• 응용통계연구
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• 제9권1호
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• pp.203-214
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• 1996

이 글에서는, 최근 논란이 계속되고 있는 교환역설문제의 진상을 규명하고, 교환문제에서는 베이지안 의사결정이 항상 유리함을 보인다. 아울러, 교환문제를 불확실성하에서의 합리적 의사결정문제로 해석한다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제16권3호
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• pp.113-124
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• 2009

How can action learning program promote organizational learning performance and especially project based team performance in Web-based small and medium-sized enterprises (SMEs)? This article discusses the association between project based team in action learning program and the performance of Web-based SME to be learning organization. In the case of ALPACO, action learning program that promote employee communication behavior, knowledge sharing, and organizational learning are found to be positively associated with the project based team performance and organizational learning, The results indicate that action learning program in SMEs indeed associated with greater knowledge sharing, learning communication skills and changing organizational culture. Learning organization can be, in turn, positively developed by project based team through action learning program for creating competitive advantage, Also, this study offers further support for the practical perspective on learning organization performance. The evidence from this case study suggests that the project team in action learning program playa significant role in team performance and the development of learning organization of the firm. Therefore, in the future, Web-based SMEs should consider making investments in action learning program that encourage project team's effective management in decision making, knowledge sharing, and organizational learning.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2027-2032
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• 2003

For action selection as well as learning, simple associations between stimulus and response have been employed in most of literatures. But, for a successful task accomplishment, it is required that an animat can learn and express behavioral sequences. In this paper, we propose a novel action-selection-mechanism to deal with sequential behaviors. For this, we define behavioral motivation as a primitive node for action selection, and then hierarchically construct a network with behavioral motivations. The vertical path of the network represents behavioral sequences. Here, such a tree for our proposed ASM can be newly generated and/or updated, whenever a new sequential behaviors is learned. To show the validity of our proposed ASM, three 2-D grid world simulations will be illustrated.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.496-499
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• 2003

Support Vector Machines (SVMs) is applied to a practical problem as one of standard tools for machine learning. The application of Reinforcement Learning (RL) and SVMs in action of mobile robot is investigated. A technique to decide the action of autonomous mobile robot in practice is explained in the paper, The proposed method is to find n basis for good action of the system under unknown environment. In multi-dimensional sensor input, the most reasonable action can be automatically decided in each state by RL. Using SVMs, not only optimal decision policy but also generalized state in unknown environment is obtained.

• 한국경영과학회지
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• 제20권1호
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• pp.11-26
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• 1995

We have used various information technologies (IT) in group decision-making for increasing effectiveness and satisfaction of group decision-making process. Recently, a new form of IT so called Group Decision supprot System (GDSS) was introduced into group decision-making process. Previous experimental studies about effectiveness of GDSSS have been inconsistent and the results were mixed. There was no empirical studies about GDSS in Korea. In this study, we divide two groups-GDSS supported group and traditional face-to-face group and investigate impacts of GDSS on group decision-making processes and outcomes. An idea generation task for operational action plan development, implementing GEO's strategic vision, served as the decision-making context. Supported GDSS is GroupSystems V, which had been developed by Univ. of Arizona. It was translated by Korean. According to the results, Number of nonredundant ideas in GDSS group is two or three times more than Non-GDSS grop. GDSS group feel more equal status, have better interpersonal relationship, have more confidence on group decision than Non-GDSS group. But satisfaction of participants on decision-making process and outcome has not showed a significant difference between two groups. Because all of participants in GDSS group were novice to GDSS. With this results we suggest further studies on transforming western type GDSS to Korean decision-making culture. It will be cornerstone for development of GDSS in Korean desision-making culture. It will be cornerstone for devlopment of GDSS in Korean decsion making culture environment.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권4호
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• pp.256-261
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• 2017

사회 기반 시설을 비롯하여 다양한 도메인에서 하나의 시스템이 아닌 다수의 독립 시스템으로 구성된 시스템 오브 시스템즈(System of Systems, 이하 SoS)의 개념이 대두되고 있다. 단일 시스템으로는 만족하기 어려운 복잡한 요구사항을 SoS 수준에서 보다 효과적으로 만족할 수 있을 것으로 기대되기 때문이다. SoS를 구성하는 독립 시스템을 구성 시스템(Constituent System, 이하 CS)이라 부르며, 다수의 CS와 그들의 상호작용을 고려하여 제한된 자원 안에서 SoS 수준의 목표 달성 여부를 검증하는 것이 SoS 공학의 핵심 문제 중 하나이다. 최근 SoS 개발을 위한 기초 연구는 활발하게 이루어졌으나, SoS 모델링 및 검증에 대한 구체적인 사례 기반 연구는 거의 존재하지 않는다. 본 연구는 SoS와 CS가 자신의 목표를 달성하기 위해 독립적으로 의사결정을 수립한다는 특성에 기반을 두어, 개별 행동의 비용과 이익대비 효용을 기준으로 의사결정을 하는 행동-이익-비용(Action-Benefit-Cost) SoS 모델을 제안하고, SoS 예제의 모델링과 정량적 검증 사례 연구를 수행한다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권3호
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• pp.358-367
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• 2003

We consider discrete-time factorial Markov Decision Processes (MDPs) in multiple decision-makers environment for infinite horizon average reward criterion with a general joint reward structure but a factorial joint state transition structure. We introduce the "localization" concept that a global MDP is localized for each agent such that each agent needs to consider a local MDP defined only with its own state and action spaces. Based on that, we present a gradient-ascent like iterative distributed algorithm that converges to a local optimal solution of the global MDP. The solution is an autonomous joint policy in that each agent's decision is based on only its local state.cal state.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.159-165
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• 2008

육군은 군단급 이하 제대에 육군전술지휘정보체계 ATCIS(Army Tactical Control Information System, 이하 ATCIS)를 구축하여 전장을 가시화하고 반응 시간의 단축을 이루고 있다. 이러한 ATCIS 및 정보 감시장비의 도입으로 전장(Battlefield)의 불확실성과 가변성이 점점 줄어들고 있음에도, 지상작전을 위한 의사결정의 방법은 지휘관 및 주무 참모의 전술적 관점이나 과거 자료 및 경험에 기초한 정성적인 방법이 널리 적용되고 있다. 또한, 방책(Course of Action)을 선정하고 분석하기 위한 워게임(War game)과정에서도 가용 시간 및 능력의 제한 등으로 피 아의 강약점 분석에 의존하고 있는 실정이다. 이에 새로운 장비도입에 따른 유 무형 전력의 균형적인 발전의 측면에서 보다 과학적이고 정량적인 의사결정방법의 필요성이 제기되고 있으며, 야전부대에서 보다 빠르고 쉽게 적용할 수 있는 방법이 요구되고 있다.본 연구에서는 지상작전을 위한 의사결정과정인 부대지휘절차간 전장정보분석(Intelligence Preparation of the Battlefield; IPB)을 위한 지휘관 및 참모들의 상황평가에서 전장의 불확실성으로 인해 발생하는 모호한 평가 및 분석을 정량적으로 반영하고 보다 실증적인 의사결정을 위해 Fuzzy AHP 기법을 적용한 지상작전 의사결정방법을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.1-10
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• 2008

본 논문은 의사가 환자에 대해 의료행위를 수행할 때 발생되는 환자의 질병에 대해 최적의 대안을 마련하고 치료를 결정하는 의사결정 방법론을 제시하고자한다. 즉 의사가 환자를 진료 할 때 진료 과정에서 질병에 대한 경험만으로 확진하는 경우가 일반적이다. 이럴 경우 환자의 특성이나 체질을 고려하지 않아 의외의 치료 부작용이 발생될 수 있다. 이러한 문제점을 최소화하기 위해 의학적 의사결정 도구를 이용하게 된다. 따라서 본 논문은 의학적 의사결정 시스템 개념을 정리하고 의사결정에 도움을 주는 여러 도구들(decision-making tools)을 분석해 보고 최적의 진료 의사결정에 도움을 줄 수 있는가에 대해 타당성을 고찰하였다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제50권11호
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• pp.522-531
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• 2001

Recently conventional artificial intelligence(AI) approaches have been employed to build action selectors for the autonomous mobile robot(AMR). However, in these approaches, the decision making process to choose an action from multiple competence modules is still an open question. Many researches have been focused on the reactive planning systems such as the biological immune system. In this paper, we attempt to construct an action selector for an AMR based on the artificial immune network and internet. The information from vision sensors is used for antibody. We propose a learning method for artificial immune network using evolutionary algorithm to produce antibody automatically. The internet environment for an AMR action selector shows the usefulness of the proposed learning artificial immune network application.