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MOBIGSS: 모바일 인터넷에서의 그룹의사결정지원시스템
MOBIGSS: A Group Decision Support System in the Mobile Internet 원문보기

한국 지능정보시스템학회논문지 = Journal of intelligent information systems, v.12 no.2, 2006년, pp.125 - 144  

조윤호 (국민대학교 e-비지니스학부) ,  최상현 (경상대학교 산업시스템공학부) ,  김재경 (경상대학교 경영학부)

초록
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최근들어 모바일 환경에서 운영되는 많은 응용시스템들이 개발되고 있다. 대부분의 시스템들은 모바일 사용자와의 단순한 상호작용만을 필요로 하는 메시지 전송, 은행 거래, 위치 서비스 등을 위한 것들이다. 단순한 기능만을 지원하는 이유는 모바일 장치가 스크린 크기가 제한적이고, 네트워크 대역폭이 좁으며, 컴퓨팅 능력이 낮기 때문이다. 이와 같은 이유로 모바일 장치를 활용하여 그룹의사결정을 지원하는 복잡한 알고리즘을 구현하는 것은 거의 불가능하였다. 본 연구에서는 모바일 환경에서의 그룹의사결정 과정을 지원하기 위하여 간결한 상호교호적 절차를 제시하고자 한다. 이 상호교호적 절차는 모바일 환경에서 그룹의 절충해를 선택하도록 돕기 위한 다목적 선형계획 프로그램에 기반을 두고 있다. 이 절차를 활용하게 되면 그룹의사결정자들의 정보제공의 부담을 줄여줄 수 있다. 최선의 절충해를 찾기 위해서 변수 및 목적식에 대한 부분적 순위 정보만을 활용하였다. 본 방법론은 의사결정자의 효용함수에 대한 형태 혹은 존재 여부에 대한 어떠한 가정도 하지 않고 있다. 본 절차의 실험적 연구를 위해서 모바일 환경에서의 그룹의사결정지원시스템인, MOBIGSS를 개발하였으며, 이 시스템을 개인 투자자의 자산 투자 문제에 적용하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The development of mobile applications is fast in recent years. However, nearly all applications are for messaging, financial, locating services based on simple interactions with mobile users because of the limited screen size, narrow network bandwidth, and low computing power. Processing an algorit...

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

  • Compared with other interactive approaches, our methodology relies on only weak or- dertyped preference information of gr어ip DMs. And the methodology was designed to avoid any assuirp- tions about the shape or existence of the DMs' utility function and Group's utility function. It is also designed to simplify as much as possible the input preference requirements of the DM.

이론/모형

  • But there are few interactive applications for finding solutions through the interactions with mobile users (Varshney & Vetter, 2002). This paper suggests a mobile-oriented group decision making procedure that is modified from DrorGass algorithm using the weak order structures of group members' preferences (Dror & Gass, 1987; Dror et al., 1988). The overall procedure of our suggested methodology is as follows: First, each DM uses weak order information to represent DM's preference about objectives and decision variables.
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