Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.21
no.8
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pp.1323-1333
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1997
The objectives of this study were to identify 1) the steps of information processing and evaluation in clothing purchase decision making, 2) evaluative criteria and determinant attributes at each step, 3) decision making rule, and 4) the effect of clothing involvement on information processing and evaluation. The data were obtained 71 female adults using questionnaire, observation and protocol in real shopping behavior. Consumer's information processing and evaluation was a circulated process composed of multi-steps. Consumer considered aesthetic and intrinsic evaluative criteria to be important and used compensatory and noncompensatory rule together at each decision making step. Clothing involvement had an partial effect on information processing and evaluation.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.5
no.4
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pp.319-326
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2000
Expert systems using uncertain and ambiguous knowledge are not of the recent interests about uncertainty problem for performing inference similar to the decision making of a human expert. Human factors on rule-based systems often involve uncertain information. Expert systems had been used the methods of conflict resolution in a rule conflict situation, but this methods not properly solved the rule conflict. If a human expert appends a new rule to an original rule base, the rule base rightly causes a rule conflict. In this paper, the problem of rule conflict is regarded as one in which uncertainty of information is fundamentally involved. In the reduction of problem with uncertainty, we propose an enhanced rule ordering method, which improve the rule ordering method using Dempster-Shafer theory. We also propose a combinative index, which involve human factors of experts decision making.
The purpose of this study was to describe decision making model of 180 public health nurses in Korea and their knowledge structure for decision making. The differences of decision making models by nurse's knowledge structure were also tested. Research concepts were measured using the instrument based on systemic and interpretive decision making approaches that were developed by Lauri & Salantera (1995). The results were as follows. 1. The public health nurses turned to, most commonly, a mixed practical-theoretical knowledge structure (45.9%), followed by practical knowledge (32%) and theoretical knowledge (22.1%). 2. The six different decision making models were identified. These were named for decision making theories and nursing process. These were client-oriented decision making, rule-oriented systemic decision making, wholistic and intuitive decision making, decision making depending on subjective view and experience, systemic decision making for defining problems. 3. The public nurses who had practical and practical-theoretical knowledge structure and community health practitioner (CHP) retold that decision making depends on subjective view and experience. Also the public health nurses who had 5~19 years clinical experience represented hypothetico-deductive decision making for defining problems.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.1
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pp.10-19
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2013
Dispatching rule plays an important role in a hybrid flow shop. Finding the appropriate dispatching rule becomes more challenging when there are multiple criteria, uncertain demands, and dynamic manufacturing environment. Using a single dispatching rule for the whole shop or a set of rules based on a single criterion is not sufficient. Therefore, a multi-criteria decision making technique using 'the order preference by similarity to ideal solution' (TOPSIS) and 'analytic hierarchy process' (AHP) is presented. The proposed technique is aimed to find the most suitable set of dispatching rules under different manufacturing scenarios. A simulation based case study on a PCB manufacturing process is presented to illustrate the procedure and effectiveness of the proposed methodology.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.13
no.2
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pp.115-128
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2002
One of the well-studied problems in data mining is the search for association rules. In this paper we consider the statistical decision making of association threshold in association rule. A chi-squared statistic is used to find minimum association threshold. We calculate the range of the value that two item sets are occurred simultaneously, and find the minimum confidence threshold values.
One of the well-studied problems in data mining is the search for association rules. In this paper we consider the statistical decision making of association threshold in association rule. A chi-squared statistic is used to find minimum association threshold. We can calculate the range of the value that two item sets are occurred simultaneously, and can find the minimum confidence threshold values.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.308-317
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2016
Multiple evidences based decision making is an important functionality for computers and robots. To combine multiple evidences, mathematical theory of evidence has been developed, and it involves the most vital part called Dempster's rule of combination. The rule is used for combining multiple evidences. However, the combined result gives a counterintuitive conclusion when highly conflicting evidences exist. In particular, when we obtain two different sources of evidence for a single hypothesis, only one of the sources may contain evidence. In this paper, we introduce a modified combination rule based on the partial conflict measurement by using an absolute difference between two evidences' basic probability numbers. The basic probability number is described in details in Section 2 "Mathematical Theory of Evidence". As a result, the proposed combination rule outperforms Dempster's rule of combination. More precisely, the modified combination rule provides a reasonable conclusion when combining highly conflicting evidences and shows similar results with Dempster's rule of combination in the case of the both sources of evidence are not conflicting. In addition, when obtained evidences contain multiple hypotheses, our proposed combination rule shows more logically acceptable results in compared with the results of Dempster's rule.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.4
no.2
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pp.100-109
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1999
The bearing design includes the steps of selection bering type, selection bearing subtype, and determining the peripheral equipments. In this paper decision making methodologies are compared to propose a stepwise decision methodology to the bearing selection problem. An artificial neural network trained with design cases is used for selecting a bearing type in the first step. Then the subtype of the bearing is selected using the weighting method, high is a kind of multi-criteria decision making method. Finally, the types of peripheral equipments such as lubrication devices, seals and bearing housings are determined using a rule-based expert system.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.33
no.3
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pp.29-42
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2008
Semantic Web society initially focused only on data but has gradually moved toward knowledge. Recently rule beyond ontology has emerged as a key element of the Semantic Web. All of these activities are obviously aiming at making data and knowledge on the Web sharable and reusable between various entities around the world. If one of ultimate visions of the Semantic Web is to increase human's decision making quality assisted by machines, there is a missing but important part to be shared and reused. It is knowledge about constraints on data and concepts represented by ontology which should be emphasized more. In this paper, we propose Semantic Web Constraint Language (SWCL) based on OWL and show how effective SWCL can be in representing and solving an internet shopper's decision making problem by an implementation of a shopping agent in the Semantic Web environment.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.20
no.44
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pp.135-151
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1997
In this paper, we propose a simple and relatively efficient heuristic method to determine job sequencing in the flow-shop considering multiple criteria such as processing time, due date and cost. The proposed method is applicable to the flow- shop where the jobs are released simultaneously and their processing sequence is predetermined and not changed until the whole jobs are processed. To develop this method, we mixed and modified some well-known multi-attribute decision heuristics such as the simple linear weighting scheme, the lexicographic rule and the 'elimination by aspect' rule. Some computer simulations were conducted to test the efficiency of the proposed method and it has been compared with the SWPT (Shortest Working Processing Time) rule and EDD (Earliest Due Date) rule. The results show that our method is as effective as the traditional ones in terms of mean flow time, tardiness, makespan, cycle time, machine utilization, etc., and proved to be much simpler and more flexible to be used in real situations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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