In mountain accident events, it is important for the search team commander to determine the search area in order to secure the Golden Time. Within this period, assistance and treatment to the concerned individual will most likely prevent further injuries and harm. This paper proposes a method to determine the search priority area based on missing persons behavior and missing persons incidents statistics. GIS (Geographic Information System) and MCDM (Multi Criteria Decision Making) are integrated by applying WLC (Weighted Linear Combination) techniques. Missing persons were classified into five types, and their behavioral characteristics were analyzed to extract seven geographic analysis factors. Next, index values were set up for each missing person and element according to the behavioral characteristics, and the raster data generated by multiplying the weight of each element are superimposed to define models to select search priority areas, where each weight is calculated from the AHP (Analytical Hierarchy Process) through a pairwise comparison method obtained from search operation experts. Finally, the model generated in this study was applied to a missing person case through a virtual missing scenario, the priority area was selected, and the behavioral characteristics and topographical characteristics of the missing persons were compared with the selected area. The resulting analysis results were verified by mountain rescue experts as 'appropriate' in terms of the behavior analysis, analysis factor extraction, experimental process, and results for the missing persons.
The main purpose of this study is to review the current system and to develop a decision support system for evaluating the priorities among those possible alternatives in the army facility enterprise. This paper also provides an information system which can be effectively applied to various criteria and stages in decision making process such as Planning and Programming phases in PPBEES. The model base of decision support systems uses the concepts of the analytic hierarchy process along with the supplementary techniques such as TOPSIS and 0-1 integer programming. Both AHP and TOPSIS are used scoring approaches in the Planning phase and IP is induced at the Programming phase to give GO/NO-GO solution for each project. We use Expert Choice, Excel and LINDO s/w's to implement a prototyped model. The proposed methodology in this paper enables the decision makers to evaluate the priority based on quantitative and qualitative data in a systematic way.
농업용 저수지의 80 % 이상이 50년 이상 된 노후 시설물로 안전성 및 기능 저하가 발생하고 있다. 이로 인해 저수지의 붕괴 등 안전사고가 발생하고 있는 실정이다. 이에 따라서 저수지의 붕괴 등의 안전사고를 미연에 방지하고자 정밀안전진단을 실시하고 우선순위에 따라 수리시설개보수사업을 시행하고 있다. 하지만 사업 우선순위 선정의 대부분은 시설물 관리자의 주관적인 판단을 통해 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 정밀안전진단 결과 및 기존의 수리시설 개보수사업의 의사결정 사례를 D/B화하여 80개의 가설을 설정하고 상관분석 및 유의성검정을 통해 45개의 변수를 선정하였다. 선정된 변수들을 로지스틱회귀분석을 이용하여 의사결정지원모델을 제시하였다. 의사결정지원모델의 변수는 총 21개가 채택되었으며 모델의 분류 정확도는 86.8 %로 나타났다. 본 연구는 수리시설개보수사업 선정을 위한 의사결정의 정량적인 지표를 제시 한 부분에 중요한 의의를 가진다.
The Analytic Hierarchy Process (AHP) is known as a very useful decision-making model developed for obtaining the relative weights of alternatives through pairwise comparison in the context of hierarchical structure. In this paper, we propose a method to reflect the reliability of evaluators in the process of pairwise comparison. This method is applied to the evaluation of aerospace technology alternatives. We have conducted a questionnaire survey for S company that is one of the representative aerospace companies in Korea. A questionnaire was designed for obtaining both the priority with considering the reliability of evaluators' importance weights (the modified AHP priority) and the priority with assuming equally reliable evaluators' importance weights (the AHP priority) in order to compare the priority derived by each of two methods. The result shows that there exists the difference hard to neglect between the final priorities gained by two methods.
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.
The article contains an introduction of possibility of applying Multi-Attribute Utility Theory(MAUT) for priority setting of R&D projects. MAUT is compared with AHP, which is widely used recently. These two techuiques are applied to set priorities of R&D projects In a Government-funded Research Institute. Six criteria are chosen from consultation with decision makers. They are composed of 1) validity as representative projects, 2) possibility of resource mobilization, 3) spillover effect of developed technologies, 4) possibility of success, 5) scope of participation and 6) clarity of research goal. To set priorities of R&D projects, SMART(Simple MultiAttribute Rating Technique) and DVM(Difference Value Measurement) out of many MAUT methods are used to design the utility function and to determine the weights among criteria. The aggregation model is additive on the assumption the criteria are independent. AHP executes pairwise comparisons for criteria and alternatives. From the results of the case study, the results and theoretical characteristics are compared.
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권4호
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pp.235-240
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2013
Cloud systems are popular computing environment because they can provide easy access to computing resources for users as well as efficient use of resources for companies. The resources of cloud computing are heterogeneous and jobs have various characteristics. One such issue is effective job scheduling. Scheduling in the cloud system may be defined as a multiple criteria decision model. To address this issue, this paper proposes a priority-based two-step job scheduling algorithm. On the first level, jobs are classified based on preference. Resources are dedicated to a job if a deadline failure would cause severe results or critical business losses. In case of only minor discomfort or slight functional impairment, the job is scheduled using a best effort approach. On the second level, jobs are allocated to adequate resources through their priorities that are calculated by the analytic hierarchic process model. We then analyze the proposed algorithm and make a scheduling example to confirm its efficiency.
This research determined priority of quality improvement of public institution's education service by using ASC for importance and applying Topsis, a multi-standard decision-making method simplifying various attributes and scales of evaluation items and deciding the comparative priority for satisfaction and discussed the differences so as to measure the quality of public institution's educational service and examine the priority of education service' quality improvement. This research classified the characteristics of quality improvement. As a result, it's significant to suggest positive direction and method to improve satisfaction and education service's quality from an angle of demander by analyzing educational satisfaction of education service quality of public education institution and effects on the following improvement.
Delayed access to surgery may lead to deterioration in the patient condition, poor clinical outcomes, increase in the probability of emergency admission, or even death. The purpose of this work is to decide the number of patients selected from a waiting list and to schedule them in accordance with the operating room capacity in the next period. We formulate the problem as an infinite horizon Markov Decision Process (MDP), which attempts to strike a balance between the patient waiting times and overtime works. Structural properties of the proposed model are investigated to facilitate the solution procedure. The proposed procedure modifies the conventional value iteration method along with the binary search technique. An example of the optimal policy is provided, and computational results are given to show that the proposed procedure improves computational efficiency.
Kim, Sung-Chang;Choi, Jin-Seek;Yoon, Bin-Yeong;Kang, Min-Ho
Journal of Communications and Networks
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제9권3호
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pp.312-318
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2007
In this paper, we propose the optimal offset-time decision (OOD) algorithm which can effectively reduce the pre-transmission delay compared to the perfect isolation model, and can also be extended to general n priority classes while the target loss probability of each class is guaranteed for the variable offered load. In order to drive the OOD algorithm, we first analyze the loss probability of each priority class through class aggregation and iteration method; the analytic results obtained through the proposed algorithm are then validated with results garnered from extensive simulation tests.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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