정보기술을 통한 건설산업의 관리 체계화와 생산성 증대 및 경쟁력 제고를 위해서는 우선적으로 건설업체에서 구축 $\cdot$ 활용하고 있는 정보시스템의 활용특성에 대한 체계적인 정리가 필요하다. 특히, 건설의사결정측면에서 건설데이터를 활용한 고급분석기술인 의시결정지원기술에 대한 전략적이며 체계적인 적용모델을 적립할 필요성이 대두되고 있다. 즉, 건설업체의 정보시스템에 대한 구축 수준을 파악하고 건설의사결정지원과 관련된 문제점을 도출해 낼 수 있는 합리적인 분석틀을 통해 건설정보시스템의 전략적 활용 방안에 대한 기초적인 연구가 필요하다. 이를 위하여 기존 연구들을 바탕으로 푹적된 데이터의 부가가치를 높일 수 있는 대안으로서 의사결정을 지원하기 위한 정보시스템 활용특성 모델을 제안하고 사례연구를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 본 연구를 통하여 건설업계의 의사결정지원기술에 대한 인식제고와 건설조직에서 활용하고 있는 정보시스템의 적극적 활용의 대안의 기초를 마련하고자 한다.
This paper presents a prescriptive approach to group decision making with group members' imprecise preference information. This includes an alternative method to Salo's inventive approach for identifying group's preferred alternative when attribute weights, consequences, and possibly group members' importance weights are specified in imprecise ways. The imprecise additive group value function can be decomposed into individual group member's imprecise decision making problems, which are finally aggregated to identify group's preferred alternative. The proposed approach is intuitive and easy to implement, and has merits in a couple of points. First. it is possible to view individual group member's inclinations toward conflicting alternatives and the degree of discrepancies to each other. Second, we can observe how much previous decision results of individual decision maker are influenced during interaction since decisions usually are not made at a single step especially in presence of partial preference information. Finally, the individual group member's decision results can be utilized for further investigation of dominance relations among alternatives in a case that interactive questions and responses fail to give a convergent group consensus.
Corporate level decision making with multiple decision makers in a consistent way is essential in Decision Support System. However, since the decision makers have different interests and knowledge, the models used by them are also different in their level of abstraction. This makes decision makers waste a lot of efforts for an integrated decision making. The purpose of this paper is to propose an integration mechanism so that collaborative decision making models may be used synthetically in multi-abstraction level. Models are classified as multimedia model, mathematical model, qualitative model, causal & directional model, causal model, directional model and relationship model according to the level of abstraction. The proposed integration mechanism consists of model interpretation phase. model transformation phase, and model integration phase. Specifically, the model transformation Phase is divided into (1) model tightening mode which gather information to make a model transformed into upper level model, and (2) model relaxing mode which makes lower level model. In the model integration phase, models of same level are to be integrated schematically. An illustrative M&A-decision example is given to show the possibility of the methodology.
The field of human judgment and decision making provides useful methodologies for examining the human decision making process and substantive results. One of the methodologies is a lens model analysis which can examine valid nonlinearity in the human decision making process. Using the method, valid nonlinearity in human decision behavior can be successfully detected. Two linear(statistical) models of human experts and two nonlinear models of human experts are compared in terms of predictive accuracy (predictive validity). The results indicate that nonlinear models can capture factors(valid nonlinearity) that contribute to the expert's predictive accuracy, but not factors (inconsistency) that detract from their predictive accuracy. Then, it is argued that nonlinear models cab be more accurate than linear models, or as accurate as human experts, especially when human experts employ valid nonlinear strategies in decision making.
Presently, Analytic Network Process which evaluates man's intention and offers decision-making support is capturing the spotlight. It originates in the ability of Analytic Network Process to treat various decision-making support system. However, no detailed reference is available when dealing with the group case. This paper examines the technique, which can also cope with the group decision-making support system, and describes the validity of the technique. A characteristic feature of the proposed technique is that it can detect a group's intention in a given section, and it decomposes the sectional supermatrix into a small supermatrix and a large one. A general supermatrix treats the convergence value by taking the limiting process method of the power of an evaluation value. On the other hand, when a supermatrix has nonnegative value, it can easily be solved by the eigenvector method. The decomposition of the supermatrix has been considered in this work.
Purpose The purpose of this study is to investigate how OTA recommendation influences users' purchase decision making and reuse intention based on the users' destination type. And we compare the results of domestic destination and overseas destination. Design/methodology/approach This research model was designed with the recommendation elements of OTA. And this study conducted an empirical analysis using self-administered questionnaires. The target of the analysis is an individual who has purchased hotel rooms through the OTA for the past one year. A total of 374 usable data were collected (177 domestic respondents and 197 overseas respondents) and analyzed using partial least squares analysis using Smart-PLS 3.0. Findings Two OTA recommendation characteristics - recommendation accuracy and recommendation objectivity were significant in overall model. And easy of decision making was significantly affect to OTA reuse intention. Also, only recommendation accuracy variable was revealed to significant moderating variable between domestic model and overseas model.
Interval-valued neutrosophic hesitant fuzzy set (IVNHFS) is an extension of neutrosophic set (NS) and hesitant fuzzy set (HFS), each element of which has truth membership hesitant function, indeterminacy membership hesitant function and falsity membership hesitant function and the values of these functions lie in several possible closed intervals in the real unit interval [0,1]. In contrast with NS and HFS, IVNHFS can be more flexibly used to deal with uncertain, incomplete, indeterminate, inconsistent and hesitant information. In this study, I propose the novel correlation coefficient of IVNHFSs and my paper discusses its properties. Then, based on the novel correlation coefficient, I develop an approach to deal with multi-attribute decision-making problems within the framework of IVNHFS. In the end, a practical example is used to show that the approach is reasonable and effective in dealing with decision-making problems.
1. Introduction The new computing era started with the various computer technologies and services having been used in communication and automation area since 1980's. We call that era information technology(IT) era. In such era, especially communication plays very important roles in every aspect. So Schoderbek named that era the ege of c2. Therefore, communition became widely used in organizations. Now the majority of organizations have computer-aided communication capabilities that facilitate access to people and information, both within and outside organization. So one objective of this study is to assess the effects of these changes in data communication on decision making. Decision making is the essence of management and is too important to organizational success. This dissertation has three basic objectives: 1)to clarify the concept of data communication, who influences on decision making, and the concept of decision types, managerial and operational, may be affected differently by data communication 2)to investigate whether the effects of data communication upon decision making may be organizational variables. 3)to verify that business and decision types may affect different impact on decision making.2. Hypotheses Four attributes are selected to make hypotheses from the information attributes presented by famous scholars. They are as follows. ①effectiveness ②routinization ③communication easiness ④timeliness Hypotheses are developed according to these attributes, which are chosen from the literature study and theory H1 : Data communication is positively related to the effectiveness of DM H2 : Data communication is positively related to the routinization of DM H3 : Data communication is positively related to the communication easiness of DM H4 : Data communication is positively related to the timeliness of information for DM3. Methodology After pilot study, data are collected from the decision makers in 200 companies located at Seoul and the metropolitan area. A random sample of 174 employees sent back their questionnaires(response rate of 87%). Among them, 151 questionnaires was useful to the analysis of this study(useful rate of 75.5%).4. Conclusion and Discussion Among four proposed hypotheses, all hypotheses are fully supported. They are as follows. 1)effectiveness 2)routinization 3)communication easiness 4)timeliness. So, first objective of this study is proved. Namely, to clarify that the effects of data communication upon DM is fully supported. But they are different from the decision types. Second one is not apparently verfied. i.e. the effect of data communication on the decision variables is not moderated by organizational variables. Third is inspected. The effects of data communication differs from the industry and decision types evidently. This study has many limitations to generalize the statistical results. Since the definition of data communication has broad meanings in reality. So allare not contained in this research. Another restrict in this study is like this. Decision types are usually divided into three types-operational, managerial, strategic DM. But in this study, strategic DM is left out.
Providing information on corporate level decision making for multiple decision makers in a consistent way is essential in Decision Support Systems. However, since the decision makers have different background and knowledge, the models used by them are also different in representation models. This makes the decision makers require a lot of efforts for model integration in an integrated decision making. The purpose of this paper is to propose an integration mechanism for synthetic use of multi-abstraction level decision making models. The proposed integration mechanism consists of model interpretation phase, model transformation phase and model integration phase. Specifically, the model transformation phase is divided into model tightening mode which gather information to makes a model transformed into upper level model, and model relaxing mode which makes lower level model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권1호
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pp.117-135
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2004
Since human decision making behavior is likely to follow nonlinear strategy, it is conjectured that the human decision making behavior can be modeled better by nonlinear models than by linear models. All that linear models can do is to approximate rather than model the decision behavior. This study attempts to test this conjecture by analyzing human decision making behavior and combining the results of the analysis with predictive performance of both linear models and nonlinear models. In this way, this study can examine the relationship between the predictive performance of models and the existence of valid nonlinear strategy in decision making behavior. This study finds that the existence of nonlinear strategy in decision making behavior is highly correlated with the validity of the decision (or the human experts). The second finding concerns the significant correlations between the model performance and the existence of valid nonlinear strategy which is detected by Lens Model. The third finding is that as stronger the valid nonlinear strategy becomes, the better nonlinear models predict significantly than linear models. The results of this study bring an important concept, validity of nonlinear strategy, to modeling human experts. The inclusion of the concept indicates that the prior analysis of human judgement may lead to the selection of proper modeling algorithm. In addition, lens Model Analysis is proved to be useful in examining the valid nonlinearity in human decision behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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