Up to the present, the evaluation of managerial operations and the feedback adjustment based on the evaluated results have been performed by managers and related experts with their domain knowledge. However, the conventional approach has some limitations : too much expenses in cost and time, and inconsistencies among cases. These drawbacks inherently come from the fact that the evaluation process is troublesome to be modeled, because the knowledge is difficult to be represented as a well-defined form. The recent advance in artificial neural networks makes it possible to efficiently represent the complicated and unstructured knowledge. In this study, the management evaluation model which utilizes artificial neural networks and the feedback adjustment process which uses sensitivity analysis to the evaluation model are proposed. Based on the model and the process, the Management Evaluation and Feedback Adjustment System (MEFAS) is develop, using C language on the IBM PC. MEFAS is demonstrated in the case study of Korea Mobile Telecommunications Corporation(KMTC) and validated by comparing experts' evaluated results with MEFAS.
현재까지는, 경영활동에 대한 평가와 평가결과에 기초한 사후조정이 기업의 경영자와 그 기업에 대한 관련지식을 가지고 있는 전문가들에 의해 수행되어 왔다. 그러나, 전통적인 방법은 많은 비용과 시간 그리고 경우에 따른 불일치성과 같은 한계점을 가지고 있다. 이러한 한계점은 근본적으로 평가지식이 정형화된 형태로 표현되기가 어렵기 때문에, 평가과정의 모형화가 곤란하다는 사실에 기인한다. 최근의 인공신경망 연구분야의 발전은 복잡하고 정형화되지않은 지식을 효율적으로 표현하는 것을 가능하게 했다. 본 연구에서는, 인공신경망을 이용한 경영평가모형과 평가모형에 대한 민감도분석을 이용한 사후조정프로세스를 제안한다. 또한, 제안된 모형과 프로세스에 기초하여, IBM PC에 C 언어를 이용하여 경영평가와 사후조정을 위한 시스템(MEFAS)을 개발한다. MEFAS를 한국이동통신(주)의 사례연구에 적용하고, 전문가에 의한 평가결과와 MEFAS의 평가결과를 비교분석한다.
