의사결정 지원 시스템

3. 구성요소

데이터베이스 시스템은 의사결정에 필요한 다양한 데이터를 저장하고 있는 데이터베이스와 이를 관리하는 데이터베이스 관리 시스템(DBMS : Data Base Management System)으로 구성되어 있다.^{[17][18][19][20][21][34][35][39][40][41]} 의사결정지원시스템에 있어서 데이터베이스 시스템의 기능은 의사결정에 필요한 데이터를 저장, 관리하고 이를 제공하는 것이다. 데이터베이스에는 조직의 내부 데이터베이스, 외부 데이터베이스, 그리고 경영관리자의 개인 데이터베이스 등이 포함된다.

모델베이스 시스템은 의사결정에 필요한 다양한 모델등을 저장하고 있는 모델베이스와 이들을 관리하는 모델베이스 관리시스템(MBMS : Model Base Management System)으로 구성된다.^{[17][18][19][20][21][34][35][39][40][41]} 특히 모델베이스 시스템은 의사결정에 필요한 모델을 개발하고 수정하고 통제하는 기능을 제공함으로써 의사결정지원에 있어 핵심적인 역할을 수행한다. 모델은 의사 결정 맥락 및 사용자 기준을 포함한다.^{[17][21][34][41]}

사용자 인터페이스는 데이터의 입력과 출력, 그리고 다양한 분석 과정에서 일어나는 사용자와 시스템 간의 인터페이스 환경을 제공하는 시스템 모듈이다. 주로 메뉴 방식이나 그래픽 처리 형식을 이용하여 사용자가 이해하기 쉽고 사용하기 쉬운 대화 기능을 제공하기 때문에 대화 생성 및 관리 소프트웨어(DGMS : Dialogue Generation and Management Software)라고도 한다.^{[17][18][19][20][21][34][35][39][40][41]}

3. 1. 데이터베이스 시스템

3. 2. 모델베이스 시스템

3. 3. 사용자 인터페이스

3. 4. 지식베이스 시스템 (선택적)

4. 분류

Hättenschwiler는^[17][34] 사용자와의 관계를 기준으로 의사결정 지원 시스템(DSS)을 수동적, 능동적, 협력적 DSS로 구분한다. 수동적 DSS는 의사결정 과정을 지원하지만 명시적인 의사결정 제안이나 해결책을 제시하지 않는다. 능동적 DSS는 그러한 의사결정 제안이나 해결책을 제시할 수 있다. 협력적 DSS는 인간과 시스템 간의 반복적인 과정을 통해 통합된 해결책을 도출한다. 의사결정자는 시스템이 제공한 제안을 수정, 완성, 개선하여 시스템에 다시 보내 검증받고, 시스템은 이를 다시 개선하여 의사결정자에게 보내는 과정을 반복한다.^[17]

D. 파워는^[22] 지원 방식에 따라 의사결정 지원 시스템(DSS)을 다섯 가지로 분류했다.^[18]

• '''커뮤니케이션 기반 DSS''': 여러 사람이 하나의 작업을 공유하는 상태를 지원한다. 예로는 마이크로소프트의 NetMeeting과 Groove가 있다.^[36]
• '''데이터 기반 DSS'''(또는 데이터 중심 DSS): 시계열 데이터의 조작 및 접근에 중점을 둔 것이다.
• '''문서 기반 DSS''': 다양한 전자화된 형태의 비정형 정보를 조작 및 관리한다.
• '''지식 기반 DSS''': 특정 문제 해결을 위한 사실, 규칙, 절차 등으로 구성된다.^[35]
• '''모델 기반 DSS''': 통계적 모델, 금융 모델, 최적화 모델, 시뮬레이션 모델의 조작 및 접근에 중점을 둔 것이다. 모델 구동형 DSS는 사용자가 제공한 데이터나 매개변수를 사용하여 의사결정을 지원하지만, 데이터가 반드시 중요한 것은 아니다. 모델 구동형 DSS 생성기의 예로는 오픈소스 Dicodess가 있다.^[37]

4. 1. 사용자와의 관계에 따른 분류 (Hättenschwiler)

4. 2. 지원 방식에 따른 분류 (Power)

• 커뮤니케이션 기반 DSS: 마이크로소프트 쉐어포인트 워크스페이스와 같은 통합 도구를 사용하여 공유 작업을 수행하는 여러 사람 간의 협업을 지원한다.^[23]
• 데이터 기반 DSS: 내부 회사 데이터 및 때로는 외부 데이터의 시계열에 대한 접근 및 조작을 강조한다.
• 문서 기반 DSS: 다양한 전자 형식의 비정형 정보를 관리, 검색 및 조작한다.
• 지식 기반 DSS: 사실, 규칙, 절차 또는 대화형 의사결정 트리 및 흐름도와 같은 유사한 구조로 저장된 전문적인 문제 해결 전문 지식을 제공한다.^[18]
• 모델 기반 DSS: 통계, 재무, 최적화 또는 시뮬레이션 모델에 대한 접근 및 조작을 강조한다. 사용자가 제공한 데이터와 매개변수를 사용하여 의사결정자가 상황을 분석하는 데 도움을 주지만, 데이터 집약적일 필요는 없다. Dicodess는 오픈소스 모델 기반 DSS 생성기의 한 예이다.^[24]

4. 3. 범위에 따른 분류 (Power)

5. 적용 분야

의학 분야에서는 임상 의사결정 지원 시스템으로 활용되고 있다.^[6] 이론적으로 어떤 지식 영역에서든 구축될 수 있으며, 의료 진단을 위한 임상 의사결정 지원 시스템이 그 예이다. 임상 의사결정 지원 시스템(CDSS)의 발전에는 네 단계가 있는데, 초기 버전은 독립형이며 통합을 지원하지 않고, 두 번째 세대는 다른 의료 시스템과의 통합을 지원하며, 세 번째는 표준 기반이고, 네 번째는 서비스 모델 기반이다.^[6]

경영 및 관리 분야에서 DSS는 광범위하게 사용된다.^[7] 경영 대시보드 및 기타 비즈니스 성과 소프트웨어를 통해 더 빠른 의사결정, 부정적 추세 파악 및 비즈니스 자원의 효율적인 할당이 가능해진다. 조직의 모든 정보가 차트, 그래프 등 요약된 형태로 표현되어 경영진이 전략적 의사결정을 내리는 데 도움이 된다. 예를 들어, 복잡한 테러 방지 시스템의 관리 및 개발,^[7] 은행 대출 담당자의 대출 신청자 신용도 확인, 엔지니어링 회사의 프로젝트 입찰 및 비용 경쟁력 확인 등에 활용된다.

농업 분야에서는 농업 생산과 지속 가능한 개발을 위한 마케팅에 DSS가 활용되며, 1990년대부터 개발 및 홍보되기 시작했다.^[8] 1980년대와 1990년대에 미국 국제개발처(USAID)의 재정 지원을 통해 개발된 DSSAT4 패키지는^[9][10] 전 세계 여러 농업 생산 시스템에 대한 신속한 평가를 가능하게 하여 농장 및 정책 수준의 의사결정을 용이하게 했다.^[45][46] 정밀 농업은 농장의 특정 부분에 맞게 의사결정을 조정하려고 하지만, 농업에서 DSS의 성공적인 채택에는 많은 제약이 있다.^[11][47]

산림 관리는 장기적인 계획 기간과 계획 문제의 공간적 차원 때문에 특별한 요구 사항을 가지며, DSS가 널리 사용된다.^[12] 통나무 운송, 수확 일정부터 지속 가능성 및 생태계 보호에 이르기까지 산림 관리의 모든 측면이 현대 DSS에 의해 다루어진다. 거래되거나 거래되지 않는 재화 및 서비스 제공과 관련된 단일 또는 다중 관리 목표를 고려하고, 종종 자원 제약 및 의사결정 문제가 발생한다. 산림 관리 의사결정 지원 시스템의 커뮤니티 오브 프랙티스(Community of Practice)는 관련 지식을 담은 방대한 저장소를 제공한다.^[12]

캐나다 국영 철도(Canadian National Railway) 시스템은 장비를 정기적으로 테스트하는 데 DSS를 사용한다. 철도가 직면하는 문제는 마모되거나 결함이 있는 레일로 인한 탈선 발생인데, DSS를 통해 캐나다 국철은 탈선 발생률을 줄이는 데 성공했다.

DSS는 댐, 탑, 대성당, 석조 건물과 같은 대형 공학 구조물의 모니터링 데이터를 해석하기 위한 위험 평가에도 사용된다. 예를 들어, Mistral은 1990년대 이탈리아 Ismes가 개발한 댐 안전 모니터링 전문가 시스템으로, 자동 모니터링 시스템에서 데이터를 가져와 댐 상태에 대한 진단을 수행한다. 1992년 이탈리아 리드라콜리(Ridracoli) 댐에 설치된 최초 복사본은 현재까지 작동 중이며,^[13] 이탈리아와 브라질 이타이푸 댐(Itaipu Dam) 등 해외 여러 댐과^[14] Kaleidos라는 이름으로 기념물에도 설치되었다.^[15] Mistral은 CESI의 등록 상표이다. 지리정보시스템(GIS)는 90년대부터 DSS와 함께 사용되어 이탈리아 발 폴라 재난 지역에서 수집된 모니터링 데이터를 기반으로 실시간 위험 평가를 지도에 표시해 왔다.^[16]

5. 1. 경영 및 관리

5. 2. 의료

5. 3. 농업

5. 4. 임업

5. 5. 기타

6. 발전 프레임워크

의사결정 지원 시스템(DSS)은 구조적인 접근 방식을 필요로 하며, 이러한 프레임워크는 사람, 기술, 그리고 개발 접근 방식을 포함한다.^[19]

의사결정 지원 시스템의 초기 프레임워크는 다음과 같은 네 단계로 구성된다.

• 정보 수집(Intelligence) – 의사결정이 필요한 상황을 탐색한다.
• 설계(Design) – 가능한 대안적인 해결 방안을 개발하고 분석한다.
• 선택(Choice) – 그 중에서 하나의 행동 방침을 선택한다.
• 구현(Implementation) – 의사결정 상황에서 선택된 행동 방침을 채택한다.

• 응용 프로그램(Application): 사용자가 사용할 실제 응용 프로그램이다. 이는 의사결정자가 특정 문제 영역에서 의사결정을 내릴 수 있도록 하는 응용 프로그램의 일부이다. 사용자는 특정 문제에 대해 행동할 수 있다.
• 생성기(Generator): 사람들이 특정 DSS 응용 프로그램을 쉽게 개발할 수 있도록 하는 하드웨어/소프트웨어 환경이다. 이 수준에서는 Crystal, 애널리티카(Analytica), iThink와 같은 케이스 도구나 시스템을 사용한다.
• 도구(Tools): 하위 수준의 하드웨어/소프트웨어를 포함한다. 특수 언어, 함수 라이브러리 및 연결 모듈을 포함하는 DSS 생성기이다.

7. 미래 전망

참조

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_[5] 서적 Decision Support Systems and Intelligent Systems
_[6] 논문 A framework and model for evaluating clinical decision support architectures q 2008
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_[8] 논문 The Harrow Expert System for Greenhouse Vegetables American Society for Horticultural Science 1995-07-01
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_[24] 서적 Building Model-Driven Decision Support Systems with Dicodess https://books.google[...] Zurich, VDF
_[25] 간행물 What is a DSS?
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_[29] 참고자료
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_[46] 웹사이트 The Decision Support System for Agrotechnology Transfer http://www.icasa.net[...]
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