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문제 정의
- 기업 경영 분야에서는 빅데이터의 분석을 통해 새로운 통찰(Business Insight)을 발굴하고, 그에 맞추어 빠르고 정확한 전략적 의사결정(Strategic Decision-Making)을 내리고자 한다. 하지만 아직 기업의 전략 의사결정 과정이나 의사결정 지원 시스템(DSS : Decision Support System)에 이런 빅데이터 분석이 직접 활용되지는 못하고 있는 실정이다.
- 본 연구는 가장 보편적으로 사용되는 빅데이터 분석 및 처리 프레임워크인 맵 리듀스(Map Reduce)를 통해 얻어낸 정형화된 데이터를 실제 경영 의사결정에 활용하기 위한 방법으로, 퍼지 인식도(Fuzzy Cognitive Map)를 기반으로 하는 의사결정 지원 시스템을 제안하고, 그 활용 가능성에 대해 실험을 통해 검증하고자 한다.
- 맵리듀스(MapReduce)는 구글에서 대용량 데이터 처리를 분산 병렬 컴퓨팅에서 처리하기 위한 목적으로 제작하여 2004 년 발표한 소프트웨어 프레임워크다. 이 프레임워크는 페타바이트 이상의 대용량 데이터를 신뢰도가 낮은 컴퓨터로 구성된 클러스터 환경에서 병렬 처리를 지원하기 위해서 개발되었다. 이 프레임워크는 함수형 프로그래밍에서 일반적으로 사용되는 Map 과 Reduce 라는 함수 기반으로 주로 구성된다.
가설 설정
- 맵 리듀스와 퍼지 인식도를 활용한 의사결정 지원 시스템이 실제 경영 의사결정 과정에서 유의한 활용이 가능한지 확인하기 위해 휴대폰 제조사에서 새로운 휴대폰 제품 라인을 출시하는 의사결정을 내리는 상황을 가정하였다.
- 본 연구에서는 과 같이 새로운 제품 라인에 대한 가격, HW 성능, OS, 디스플레이, 카메라, 디자인 수준을 통제할 수 있다고 가정하고 입력 노드를 설정하였다.
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