Title: An Ontology-driven Framework for Supporting Complex Decision Process
ArXiv ID: 1107.2997
발행일: 2011-07-18
저자: Junyi Chai, James N.K. Liu
📝 초록 (Abstract)
:
본 논문은 복잡한 그룹 의사결정 과정을 지원하기 위해 온톨로지를 활용하는 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크는 DSS(Decision Support System)의 진화와 함께 개발되었으며, 특히 여러 사람이 참여하는 복잡한 의사결정 문제에 초점을 맞춥니다. 논문은 온톨로지 기반 시스템을 통해 그룹 의사결정 과정에서 발생하는 갈등 해결과 다양한 의사결정 도메인의 지식 관리 방법론을 제시합니다.
💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
:
본 논문은 복잡한 그룹 의사결정 과정을 지원하기 위한 온톨로지 기반 프레임워크를 소개하고, 이를 통해 의사결정 과정의 효율성과 정확성을 향상시키는 방법을 제시합니다. 이 논문은 DSS(Decision Support System)의 진화와 함께 개발되었으며, 특히 여러 사람이 참여하는 복잡한 의사결정 문제에 초점을 맞춥니다.
1. DSS의 발전과 그룹 의사결정
DSS는 1960년대 후반부터 의사결정자의 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 제안되어 왔습니다. 초기에는 개인의 결정에 초점을 맞추었지만, 연구자들은 실제 의사결정이 종종 여러 사람이 참여하는 복잡한 과정임을 인식하게 되었습니다. 이는 특히 정부나 산업의 중요한 전략적 결정, 대규모 기업의 관리 결정 등에서 더욱 중요합니다.
2. 온톨로지와 그룹 의사결정
온톨로지는 특정 주제에 대한 지식 모델을 포착하는 “용어 집합, 의미적 연결 및 추론과 논리 규칙으로 구성된 특정 주제에 대한 지식 표현"입니다. 이는 웹상의 자원과 이러한 자원 간의 관계를 기술하는 메타데이터 역할을 합니다. 따라서 온톨로지는 의사결정 과정에서 중요한 역할을 하는 메타데이터로 볼 수 있습니다.
본 논문은 온톨로지를 활용하여 그룹 의사결정 과정을 지원합니다. 특히, 온톨로지 기반 시스템은 다양한 의사결정자가 비교 및 평가할 수 있는 여러 대안을 생성하는 방법을 제공합니다. 이를 통해 실제 세계의 복잡한 의사결정 문제의 속성, 목표, 맥락, 제약 조건 등을 설명하고 해결할 수 있습니다.
3. 그룹 선택과 워크숍 시스템 설계
본 논문은 그룹 의사결정 과정에서 발생하는 갈등을 해결하기 위한 하위 시스템 디자인을 제시합니다. 이를 위해 온톨로지 접근법과 메타시너지 방법론을 사용하여 그룹 토론 모델을 설계합니다.
그룹 선택은 이중 선택 모델을 통해 이루어집니다. 예를 들어, 다섯 명의 적합한 평가자(결정권자)에 의해 네 명의 대안(개인)의 업무 성과가 평가되어야 합니다. 이러한 접근법의 핵심 문제는 적절한 평가 기준 시스템을 확립하는 것입니다.
워크숍 시스템은 특정 복잡한 문제를 위한 메타합성 과정으로, 전문가 그룹의 지식과 지능, 데이터 및 유용한 장비를 통합합니다. 이를 통해 의사결정 프로세스 설계 시, 전문가들은 합성된 지식의 가용성에 기반하여 특정 질적 및 모호한 사고나 아이디어를 수립하고 체계화할 수 있습니다.
4. 온톨로지 적용 사례
온톨로지는 의사결정 문제 도메인에서 중요한 역할을 합니다. 특히, 구조적, 반구조적, 비구조적 세 가지 범주로 분류된 의사결정 문제에 대해 온톨로지를 활용하여 다양한 의사결정 도메인의 지식 관리 방법론을 제시합니다.
본 논문은 이러한 접근 방식을 통해 복잡한 그룹 의사결정 과정에서 발생하는 갈등을 해결하고, 의사결정 프로세스를 효율화하며, 다양한 의사결정 도메인의 지식 관리를 지원합니다. 이를 통해 실제 세계의 복잡한 의사결정 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 기반을 제공합니다.
5. 결론
본 논문은 온톨로지를 활용하여 그룹 의사결정 과정에서 발생하는 다양한 문제를 해결하고, 의사결정 프로세스의 효율성과 정확성을 향상시키는 방법을 제시합니다. 이를 통해 복잡한 의사결정 문제에 대한 효과적인 해결책을 제공하며, 미래 연구에서는 이러한 접근 방식이 실제 세계에서 어떻게 적용될 수 있는지 더 깊게 탐구할 필요가 있습니다.
본 논문은 온톨로지를 활용하여 그룹 의사결정 과정의 효율성과 정확성을 향상시키는 방법을 제시하며, 이를 통해 복잡한 의사결정 문제를 효과적으로 해결하는 데 기여합니다. 이러한 접근 방식은 다양한 분야에서 의사결정 과정을 지원하고 개선하는데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.
📄 논문 본문 발췌 (Excerpt)
## 의사결정 지원 시스템(DSS)의 진화 및 그룹 의사결정 프레임워크
의사결정 지원 시스템(DSS)은 1960년대 후반부터 의사결정자의 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 제안되어 왔습니다. DSS 발전 과정에서 연구자들은 실제 의사결정이 개인의 결정이 아닌 종종 여러 사람이 관여하는 복잡한 과정임을 인식하게 되었습니다. 사실, 많은 의사결정 문제 (정부나 산업의 중요한 전략적 결정, 대규모 기업의 관리 결정 등)는 복잡한 내부 구조를 가지고 있으며, 복잡한 관계에 있는 다수의 의사결정자가 참여해야 합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 상대적으로 복잡한 의사결정 그룹과 과제를 고려한 그룹 의사결정 과정 구조와 시스템 프레임워크를 제공합니다.
2장: 과제 분해 및 그룹 선택 과정
본 장에서는 응용 분야의 온톨로지 구조를 분석하여 과제 분해와 그룹 선택 과정을 간소화합니다. 3장: 워크숍 시스템 설계는 그룹 의사결정 과정에서 발생하는 갈등을 해결하기 위한 하위 시스템 디자인을 제시하며, 온톨로지 접근법과 메타시너지 방법론 [10]를 사용하여 그룹 토론 모델을 설계하는 방법을 설명합니다.
4장: 온톨로지 기반 시스템 프레임워크
전체 그룹 의사결정 과정, 시스템 아키텍처, 그리고 온톨로지 기반 결정 자원 계층을 포함한 ONTOGDSS(온톨로지 기반 의사결정 지원 시스템)의 계층적 구조를 소개합니다. 마지막으로 5장: 온톨로지 적용 사례는 의사결정 문제 도메인에서 온톨로지 적용 사례를 제시하며, 구체적인 예시를 통해 설명합니다.
온톨로지는 특정 주제에 대한 지식 모델을 포착하는 “용어 집합, 의미적 연결 및 추론과 논리 규칙으로 구성된 특정 주제에 대한 지식 표현” [1]입니다. 즉, 온톨로지는 웹상의 자원과 이러한 자원 간의 관계를 기술하는 메타데이터 역할을 합니다. 따라서 온톨로지는 의사결정 과정에 중요한 역할을 하는 메타데이터로 볼 수 있습니다. 시스템은 다양한 의사결정자가 비교 및 평가할 수 있는 여러 대안을 생성하는 방법을 제공합니다. 따라서 ONTOGDSS는 메타데이터를 활용하여 실제 세계의 복잡한 의사결정 문제의 속성, 목표, 맥락, 제약 조건, 유형, 기준 등을 설명합니다.
헤르만 A. 사이먼 [2]의 의사결정 문제 이분법에 따라, 우리는 의사결정 문제를 구조적, 반구조적, 비구조적 세 가지 범주로 분류했습니다. 구조적 문제의 경우, 의사결정 모델, 방법, 데이터 및 기타 정보가 참조 자료로 활용될 수 있습니다. 반구조적 및 비구조적 문제는 새로운 유형으로, 일반적으로 복잡한 의미 구조를 가진 질적 텍스트 형식/문서로 나타납니다. 이러한 문제에 대해서는 데이터베이스에 필요한 데이터를 저장하는 것 외에도 온톨로지 기반 지식 관리 시스템을 통해 다양한 의사결정 도메인에서 참조를 제공하는 것이 중요합니다.
ONTOGDSS는 온톨로지를 기반으로 한 지능형 정보 시스템 플랫폼으로 설계되었습니다. 맥락적 측면을 고려해야 하는 시스템의 필요성을 강조합니다. 또한, 특정 의사결정 문제 도메인의 온톨로지에는 결정 대상, 원칙, 제한 사항과 함께 문제 스타일, 특성, 평가 기준 등 추가 개념이 포함됩니다. 따라서 온톨로지 접근 방식을 통한 문제 표현 및 설명은 구조적 문제의 경우 이전 모델이나 방법과의 검색 및 매칭을 향상시키는 데 중요한 역할을 할 뿐만 아니라, 반구조적/비구조적 문제의 그룹 의사결정 과정에 특히 유용하게 사용됩니다.
DSS 온톨로지는 기본 용어와 관계에 대한 공식적인 의사결정 개념 설명으로 정의될 수 있으며, 이러한 용어를 결합하는 규칙도 포함합니다.
전문 한국어 번역:
특정 문제 영역에서의 온톨로지 개발은 개념 모델 정의와 유사하지만, 관계와 개념의 확장된 정의에 초점을 맞추고 공통 프레임워크를 통한 지식 재사용과 공유라는 명시적인 목표를 가지고 있습니다. GDSS(그룹 결정 지원 시스템)에서 결정 그룹 개념은 종종 복잡한 관계와 구조를 가진 맥락적 형태로 제시됩니다. 그러나 문헌에서 그룹은 개별 속도에 의존하지 않는 개체 집단으로 정의되어 개념화되는 경우가 많습니다. 본 논문은 온톨로지 기반 개념 추출을 통해 맥락적 결정 그룹 영역에서 결정 그룹을 분석하고 확립합니다. 이러한 접근 방식은 “그룹"이라는 용어와 관련된 혼란을 제거할 수 있습니다. 다양한 구조가 확립되면 각 그룹의 고유한 특성이 드러납니다. 따라서 연구자들은 참여자 간의 다양한 상호작용에 초점을 맞출 수 있습니다.
“그룹” 개념에 대한 문헌 검토와 이전 그룹 선택 방법[3]을 바탕으로, 본 논문은 그룹 선택을 위한 이중 선택 모델을 제시합니다. 이 모델은 적어도 두 가지 측면에서 결정 그룹을 선택해야 함을 요구합니다. 예를 들어, 다섯 명의 적합한 평가자(결정권자)에 의해 네 명의 대안(개인)의 업무 성과가 평가되어야 합니다.
ij d는 각각 상부 권력 1G, 동료 권력 2G, 하부 권력 3G, 회사 외 독립인사 4G, 대안 자신 5G로 구성된 다섯 개의 다른 부분에서 온 평가자입니다.
대안 i에 대해, 대안 i의 적합한 평가자는 ij d로 선택될 수 있습니다. 이 접근법의 핵심 문제는 적절한 평가 기준 시스템을 확립하는 것입니다. 이 시스템이 확립되면, ELECTRE[4]와 PROMETHEE[5]와 같은 아웃랭킹 관계 접근법이나 UTA[6]와 같은 선호도 분해 접근법 등 다양한 고전적 다기준 의사결정 접근법을 사용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 첫 번째 선택 기준은 컴퓨터 과학, 경제학, 경영학 등의 다양한 전문 분야로 설정될 수 있고, 두 번째 기준은 결정권자의 연령, 성별, 국적, 교육 배경 등 개인 특성으로 설정될 수 있습니다.
