We give a mathematical approach using Linear Algebra, especially largest eigenvalue and eigenvector on decision making support system. We find a mathematical modeling on decision making problem which could be solved by AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Especially, we give a new approach to change evaluation indicator weight on assessing research proposals.
The speed of processes and the extremely large amount of data to be used in Intelligence Transportations System (ITS) cannot be handling by humans without considerable automation. However, it is difficult to develop software with conventional fixed algorithms (hard-wired logic on decision making level) for effectively manipulate dynamically evolving real time transportation environment. This situation can be resolved by applying methods of artificial intelligence and data mining that provide flexibility and learning capability. This paper presents a brief introduction of data mining and artificial intelligence (AI) applications in Intelligence Transportation System (ITS), analyzing the prospects of enhancing the capabilities by means of knowledge discovery and accumulating intelligence to support in decision making.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.04a
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pp.400-404
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2006
The environmental problem come because the demage cost of environmental pollution is not properly reflected in market price. The government regulations for market is justified to solve the problem. The policy needs a close analysis of environmental, economical effect for the point of time, methods, rational decision making of the government regulations. Especially, we need to assume and analyze about social expenses by environmental pollution and policy execution. The cost-benefit analysis about environmental pollution is used to support decision making. The value of benefit about damage by environmental pollution or about improvement changes a monetary unit through the cost-benefit analysis. The working like this is said environmental material valuation or measuring valuation. This work is studied about looking for proper analysis model to apply our environmental materials.
Though people frequently rely on intuition in managing activities, they rarely use it in developing effective decision-making support systems. In this report, we investigate the correlations between characteristics of cognition and emotion and judgmental time-series forecasting accuracy, and compare their strengths by using a self-supervised adaptive neural network. Through the experiments, we hope to help find a desirable atmosphere for decision-making. Our experiments showed that both cognition characteristics and emotion characteristics had correlations with the time-series forecasting accuracy, and that cognition characteristics had larger correlation than emotion characteristics. We also found that conceptual style had larger correlation than behavioral or analytical styles with the accuracy.
This study is a descriptive research study with the purpose of predicting and comparing factors of depression affecting residents in a metropolitan city by using logistic regression analysis and decision-making tree analysis. The subjects for the study were 462 residents ($20{\leq}aged{\angle}65$) in a metropolitan city. This study collected data between October 7, 2011 and October 21, 2011 and analyzed them with frequency analysis, percentage, the mean and standard deviation, ${\chi}^2$-test, t-test, logistic regression analysis, roc curve, and a decision-making tree by using SPSS 18.0 program. The common predicting variables of depression in community residents were social dysfunction, perceived physical symptom, and family support. The specialty and sensitivity of logistic regression explained 93.8% and 42.5%. The receiver operating characteristic (roc) curve was used to determine an optimal model. The AUC (area under the curve) was .84. Roc curve was found to be statistically significant (p=<.001). The specialty and sensitivity of decision-making tree analysis were 98.3% and 20.8% respectively. As for the whole classification accuracy, the logistic regression explained 82.0% and the decision making tree analysis explained 80.5%. From the results of this study, it is believed that the sensitivity, the classification accuracy, and the logistics regression analysis as shown in a higher degree may be useful materials to establish a depression prediction model for the community residents.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.389-393
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2010
The Objective of this study was to develop a system for visualizing inundation area by using 1-D numerical model analyzing damage information such as inundation area, facilities, land usages, population, building, loads. In this study, we have reviewed hydraulic models to select a flood model for simulation of discharges, water depths and velocities. The study area is Namhan River from Youngwol to Paldang Dam which had a flood damage on upper and below regions of Chungju Dam by a storm event in 2006. At the first, we developed the DB system base on GIS thematic map, ortho images, cadastral maps to analyze flood damages and support decisions making. Changing the boundary conditions such as discharge at the gauging stations, flood simulations were performed and then damages were extracted from the databases information support system based on 1-D numerical hydraulic model, it is expected to be able to analyze flood damages and support a decision making for reduce flood relate damages. In the future, the system developed in this study could be applied for flood forecasting system of small scaled streams.
Purpose: The study aims to identify the factors contributing to the formation of entrepreneurial intentions among recent university graduates. The original value of this study lies in providing support and a better understanding of the entrepreneurial decision-making process of Vietnamese fresh graduates. Research design, data and methodology: The research methodology employs Exploratory Factor Analysis (EFA) with a sample size of 385 university graduates in Vietnam. Results: The results indicate that three key factors, including relational support, educational support, and attitude towards business, positively impact entrepreneurial intentions. Conclusions: The managerial implications are provided to promote entrepreneurial intention among recent university graduates.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.18
no.5
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pp.489-498
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2018
The purpose of this study was to propose a decision support model for selecting a lifting method of large spatial roof construction. First, we deducted influential factors consist of 6 factors and 19 sub-factors through literature reviews and expert's advices. Second, the relative importance of each factor was calculated by Analytic Hierarchy Process. As a result, 'site condition(0.237)' among 6 factors and 'available space of the site(0.118)' among 19 sub-factors were identified as the most important factor for selecting lifting method. In addition, methods and procedures were established for evaluating alternatives of lifting methods for each influential factor. A decision support model was completed by providing the Site Suitability Index(SSI) of each lifting method. Finally, we got advices form experts who were actually in charge of the works for large spatial construction project to validate the model. The model proposed in this study was analyzed to be useful in selecting the lifting method. The findings of this study are expected to support the decision making of on-site managers when they select the lifting method on the beginning of the project.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.49-52
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1996
In this article, we develop a 'dynamic' approach to manufacturing improvement, based on perspectives of manufacturing learning and decision theory. First, we present an alternative definition of production system consistent with a decision-theoretic perspective: the system consists of structural, infra-structural, and decision making constructs. A primary proposition is that learning capability possessed by a manufacturing system be prerequisite for the system to improve its manufacturing performance through optimal controlling of the three constructs. To support the proposition, we elaborate on a mathematical representation of "learning" as defined in an applied setting. We show how the learning capability acts as an integrating force ameliorating the trade-off between two key manufacturing capabilities, i.e., process controllability and process flexibility.exibility.
This paper develops a new approach to dealing with qualitative reasoning processes involved in managerial decisions, drawing upon choice strategies that have been developed within the general framework of multi-criteria decision making. Issues such as choices under uncertainty and preference formulation are addressed. An MCDM DSS intended to assist in high-level management decisions must focus on helping the decision maker to properly define the problem by providing a structure to it and to dynamically evaluate the alternative courses of action. A conceptual architecture is developed and presented to propose a general model for designing decision support systems specifically designed to assist in MCDM in a managerial context. A commercial loan approval judgment case is described to illustrate the real-world situation where decisions are made under fuzziness and usually require a high degree of intuition and subjective judgment. Development of a prototype system intended to partially represent application of the architecture is described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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