구하고 이들의 설정 상태에 따라 도출되는 대안의 수가 달라질 수 있는 성질을 갖고 있다. 특히 일치판정 기준비율은 ELECTRE IS의 최종적인 순위선호 관계의 형성여부에 결정적 영향을 주어 매개변수의 아주 작은 변화에도 선정되는 대안의 수가 달라질 수 있다. 따라서 실제 ELECTRE IS를 적용하여 원하는 수의 대안을 선정하기 위해서는 일치판정 기준비율에 대한 반복적용이 불가피하다. 이에 본 연구에서는 CoMOM (Coordinated Multireservoir Operating Model)을 활용한 댐군 연계운영 시 제시되는 파레토 최적해 집합(Pareto set)중에서 최선의 파레토 최적해를 선정할 때 ELECTRE IS의 수학적 구현 모형을 활용할 것을 제안하고 그 방법론을 제시한다. 제안된 모형은 혼합정수계획모형으로서 ELECTRE IS를 적용하는 과정에서 일치판정 기준비율을 자동으로 도출하고, 궁극적으로 많은 반복 없이 원하는 수나 그에 근사한 수의 선호대안(핵심대안)을 도출할 수 있는 특징을 갖고 있다. 이 모형을 낙동강 수계의 댐군 연계운영 문제에 적용해 보고, 핵심대안을 효율적으로 도출할 수 있음을 보인다.
현대의 급변하는 환경 하에서 다양한 고객의 욕구를 총족시켜야 하는 기업으로서는 기업성장에 관련된 전략을 끊임없이 수립하여야 한다. 특히 기존 시장 및 새로운 시장에 대해 지속적으로 소비자의 욕구 및 기업의 목적 등에 어느 정도 기여하는 가를 반드시 평가하여야 한다. 효과적인 시장의 선정은 기업의 목표를 달성하는 데 필요한 시장을 유지하게 할 뿐 아니라 기업의 가용자원을 사업과정에서 할당할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 기업의 시장 평가와 선정을 위한 모형을 구축하였다. 기존 시장선정모형에서는 시장 성장률, 판매 수익, 현금 흐름 등과 같은 속성들의 단일 목표에 대한 최적해를 구하고자 하였다. 그러나 기업의 의사결정과정은 여러 상충하는 목적들을 동시에 고려하는 경우가 대부분이기 때문에 이러한 상황에 적합한 다목표 지향적인 수리모형 구축의 필요성이 제시되었다. 또한 제공되는 데이터의 불명확성과 여러 목적들을 동시에 고려할 경우 발생할 수 있는 의사결정자의 열망수준과 그 만족정도를 반영하기 위해 본 연구에서는 퍼지집합을 적용한 3 유형의 다목적계획모형을 제시하였다. 최소연산자 모형, 가중치 다목적계획 모형 및 선제우선순위 다목적계획모형의 구축 후, 설례를 통해 그 적용가능성을 알아보았다.
멀티미디어 서비스의 QoS가 전송 지연 및 패킷 손실에 의하여 현저히 저하될 수 있으므로, 멀티미디어 데이터의 전송 동안 셀 부하와 무선 링크의 에러에도 불구하고 연속적인 QoS를 유지하는 것이 필요하다. 본 논문은 이종 망상에서 멀티미디어 서비스의 QoS를 지원하기 위한 셀 선정 방법을 다룬다. 제안된 방식은 사용자 시스템 선호도, 통신비용, 셀 부하 그리고 전송지연과 같은 다수의 부정확한 요소가 퍼지 집합 함수를 사용한 의사 결정에 사용되는 다기준 의사 결정 방법에 근거한다. 이 방법은 이진 논리를 사용하는 경우보다 의사 결정 시 평가 항목의 오차가 총체화된 평가치에 완만한 변화를 유발하고 최종적인 기준치를 변화시켜 셀 선정의 유연선을 증가시킬 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 평균 지연과 패킷 손실률을 평가하고, 제시한 셀 선정 방법이 이동 단말기에게 최적의 성능을 제공함을 보인다.
위성의 임무를 성공적으로 수행하기 위해서는 복잡한 처리 절차와 이를 위한 명령이 필수적이다. 이를 위해 절대 시간 명령과 순차 명령 집합이 적용되어 위성의 운용에 사용되고 있다. 이러한 명령 체계는 순차적인 제어 흐름을 처리할 수는 있으나 해당 시점에서의 여러 조건에 대한 다양한 의사 결정 및 이에 따른 분기를 처리하기 힘들다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 한국항공우주연구원 위성비행소프트웨어팀에서는 기존의 순차명령집합인 RTCS의 기본 형태를 유지하고 1 바이트의 연산 코드를 추가함으로써, 조건 판단 및 분기가 가능한 조건형 순차명령 집합인 RTCSC를 개발하였다. 여기서는 OBCP, VML 및 IP와 같은 위성 운용을 위한 On-Board Control System으로서의 RTCSC의 설계 및 그 구현에 대하여 소개한다.
다차원 점들로 구성된 점집합이 주어졌을 때, 그 집합에 속한 다른 점들에 지배되지 않는 점들로 구성된 부분집합을 스카이라인이라고 한다. 방대한 양의 다차원 정보를 다차원 점집합으로 보았을 때 그 집합의 스카이라인은 사용자가 의사 결정을 할 때 유용한 정보일 수 있으므로, 스카이라인을 신속하게 계산하려는 데 많은 관심이 모아지고 있다. 최근에는 방대한 크기의 점집합에 대해 스카이라인을 신속하게 계산하는 알고리즘들이 많이 개발되었다. 그러나 점집합이나 그 점집합의 스카이라인이 매우 큰 경우에 스카이라인 전체를 계산하는 것은 실제 사용자에게 큰 도움이 되지 않을 수가 있다. 이 논문에서는 스카이라인을 계산하기 전에 사용자가 자신의 선호도를 거리나 개수로 제시하는 경우, 이를 반영하여 사용자의 선호도를 가장 잘 만족하는 스카이라인 일부분을 구하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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