기업의 전략적 의사결정자는 불확실성과 복잡성에 직면해왔다. 그리고 그들은 이러한 환경 하에서 의사결정을 내려야 함에도 불구하고 그들의 의사결정에 필요한 충분한 시간, 인력, 예산, 그리고 지식이 충분히 주어지지 않는다. 그래서 그들은 그 분야에 대한 암묵적 지식을 지닌 전문가들의 지원을 받는 수 밖에 없다. 그러나 의사결정자들이 어떤 문제에 직면할 때 마다 의사결정에 필요한 새로운 지식을 창조하고 변형하고 결합하고 응용하는 다른 절차나 방법을 발견하는 것은 매우 어렵다. 본 논문은 노나카에 의해 제안된 지식변환과정을 이용함으로써 전략적 의사결정을 지원할 새로운 방법을 제안한다. 본 연구는 컨설팅 산업분야에서 전략적 의사결정의 응용사례를 예시한다. 이 논문은 제안된 방법에 기초한 의사결정지원기법으로서 인지지도를 사용한다.
We evaluate the technical and organizational aspects of the severe accident management guideline (SAMG), focusing on the decision-making process in the technical support center (TSC). From the technical aspects, we conclude that the present SAMG is a good tool that can assist the TSC in efficiently managing probable severe accidents. However, we suggest that the clear separation of the emergency operating procedure (EOP) and SAMG, which shifts plant control from the main control room (MCR) to the TSC, might not be an effective framework from an organizational perspective. Studies on organizational behavior demonstrate that a group decision made under a risky situation might be polarized in either a risky or cautious way. We recognize that we cannot be free from the polarization effect since the current SAMG recommends that the TSC evaluate the advantages and disadvantages of strategies to be implemented and choose the best one based on a group decision process. Illustrative examples of accident management under risky conditions are recapitulated from previous studies of the authors and we propose that the SAMG should be more proceduralized to remove this polarization from the decision-making process.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제14권4호
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pp.332-339
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2014
Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.
Worldwide plant market keeps maintaining steady growth rate and along with this trend, domestic plant market and its contractors also maintain such growing tendency. However, in spite of its external growth, win-win growth of domestic material industry that occupies the biggest share in plant industry cost portion is extremely marginal in reality. Domestic plant material suppliers are required to increase awareness of domestic material brand by securing quality and reliability of international standard through improvement of design quality superior to that of overseas material suppliers. Improvement of design quality of plant material becomes an essential element, not an option, for survival of domestic plant industry and its suppliers. Under this background, in this study, priority and importance by each evaluation index was analyzed by materializing plant design stage through survey of experts and defining evaluation index by each design stage and based on this analysis result, evaluation index of stage-gate based decision-making process that may improve design quality of plant material was suggested. It is considered that by utilizing evaluation index of stage-gate based decision-making process being suggested in this study, effective and efficient decision-making of project decision-makers would be enabled and it would be contributory to improve design quality of plant material.
H.264 adopted many compression tools to increase image data compression efficiency such as B frame bi-directional predictions, the direct mode coding and so on. Despite its high compression efficiency, H.264 can suffer from its long coding time due to the complicated tools of H.264. To realize a high performance H.264, several fast algorithms were proposed. One of them is adaptive fast direct mode decision algorithm using mode and Lagrangian cost prediction for B frame in H.264/AVC (MLP) algorithm which can determine the direct coding mode for macroblocks without a complex mode decision process. However, in this algorithm, macroblocks not satisfying the conditions of the MLP algorithm are required to process the complex mode decision calculation, yet suffering a long coding time. To overcome the problem, this paper proposes a fast direct mode prediction algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm can determine the direct mode coding without a complex mode decision process for 42% more macroblocks and, this algorithm can reduce coding time by up to 23%, compared with Jin's algorithm. This enables to encode B frames fast with a less quality degradation.
In complex decision making such as ill-defined system, one of the main problem is how to treat ambiguous aspect of the decision making. According to the complexity and ambiguity of the objective systems, many types of evaluation attributes are necessary for the rational decision and the relationship among the attributes become complex and fuzzy. Fuzzy integral is very effective to evalute the complex system with interaction between attributes but how to save the evaluation efforts in the decision making process of grading the membership of the objects or alternative is the problem to be tackled. Because the more object there are to evaluate, the number of decisions to made increase exponentially. Therefore, this paper aimes to propose a new evaluation algorithm based on fuzzy integral which can save the evaluator's efforts in decision making process. The proposed algorithm is constructed as follows : First, compose the fuzzy measure by introducing AHP(Analytical Hierachy Process) & mutual interaction coefficient. Second, generate fuzzy measure value of monotone family set for calculating the fuzzy integral. The effectiveness of the proposed algorithm is investigated through the example and sensitivity of interaction coefficient is illustrated.
In the plant industry, the share of equipment accounts for 45 ~ 75%, which is very high. It is a traditional plant centered on processes and reactions like petroleum and chemical plants. Renewable energy generation plants such as wind power generation and solar power generation are equipment-centric plants. Equipment-centric plants are very important not only in the EPC phase but also in the operation and management phase. The procurement of equipment for plant operation and management can be divided into make and buy. Make is a method of producing equipment itself, and buy is a method of procuring equipment from the outside. The procurement method of the equipment directly affects the plant operation and management cost. In this study, the decision making of equipment procurement method for plant operation and management is defined as 4 phase. Each phase is selection of procurement decision-making objects, technology strategy perspective, finance perspective, and production perspective. In detail, we defined selection process of procurement decision-making objects and technology strategy perspective process. We will contribute to the enhancement of the competitiveness of the plant operation and management area by carrying out researches on the process and application examples of financial and production perspectives in the future.
Based on the risk factor evaluation for the file format, this paper defines the procedures for presenting the long-term preservation plan for that format and the technical information registry necessary for building the system. This is a procedure to perform a risk assessment for the format, evaluate the risk, and select a long-term preservation strategy based on the information registered in the registry and information on the external signature and internal signature of the electronic record. We also reviewed the criteria for selecting appropriate long-term preservation strategies in the process and provided the criteria for adopting each detailed strategy of migration and emulation, which are long-term preservation strategies. And we implemented this process as a long-term preservation decision support system. This system can be used to provide guidelines for the maintenance, management, service and long-term preservation of information resources of electronic records in public institutions such as National Archives of Korea and Libraries.
Nowadays, several nontraditional machining(NTM) processes are widely used to machine a complex and accurate shape part of hard materials, such as titanium, ceramics, high strength temperature resistant and refractory materials which are difficult to machine and having high strength, hardness, toughness. Machining of these complex shapes in such materials by traditional machining processes are very difficult. The NTM processes is important in the areas of micro- and nano scale machining, where high accuracy and superior surface characteristics are required, which can only be achieved using these NTM processes. So, for effective selection of different NTM processes, careful decision making for a given NTM application is often necessary. An appropriate NTM process for a given material and shape condition is very difficult for the novice engineers. In this paper, an expert system based on an analytic network process(ANP) is suggested for a best selection of NTM process in a NTM application considering an prior interdependency effect among various factors.
The purpose of this study was to define 'sponsorship' as a kind of advertising tool, and to describe its effects on consumer brand attitude and actual purchase behavior. From previous research results, clothing sponsorship was defined as 'indirect advertisement', which has common ad traits as well as the uncommon ad traits, such as indirectness, emotional affinity, and symbolism. Results from empirical research using 1,227 data collected in Seoul and Kyounggi Areas were as follows ; (1) Television drama clothing sponsorship was proved to have effects on brand image, emotional & rational brand attitudes, decision making process, and actual purchase behavior. (2) Each of drama clothing sponsorship factors, such as 'drama', 'role', and 'actress', had different effects on brand memory and attitudes. (3) Consumer decision making process initiated by drama clothing sponsorship followed two different processes, which were called 'rational' and 'heuristic'. The rational process followed every steps of EKB model, which explained consumer's rational shopping, but heuristic model was closer to emotional and impulsive shopping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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