최근 수십 년 동안, 데이터는 기업 조직 경영의 핵심 요소로 부상하였다. 많은 조직들이 데이터를 활용 하여 전략적인 의사결정을 내리고 시장 변화에 적극적으로 대응하고 있다. 이러한 상황에서 본 연구는 데이터 기반 의사결정 조직 운영과 그에 영향을 미치는 요인을 살펴보고자 한다. 상시적 디지털 전환이 일어나고 있는 현대에 데이터 중심 의사결정은 조직의 성과 향상에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 데 이터 기반 의사결정 조직에 영향을 미치는 선행 요인과 실제로 기업 내에서 데이터 기반 의사결정이 어떻게 일어나는지에 대한 연구는 아직 많이 부족한 실정이다. 본 연구는 기업의 밸류체인 디지털화 정도가 데이터 기반 의사결정 조직 구축에 중요한 영향을 미칠 것임을 가설로 설정하고, 이를 국내 기업 임직원 1,059명을 대상으로 한 설문응답 데이터로 검증하였다. 또한, 본 연구는 데이터 분석 능력을 포함한 디지 털 역량을 갖춘 인재가 데이터 중심 의사결정 조직에 중요한 환경적 요건으로 작용할 수 있음을 고려하 여, 기업의 밸류체인 디지털화와 데이터 중심 의사결정 조직 구축 간의 관계에 디지털 인재 준비도가 미 치는 조절효과를 가설로 설정하고 통계적으로 검증하였다. 본 연구의 결과는 데이터 중심 의사결정 조직 형성과 운영에 대한 이해를 넓히고 기업 조직이 데이터를 효과적으로 활용하여 의사결정을 내리는 과정 에 대한 유용한 시사점을 제공할 수 있다. 실무적 측면에서는 기업들이 자신의 데이터 전략을 개발하고 구현하는 데 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.

Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., thermometers, irradiance sensors, and soil moisture sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a simulation-based decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and simulation-based performance estimation. Particularly, an agent-based simulation (ABS) is used to mimic functions of an APV system so that a data-driven function and digital twin environment are implemented in the proposed system. The ABS model is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the digital twin technology in the field of agriculture.

The Life-sustaining Treatment Decisions Act has became enforced in 2018. Patients' decision-making on life-sustaining treatments can change according to their health status and situations and thus should be understood as the process requiring continuous care. Therefore, it is necessary to build a support system to help patients' decision-making at end-of-life care including life-sustaining treatments. Nurses provide continuous care at the bedside and play a significant role in supporting patients' and their families' decision-making about end-of-life care. Based on reviewing literature and the enforcing process of the Life-sustaining Treatment Decisions Act, this paper described nurses' nursing care activities to support decision-making on life-sustaining treatments. The nursing care activities are 'empathetic support for the decision-making,' 'respect for patients and families as agents for the decision-making,' and 'support for the decision-making as a counselor.' It can emphasize the importance of a nurse's role as a support system for patients’ and their families' decision-making about end-of-life care.

공원일몰제 시한이 다가옴에 따라 미집행 시설용지에 대한 해제·매입 여부 결정이 시급해지고 있다. 따라서 미집행 도시공원시설용지의 해제·매입과 관련하여 입지 의사결정을 수행할만한 객관적 기준마련이 시급한 상황이다. 이 연구의 목적은 효율성과형평성이라는 계획적 규범 가치를 새롭게 조명하고 여기에 비용이라는 현실적 제약조건을 반영하여 입지 의사결정 지원을 위한 입지모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 형평성과 효율성 기준을 결합하여 입지 우선순위 지수를 정의하고, 이를 바탕으로 지자체의 한정된 예산이라는 제약조건을 반영하기 위한 시뮬레이션 틀을 마련하였다. 작성된 모형의 구체적 활용성 제고를 위하여 원형 프로그램을 구축한 뒤 이를 대구시 미집행 도시공원 용지에 적용하여 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 미집행 시설용지의 해제‧매입 관련입지 우선순위 의사결정에 있어서 작성된 모형이 폭넓은 정책적 함의를 가지는 것으로 판단된다.

본 연구에서는 항로표지 시뮬레이터에서 구축된 항로표지 데이터베이스를 쉽게 관리하고 활용할 수 있는 방안과 항로표지 배치에 대한 의사결정을 지원하기 위한 방안을 모색하고자 하였다. 시나리오와 같은 계층 구조와 이력카드, 상태 부여 등을 통해 항로표지 데이터베이스를 관리하는 방안을 검토하고 항로표지 배치안에 대하여 시각적, 청각적, 정량적인 검증을 할 수 있도록 돕는 항로표지 운용 소프트웨어를 구현함으로써 본 연구의 목적을 달성한다. 항로표지 운용 소프트웨어는 항로표지 신설, 이설 등과 같이 자유로운 제어뿐만 아니라 조건 검색, 가상운항 및 정량 평가 결과 전시 등의 다양한 기능을 통해 항로표지 배치계획에 대한 의사결정을 돕는다. 이를 활용하여 여러 설계안에 대해 선박이나 선원에게 미칠 수 있는 영향을 예측하거나 설계안의 효율성 및 적절성 여부를 판단하는데 도움을 주고, 수월해진 검증 방법을 통해 더 다양한 설계안을 비교할 수 있기 때문에 항로표지 설계 및 배치 계획 시에 발생 할 수 있는 실패비용과 항로표지 관리비용을 감소시킬 것으로 기대된다.

대체연료 충전을 위한 기반시설의 효율적 설계 및 개발은 신에너지 경제의 촉진을 위해 필요하다. 본 논문은 GIS와 입지모델을 결합하여 공간의사결정지원 시스템(SDSS)의 원형을 개발하였다. 사용된 입지 모델은 일회 주유에 따른 주행거리가 제한적인 대체연료 차량을 대상으로 최대의 충전 서비스를 제공할 수 있는 지점에 충전소를 입지하며, 이때 운전자는 주유를 위해 기-종점 간의 최적경로에서 벗어나 우회할 수도 있다고 가정한다. 개발된 SDSS는 확장가능할 뿐 아니라 의사결정자가 다양한 수요 시나리오를 탐색할 수 있다. 이를 통해 대체연료차 운전자의 우회 행태, 시장 수요의 공간적 분포, 주행거리, 기존 시설물에 관한 상이한 가설을 세우고 그 결과를 실험할 수 있다. 주어진 조건을 만족하는 최선의 충전소 위치에 관한 결과는 지도 및 통계와 같은 다양한 산출물로 보고된다.