초록 ▼

현재의 기업들은 상당한 비용을 들여 얻어진 정보(Market Survey, 자문 등)들을 의사결정에 있어서 하나의 바탕적 기초 자료로서만 활용하면서 의사결정자들의 직관이나 경험에만 비추어 중요한 의사결정(Descriptive decision-making process)을 하고 있다. 이를 컴퓨터를 활용하게 하면서 논리적 의사결정(Normative decision-making processing)을 하기 위해서 관련기법에 대한 Ecpert Systems의 개발이 필요하다.
본 연구에서는 미래에 대한 불확실성과 여러 요인

현재의 기업들은 상당한 비용을 들여 얻어진 정보(Market Survey, 자문 등)들을 의사결정에 있어서 하나의 바탕적 기초 자료로서만 활용하면서 의사결정자들의 직관이나 경험에만 비추어 중요한 의사결정(Descriptive decision-making process)을 하고 있다. 이를 컴퓨터를 활용하게 하면서 논리적 의사결정(Normative decision-making processing)을 하기 위해서 관련기법에 대한 Ecpert Systems의 개발이 필요하다.
본 연구에서는 미래에 대한 불확실성과 여러 요인들이 복합되어 있는 복잡성을 내포하고 있는, 기업에 있어서의 의사결정에 관한 문제를 인공 지능, 특히 전문가 시스템을 활용하여 접근함으로써 과학적 경영과학 기법(Decision Analysis/OR/등)의 토대 위에 의사 결정자가 많은 체험으로 얻어진 경험적 정보(Heuristics)를 보다 합리적으로 취급하여 이론적, 실제적의 양면을 고려한 의사결정 도구가 제시되었다. 세부 연구내용으로는 첫째, 불확실성을 다루기 위해 Fuzzy 이론 및 Influence diagram을 통한 확율을 Decision Anlysis를 토대로 분석, S/W package화 하였으며, 둘째, 복잡성을 해결하기 위해 제반 요인간의 Weighting system과 Decision tree network을 통한 Attention focusong approach가 수행되어졌다. 이러한 불확실성과 복잡성에 대처하기 위한 개별 Expert Systems은 다음 단계로서 유기적인 체계를 갖춘 총체적 Expert Systems을 제시하였다.

Abstract ▼

Although a professional decision analysis provides great benefits, such analysis is usually far beyond the financial reach of most decision makers, especially small-business decision makers. A promising alternative is to model the task of a decision analyst as an expert system.
To this end, the

Although a professional decision analysis provides great benefits, such analysis is usually far beyond the financial reach of most decision makers, especially small-business decision makers. A promising alternative is to model the task of a decision analyst as an expert system.
To this end, the foundation exploits the generality and flexibility of rule-based architectures as well as the normative power of formal decision methods. Especially with respect to uncertain and compleY decision problems, this study focuses on the development of expert systems by using decision analysis, management science techniques, and experts' heuristics. First, in order to handle uncertainty in decision making process, Fuzzy and probability theories have been used thru influence diagram. Next, with respect to complexity in decision problems, weighting system among various attributes, decision tree network, and attention ocusing approaches have been developed. Based on individual expert systems developed for solving uncertainty and complexity, an integrated expert system is suggested.

목차 Contents

• 1. 연구내용의 개요 (Introduction)...9
• 2. 불확실성 해결을 위한 의사결정 지원 시스템 이론 및 S/W 개발...12
• 3. 복잡성 해결을 위한 의사결정 지원 시스템 이론 및 S/W 개발...53
• 4. 불확실성과 복잡성 동시 해결을 위한 전문가 시스템 이론 및 S/W 개발...105
• 5. 인용문헌...160