The emergence of the Internet shopping agent enabled consumers to enjoy Internet shopping more easily and quickly. Especially, the role of Internet shopping agent is becoming more important following the information overload trend on the Internet in that the consumers can promptly obtain information about a certain product and its price among countless items on the Internet. As a result, consumers can now enjoy shopping more easily, compared to the offline shopping which requires a lot of efforts in comparing the products and purchasing them. Since the Internet shopping agents collect extensive information about the products' price, delivery period, detailed characteristics, etc., and present a comparison table containing the information to the consumers, the consumers can shop more quickly at lower price using such shopping agents. However, it has not been sufficiently studied about how the various functions of shopping agents actually support consumers' purchase decision making procedure in everyday life, and if they do, in which stages they play a supporting role in consumers' purchase decision making system. Therefore, this study conducts an empirical analysis on the role of the Internet shopping agents in the purchase decision making process of the consumers, considering the Internet shopping agent as a decision making supporting system. Moreover, it analyzes how the effects of the Internet shopping agent differs according to the consumers' knowledge level about the products.
It is unavoidable to provide products that meet customers' needs and wants so that firms may survive under the competition in this globalized market. This paper focuses on how to provide levels for attributes that compse product so that firms may give the best products to customers. In particular, its main issue is how to determine common attributes and the others with their appropriate levels to maximize firms' profits, and how to construct a decision support system to ease decision makers' decisons about optimal common attribute selection using the Semantic Web and SWCL technologies. Parameter data in problems and the relationships in the data are expressed in an ontology data model and a set of constraints by using the Semantic Web and SWCL technologies. They generate a quantitative decision making model through the automatic process in the proposed system, which is fed into the solver using the Logic-based Benders Decomposition method to obtain an optimal solution. The system finally provides the generated solution to the decision makers. This presentation suggests the opportunity of the integration of the proposed system with the broader structured data network and other decision making tools because of the easy data shareness, the standardized data structure and the ease of machine processing in the Semantic Web technology.
The objective of this paper is to show how team study can be advanced with the aid of a current computer technology, that is distributed Artificial Intelligence(DAI). Studying distributed problem solving by using groups of artificial agents, DAI can provide important ideas and techniques for the study of team behaviors like team decision making. To demonstrate the usefulness of DAI models as team research tools, a DAI model called 'Team-Soar' was built and a simulation experiment done with the model was introduced, Here, Team-Soar models a naval command and control team consisting of four members whose mission was to identify the threat level of aircraft. The simulation experiment was performed to examine the relationships of team decision scheme and member incompetence with team performance. Generally, the results of the Team-Soar simulation met expectations and confirmed previous findings in the literature. For example, the results support the existence of main and interaction effects of team decision scheme and member competence on team performance. Certain results of the Team-Soar simulation provide new insights about team decision making, which can be tested against human subjects or empirical data.
This paper presents an interactive decision procedure to aggregate each group member's preferences when each group member articulates his or her preference information incompletely. An index, an indicative for the preference strength between alternatives, is derived to aid each decision maker to articulate preference information about alternatives. We develop a mathematical programming model that can establish dominance relations when the preference information about values of alternatives, attribute weights, and group member's importance weights are provided incompletely. Also, the preference relation between alternatives is to be considered in the model. Based on the preference strength measure and mathematical model, we develop an interactive group decision support procedure.
In this paper, a versatile multi-objective optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-objective decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권3호
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pp.163-189
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2010
The purpose of this research is to develop a decision-making model for the calculation of the National Disaster Management System's standard prevention workforce quota. The final purpose of such model is to support in arranging a rationally sized prevention workforce for local authorities by providing information about its calculation in order to support an effective and efficient disaster management administration. In other words, it is to establish and develop a model that calculates the standard disaster prevention workforce quota for basic local governments in order to arrange realistically required prevention workforce. In calculating Korea's prevention workforce, it was found that the prevention investment expenses, number of prevention facilities, frequency of flood damage, number of disaster victims, prevention density, and national disaster recovery costs have positive influence on the dependent variable when the standard prevention workforce was set as the dependent variable. The model based on the regression analysis-which consists of dependent and independent variables-was classified into inland mountainous region, East coast region, Southwest coastal plain region to reflect regional characteristics for the calculation of the prevention workforce. We anticipate that the decision-making model for the standard prevention workforce quota will aid in arranging an objective and essential prevention workforce for Korea's basic local authorities.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.855-861
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2005
Every public agency governing infrastructure has to plan effectively for rehabilitation of existing facilities within the constraints of the capital program. Numerous technical, social, political, financial, and management constraints govern the decision to rehabilitate a facility. However, without a systematic procedure for selecting facilities for rehabilitation, within the prevailing constraints, it is possible that the funds available for rehabilitation might be suboptimized. Therefore, a decision support system that assists the user in selecting facilities for rehabilitation while considering the technical, social, financial, and political and management constraints will be useful in the decision-making process. This paper compares the Analytical Hierarchy Process (AHP) with the Swing Weight method used to prioritize functional criteria for suburban station rehabilitation. This paper also contains a brief discussion about the relevance of the Multi Attribute utility theory in developing a decision model for the problem at hand. The results of this paper provides the user with a decision support system that would prioritize the stations in order of their weights obtained by a systematic evaluation of various criteria and sub-criteria involved in the decision making process
Recently a new multi-attribute analysis method is one of the evident areas of important points in the decision support system analysis. The area of decision support system may be broken into three primary area: idea generation, multi-attribute structured analysis method, and the integration of the results of analysis. This research developed an internet/intranet-based solution builder for a three-step decision support system in the view of 1) brainstorming for the idea generation, 2) analytic hierarchy process as a multi-attribute structured analysis method and 3) aggregating logic model to integrate the results of individual analysis. A computer program is developed and demonstrated in internet/intranet-based decision problem. This solution builder provides decision makers a good tool for remote group decision making.
본 연구에서는 감영 복구사업 계획 수립을 위한 의사결정지원 모델 개발을 통해 감영의 우선 복원대상 건물 선정 업무에 객관적이고 체계적인 검토기준을 마련하였다. 제안된 모델은 문헌고찰을 통한 평가항목 도출과 이를 정립하기 위해 델파이 방법을 적용하였으며, 평가항목 가중치 부여를 위한 AHP 설문을 수행하였다. 도출된 지원모델은 복원대상 건물들 간의 상대적인 우선순위를 평가 항목별로 점수화하여 표현함으로써 복원예산 편성 시 합리적인 의사결정을 가능하게 하였다. 사례연구를 통해 본 연구에서 제안한 모델의 적용성을 검증하였다. 전문가 자문결과 본 연구의 모델이 실제 복원사업의 계획수립시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 나타났다.
In this paper, a versatile multi-criteria optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-criteria decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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