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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이건창 (경기대학교 정보처리학과)
저널정보
한국경영정보학회 경영정보학연구 경영정보학연구 제2권 제1호
발행연도
1992.1
수록면
35 - 56 (22page)

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이 논문의 연구 히스토리 (6)

2001

인공신경망과 퍼지규칙 추출을 이용한 상황적응적 전문가시스템 구축에 관한 연구
이건창 ,  김진성 한국지능시스템학회 논문지 2001.06 학술저널

1998

사례기반추론과 인공신경망을 결합한 지능적인 경영전략수립 모형에 관한 연구
이건창 ,  이철원 경영정보학연구 1998.01 학술저널

1994

지능적인 전략계획체제를 설계하고 구축하기 위한 인공신경망 전문가시스템 접근방법 ( A Neural Expert System Approach to Designing and Implementing An Intelligent Strategic Planning System )
이건창 ,  한재호 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 1994.11 학술대회자료

1992

지능적 전략계획시스템 설계를 위한 지식기초 의사결정지원체제와 인공신경망과의 결합
이건창 경영정보학연구 1992.01 학술저널

1991

Connectionist DSS for Strategic Planning
이건창 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 1991.05 학술대회자료
전략적 경영계획수립을 위한 인공신경망 의사결정지원 시스템 ( Connectionist DSS for Strategic Planning )
이건창 한국경영과학회 학술대회논문집 1991.01 학술대회자료

초록· 키워드

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This paper proposes a synergism of neural networks (NN) and knowledge-based decision support system (KBDSS) to effectively design an intelligent strategic planning system. Since conventional KBDSS becomes inoperative partially or totally when problem deviates slightly from the expected problem-domain, a new DSS concept is needed for designing an effective strategic planning system, where strategic planning environment is usually turbulent and consistently changing. In line with this idea, this paper developes a NN-based DSS, named ConDSS, incorporating the generalization property of NN into its knowledge base. The proposed ConDSS was extensively operated in an experimentally designed environment with three models: BCG matrix, Growth/Gain matrix, and GE matrix. The results proved very promising when encountered with unforeseen situations in comparisons with conventional KBDSS.

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