Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.17
no.2
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pp.131-144
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1992
Even though nonhomogeneous Markov Decision Processes subsume homogeneous Markov Decision Processes and are more practical in the real world, there are many results for them. In this paper we address the nonhomogeneous Markov Decision Process with objective to maximize average reward. By extending works of Ross [17] in the homogeneous case adopting the result of Bean and Smith [3] for the dicounted deterministic problem, we first transform the original problem into the discounted nonhomogeneous Markov Decision Process. Then, secondly, we transform into the discounted deterministic problem. This approach not only shows the interrelationships between various problems but also attacks the solution method of the undiscounted nohomogeneous Markov Decision Process.
This paper proposes the selection model of the telecommunication company using an analytical hierarchy process. When selecting a telecommunication company, consumers conflict the difficulty In decision-making because there are many competitive and complementary factors of telecommunication companies. To select an optimal telecommunication company, consumers need to consider a number of different quantitative and qualitative factors such as fare, various services, additional function and so on. In this study, we use the analytic hierarchy process based method for selecting the telecommunication company considering various factors to help consumers' decision-making for their benefits.
Purpose - This article's aim is to examine how the utilization of existing and future decision-support systems will lead to a change in the auditing process. Research design, data, and methodology - An information system is a special decision-support system that combines information obtained from various sources and communicates among them to help in assessing appropriate complex financial decisions. This paper analyzes techniques such as data and text mining as components of decision-support systems to be used in the auditing process. Results - We present views about how existing decision-support systems will lead to a change in audits. Auditors, who currently collect significant data manually, will in the future move towards management through complex decision-support systems. Conclusions - Although some internal audit functions are integrated into systems of continuous monitoring, the use of such systems remains limited. Thus, instead of multiple decision-support systems, a unified decision-support system can be deployed for this that includes sensors integrated within a company in different contexts (e.g., production, sales, and accounting) that continually monitors violations of controls, unusual patterns, and unusual transactions.
This study develops a model of migration decision-making process, with identifying macrolevel and microlevel factors affecting the process. The model includes some sequential stages : to be dissatisfied with current residential area, intend to move, collect information about alternative destinations, select destination, decide to move, and make actual migration. The macrolevel factors included in the model are environmental, socioeconomic, cultural, and demographic characteristics of the current residence and alternative destinations. The microlevel factors are psychological, socioeconomic, and demographic characteristics of the individual. The effects of the macrolevel and microlevel factors on each stage of migration decision-making process are identified from the previous studies on migration. This study has both theoretical and practical implications. The theoretical contribution will be in the area of integrating the ecological and the individual level perspectives of migration by identifying the macrolevel and microlevel effects on migration decision-making process. This study also has implications for theoretical frameworks guiding empirical analysis of migration behavior of the individuals, and for policies aimed at redistributing population.
This study aims to examine the usefulness on the Evaluation Process for the Feasibility & Priority of A Certain Public Projects. and the Methodology used AHP(Analytic Hierarchy Process) which used pairwise comparisons of the alternatives and criteria for solving discrete alternative multicriteria decision problems. In this paper, we present a similar phenomenon, rank reversal problem, when we apply the AHP to group decision making process. The problem is identified by an example problem in that the previous rank order of Public Projects choices. we also present three different methods to prevent the undesirable characteristic of the original AHP in appling to Decision Making Process.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.7
no.3
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pp.87-95
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2008
The purpose of this study is to provide a decision support to select an appropriate rapid prototyping(RP) machine that suits the application of a part. Selection factors include concept model, form/fit/functional model, pattern model for molding, material property, build time and part cost that greatly affect the performance of RP machines. However, the selection of a RP is not an easy decision because they are uncertain and vague. For this reason, the aim of this research is to propose hybrid multiple attribute decision making approaches to effectively evaluate RP machines. In addition, because subjective considerations are relevant to selection decision, a fuzzy logic approach is adopted. The proposed selection procedure consists of several steps. First, we identify RP machines that the users consider. After constructing the evaluation criteria, we calculate the weights of the criteria by applying the fuzzy Analytic Hierarchy Process(AHP) method. Finally, we construct the fuzzy Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) method to achieve the ranking order of all machines providing the decision information for the selection of RP machines.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.14
no.4
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pp.97-120
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2007
Development of information technology and Internet brought big changes in information society. Quantity of information increased rapidly and various types of information were presented through diverse channels. This change brought an impact in electronic commerce environment. A large number of products are transacted in online market. And various search functions and product information are presented for supporting customer's decision making. This study examined the effect of external information on purchase decision-making in electronic commerce environment. An experiment was conducted to see the customer product review, unit sales, etc. on purchase decision-making process in online shopping mall based electronic commerce. As a result of study, external information referring to number of purchasing, positive product review, and reliability of information has a positive effect on purchase-decision. The significance of the study can be found in that it defined 1) external information has an effect on decision-making, 2) positiveness and reliability of product information showed that they have an influence on customer, and 3) when self opinion and other person's opinion are different, one is not satisfied with decision making process. The results of the study can be of practical use in the design and implementation of online shopping mall in electronic commerce.
There are various machine learning techniques such as Reinforcement Learning, Deep Learning, Neural Network Learning, and so on. In recent, Large Language Models (LLMs) are popularly used for Generative AI based on Reinforcement Learning. It makes decisions with the most optimal rewards through the fine tuning process in a particular situation. Unfortunately, LLMs can not provide any explanation for how they reach the goal because the training is based on learning of black-box AI. Reinforcement Learning as black-box AI is based on graph-evolving structure for deriving enhanced solution through adjustment by human feedback or reinforced data. In this research, for mutually exclusive decision-making, Mutually Exclusive Learning (MEL) is proposed to provide explanations of the chosen goals that are achieved by a decision on both ends with specified conditions. In MEL, decision-making process is based on the tree-based structure that can provide processes of pruning branches that are used as explanations of how to achieve the goals. The goal can be reached by trade-off among mutually exclusive alternatives according to the specific contextual conditions. Therefore, the tree-based structure is adopted to provide feasible solutions with the explanations based on the pruning branches. The sequence of pruning processes can be used to provide the explanations of the inferences and ways to reach the goals, as Explainable AI (XAI). The learning process is based on the pruning branches according to the multi-dimensional contextual conditions. To deep-dive the search, they are composed of time window to determine the temporal perspective, depth of phases for lookahead and decision criteria to prune branches. The goal depends on the policy of the pruning branches, which can be dynamically changed by configured situation with the specific multi-dimensional contextual conditions at a particular moment. The explanation is represented by the chosen episode among the decision alternatives according to configured situations. In this research, MEL adopts the tree-based learning model to provide explanation for the goal derived with specific conditions. Therefore, as an example of mutually exclusive problems, employment process is proposed to demonstrate the decision-making process of how to reach the goal and explanation by the pruning branches. Finally, further study is discussed to verify the effectiveness of MEL with experiments.
As Korea has approached the aging society, older Koreans have become an important force in restaurant sales today. To succeed with this silver market, it is important for restaurant managers to know who they are and which factor influence the older Koreans' eating-out decision making process. The purpose of this study was to investigate the effect of the elderly consumers financial independency on restaurant selection process. Data were collected from 178 older consumers above 55 years old and analyzed using the descriptive statistic analysis, MANOVA, and one-way ANOVA. The results showed that the elderly consumers financial independency significantly influenced the decision making process in determining where they eat out Significant differences were found between high income group and low income group in the Problem Recognition Step(Wilks' Lambda=0.776, F=3.796), Information Search Step(Wilks' Lambda=0.779, F=2.959), Alternative Evaluation Step (I :Wilks' Lambda=0.835, F=1.748/ II :Wilks' Lambda=0.764, F=3.212), and Purchase Decision Step(Wilks' Lambda=0.849, F=2.412), except the Post-Purchase Behavior(Wilks' Lambda=0.933, F=1.179). The more financially independent older consumers were, the more directly they were involved in the eating out decision making process. Older consumers with higher income and more personal property were likely to 'propose to eat out by themselves'(F=10.986), to obtain restaurant information from the 'printed materials'(F=9.707), to consider 'convenient location' as most important factor when they eat out(F=5.594), and to go to 'family restaurant'(F=7.067), 'Japanese restaurant'(F=7.391) and 'fine dining restaurants'(F-=6.382). In conclusion, we found that the elderly consumers financial independency did influence the eating-out decision making process. Considering that older Korean will become a financially independent consumer and will be eating away from home more often, food service operations should actively position themselves for this market and develop the market-driven menus and services to meet their needs and expectations.
In this paper, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic to improve Weighted Finite State Transducer (WFST)-based endpoint detection. In general, endpoint detection is dealt with using two cascaded decision processes. The first process is frame-level speech/non-speech classification based on statistical hypothesis testing, and the second process is a heuristic-knowledge-based utterance-level speech boundary decision. To handle these two processes within a unified framework, we propose a WFST-based approach. However, a WFST-based approach has the same limitations as conventional approaches in that the utterance-level decision is based on heuristic knowledge and the decision parameters are tuned sequentially. Therefore, to obtain decision knowledge from a speech corpus and optimize the parameters at the same time, we propose the use of data-driven probabilistic utterance-level decision logic. The proposed method reduces the average detection failure rate by about 14% for various noisy-speech corpora collected for an endpoint detection evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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