Recently, medical IT solutions are being provided on a distributed environment basis. In Korea, the necessity of developing a clinical decision support system that can share medical information in a distributed environment has been recognized and studied. The existing clinical decision support system is being built using only medical information of its own within the hospital. This makes it difficult for existing systems to achieve good results in terms of efficiency and accuracy of decision support. In order to solve these limitations, this paper proposes a design and implementation method of clinical decision support system based on common data model in medical field. To explain the application process of the proposed model, we describe the development scenario of the clinical decision support system for the diagnosis of colorectal cancer. We also propose the essential requirements for the development of successful clinical decision support systems. Through this, it is expected that it will be possible to develop clinical decision support system that can be used in various hospitals and improve the efficiency and accuracy of the system.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.32
no.2
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pp.212-222
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2006
The defense innovation 2020 advanced topics which have to establish robust milatary are based on archiving defense innovation by selecting twenty-one main topics and eighties' sub-topics whose topics focus on defense innovation and defense circumstance in 2020. Although defense innovation 2020 which is to be advanced with defense basic policy need to decision making, it is specified in programming step by merging budget with plan. If the Defense Ministry archives decision making from initial plan step, although it archives group decision making in programming step at present, it will archive efficient affair. This study archives a group decision making of defense innovation 2020 advanced topics which were published in the Defense Ministry by applying Analytic Hierarchy Process in plan step. In addition, if the weights of the main topics are equal, the sub topics analyze how to be changed throughout sensitivity analysis and suggest the topics' priority rank throughout group decision making.
The purpose of this study is to explore the direction of decision support for senior citizens living alone by identifying the level of self-determination and desire for decision support. The survey was conducted on 300 elderly people living alone in five districts of Seoul. The analysis results are as follows: First, it has been shown that elderly living alone have thought that it is most important to reflect their decisions when deciding where to live. Second, respondents highly recognized that the need for support decision making as the age group grew. Third, it was found that the factors affecting the perception of the need to support decision-making by senior citizens living alone were age, trust in family and recognition of importance in decision-making. The study suggested the need for a specific, institutionalized system to support decision making for elderly living alone.
최근 기업의 비즈니스 가치 증대를 위해 IT의 전략적 활용과 정보시스템과 비즈니스 프로세스간의 연계와 통합에 대해 중요성이 강조되고 있다. 이에 따라 다양한 IT 서비스와 자신들을 효과적으로 관리하기 위한 IT 거버넌스 개념 재정립의 필요한 시점이나, 학계와 산업계의 높은 관심에 비해 국내 기업의 실증적인 사례연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 사례 연구를 통해 IT 거버넌스와 관련하여 현재 기업에서 수행 중인 의사결정 체계와 활동, 유형 및 결정 요인 등을 살펴봄으로써 IT 거버넌스 구축의 현주소 및 향후 활성화 요인을 제시하고자 한다. 비교 분석을 위해, 동일 산업군에서 매출액 규모가 유사하고 IT 투자율이 높은 국내 대기업 2개 업체를 선정하였으며, Structure, Process, Relational Mechanism 관점에서 관련업체의 IT 부서 주요 관계자들과의 인터뷰와 여러 내부 자료들을 활용하여 심층적인 사례 분석을 수행하였다. 'A'사와 'B'사의 IT 거버넌스 사례 분석을 통해 의사결정 메커니즘과 요인을 파악하고 이를 바탕으로 보편적인 적용이 가능한 의사결정 영역별 특성 및 구성요소를 구체적으로 제시함으로써, 향후 기업의 환경에 맞는 IT 거버넌스 체계 구축 및 Reference로서 활용을 기대한다.
This research focused on eliciting and analyzing mental models of mobile device purchasing consumers who are distinguished by their familiarity with information technology. Mental model elicitation processes proceeded by critical decision method. And Pathfinder algorithm and Social Network Analysis were used to analyze the mental models. The results show that IT-familiar consumers have mental models of which elements are more organized and distinctive while IT-unfamiliar consumers have vague and socially affected mental models.
In fuzzy logic, aggregating uncertainties is generally achieved by means of operators such as t-norms and t-conorms. However, existing aggregation operators have some disadvantages as follows : First, they are situation-independent. Thus, they may not be properly applied to dynamic aggregation process. Second, they do not give an intuitional sense to decision making process. To solve these problems, we propose a new $\varepsilon$-AMDA (Aggregation based on the fuzzy Multidimensional Decision Analysis) algorithm to reflect degrees of strength for option i (i = 1, 2, ..., n) in the decision making process. The $\varepsilon$-AMDA algorithm makes adaptive aggregation results between min (the most weakness for an option) and max (the most strength for an option) according to the values of the parameter representing degrees of strength for an option. In this respect, it may be applied to dynamic aggregation process. In addition, it provides a mechanism of the fuzzy multidimensional decision analysis for decision making, and gives an intuitional sense to decision making process. Thus, the proposed method aids the decision maker to get a suitable decision according to the degrees of strength for options (or alternatives).
As the implementation of smart factories spreads widely, the need for research to improve data efficiency is raised by prioritizing massive amounts of big data using IoT devices in terms of relevance and quality. The purpose of this study is to investigate whether prioritizing big data in management accounting decisions such as cost volatility estimation and recipe optimization can improve smart solution performance and decision-making effectiveness. Based on the survey answers of 84 decision makers at domestic small and medium-sized manufacturers who operate smart solutions such as ERP and MES that link manufacturing data in real time, empirical research was conducted. As a result, it was analyzed that setting prioritization of big data has a positive effect on decision-making in management accounting. became In addition, it was found that big data prioritization has a mediating effect that indirectly affects smart solution performance by using big data in management accounting decision making. Through the research results, it will be possible to contribute as a prior research to develop a scale to evaluate the correlation between big data in the process of business decision making.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.20
no.4
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pp.56-68
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2019
An optimal selection of form-work is very important in the construction project in terms of construction cost and duration management. Also, it substantially affects the quality of the structure and the finishing work. However, in South Korea, the decision making on the selection of form-work has been based on the experience and intuition of construction practitioners not on the objective data or rational decision-making system. In order to solve the problem, several types of research on the selection of form-work has been processed. However, they did not consider the construction site condition, which is one of the most important factors for the selection of form-work. Thus, the objective of this study is developing the objective decision supporting system considering the site condition. This study provides the quantitative decision support model for optimal form-work based on construction site type. It is expected that the decision support model will help the practitioners decide optimal form-work based on the objective data. It will ameliorate the existing decision making process using experience and intuition. In addition, because the model considers site-conditions, it will provide more accurate and appropriate decision on the selection of an optimal form-work.
This study is aimed at proposing a new approach to designing UDSS (Ubiquitous Decision Support System) which allows context-awareness and connectivity. In the previous studies, the need to design UDSS and analyze its performance empirically was raised. However, due to the complexity of empirical approaches, there is no study attempting to tackle this research issue so far. To fill this research void, this study proposes a Mobile Delivery System (MDS) as a form of UDSS, empirically analyzing how users perceive its context-awareness and connectivity functions. Especially, to add more rigor to the proposed approach to know how much it works well in the decision-making contexts, we considered three decision making phases (intelligence, design, choice) in the research model. With the valid questionnaires collected from 340 users of the MDS, we induced statistically proven results showing that both context-awareness and connectivity of the proposed UDSS (or MDS) influence the decision making steps positively and then contribute to improving the decision making quality.
The purposes of this dissertation are to identify various factors affecting the outcomes of feasibility analysis and investment decision makings of new IT project plans and empirically analysis the relationships among them. 9 variables which have been drawn from prior studies and industry practices are the amount of the necessary resource such as development budget and time, the expect financial benefits, the degree of alignments between IT projects and the business strategy, the estimated risk, and the investment priority as the dependent variable. Data from 125 IT projects of K bank, the leading commercial bank in Korea, have been collected and Regression Analysis and ANOVA have been performed. As results, 5 out of 8 hypothesis have been accepted partially or totally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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