KR102082522B1 - 결정 기회 평가 시스템 및 방법 - Google Patents

Abstract

사람에게 나타나는 다양한 결정 기회를 평가하기 위한 시스템 및 방법이 제시되며, 사람은 시간에 따라 서로 다른 액션을 취할 기회를 가지며, 각 시간 주기 내 사건의 상태와, 취해지는 액션은, 이 시간에 사람에 의해 수용되는 보상 또는 이익에 영향을 미치고, 액션은 다음 시간 주기의 사건 상태에 영향을 미치기 쉽다.

Description

결정 기회 평가 시스템 및 방법 {SYSTEM AND METHOD FOR EVALUATING DECISION OPPORTUNITIES}

관련 출원의 상호 참조

본 출원은 2011년 6월 2일 출원된 미국특허가출원 제61/492,707호의 우선권을 주장한다.

기술 분야

본 출원은 의사 결정 분야에 관한 것으로서, 특히, 순차적 의사 결정 모델을 이용하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

투자자, 비즈니스 매니저, 공무원, 사업가, 금융인, 및 개인들은 확실하게 예측할 수 없는 차후의 사건들의 결과를 고려해야하는 의사 결정을 통상적으로 행한다. 이러한 의사 결정 중 많은 부분들은 미래 수익을 기대하면서 소정의 구매 또는 투자를 향한 합계 금액을 지출하는 액션을 의미하는, 재정적 결정을 포함한다. 이러한 부류의 결정은 '불확실성 하의 투자"라 불릴 수 있지만, 이러한 결정들 중 일부분만이 "투자"라 불린다.

과거 30년간, 컴퓨터 소프트웨어, 하드웨어, 및 네트워크는 미래 사건 및 미래 결정에 관한 불확실성을 포함하는 투자 기회 및 기타 금융 및 비즈니스 상황을 분석하기 위한 능력을 대단히 향상시켰다. 미국 및 세계 곳곳에서 이 용도로 사용되는 표준 툴은 스프레드시트다. 이는 일련의 미래 수익 또는 비용의 현재 알짜 값을 직관적으로 연산할 수 있게 하고, 선불 비용과 비교할 수 있게 한다.

스프레드시트를 이용하여 이루어지는 할인 캐시 플로(DCF) 분석 - 투자 평가용 공통 툴 - 은 비대칭 위험 및 실제적 옵션이 존재하는 다-주기 결정 문제를 평가하는데 사용될 때 완전히 실패한다. 이러한 실패는 잘 알려져 있고, 매니저들은 흔히 직관을 이용하여 작동될 때까지 캐시-흐름 스케줄을 조정한다. 대부분의 조직이 DCF 모델을 이용하지만 실제로 경험, 직감, 경험칙에 의존함을 증거가 암시하고 있다.

표준 DCF 분석이 갖고 있는 2가지 문제점은 이들의 방대한 양의 가용 정보를 무시하고, 매니저 및 투자자에게 가용한 유연성("실질 옵션"이라 불림)을 명백히 고려하는데 실패한다는 점이다.

ad-hoc 조정의 어레이는 표준 DCF 모델의 약점을 보완하는데 흔히 사용된다. 그러나, 특히, 비즈니스, 사적, 및 공적 문제의 범주에서, 이러한 결핍사항을 적절히 처리하는 스프레드시트에 대한 상업적으로 가용한 대안이 존재하지 않는다. Monte Carlo 결정 트리 분석, 금융 옵션 모델, 및 이러한 방법들의 변형 및/또는 조합과 같은 더욱 정교한 방법, 역시 결함을 갖는다.

다양한 의사 결정 기회에 관한 어드바이스 또는 추천 및/또는 평가를 제공하기 위한 컴퓨터-보조 의사 결정 시스템 및 방법이 개시된다.

여기서 개시되는 소정의 형태 또는 실시예에서, 컴퓨터 의사 결정 시스템은 프로세서, 사용자 입력 인터페이스, 사용자 출력 장치, 및 데이터베이스로부터의 정보 및/또는 사용자 입력에 기초하여 의사 결정 기회를 평가하기 위해 프로세서에 의해 실행되는 프로그램을 포함한다. 프로그램은 사용자 입력 인터페이스를 통해 사용자로부터 및/또는 데이터베이스로부터 관련 정보의 입력을 촉진시키고, 유효화, 체크, 및 입력 에러의 교정을 촉진시키며, 함수 방정식을 정형화시키기 위해 사용되는 입력으로부터 요소들의 발생을 촉진시키고, 함수 방정식을 푸는 것을 촉진시키며, 사용자 출력 장치를 통해 어드바이스를 사용자에게 제시하는 것을 촉진시킨다. 입력 정보로부터 발생되는 요소는 (1) 가능한 결과를 설명하는 한 세트의 상태와, (2) 의사 결정기에 의해 취해질 수 있는 한 세트의 가능한 액션과, (3) 의사 결정기에 의해 취해지는 특정 액션과 현 상태에 기초하여 미래 시간에 발생하는 특정 상태의 가능성을 나타내는 전이 확률 함수와, (4) 각각의 가능한 액션 및 상태와 연관된 이익 및 비용을 나타내는 보상 함수와, (5) 미래 시간에 그리고 현재 이익을 수용하기 위한 상대적 선호도를 나타내는 할인 팩터와, (6) 이벤트의 특별 배열을 구축하는 시간 인덱스를 포함한다.

소정의 형태 또는 실시예에서, 컴퓨터-판독가능 매체가 제공된다. 컴퓨터-판독가능 매체는 사용자 또는 데이터베이스로부터 정보를 획득하는 단계와, 유효화, 체크, 및 입력 오류 교정하는 단계와, 함수 방정식의 정형화에 사용되는 입력으로부터 요소들을 발생시키는 단계와, 함수 방정식을 푸는 단계와, 사용자의 의사 결정 프로세스를 돕기 위해 출력을 사용자에게 제시하는 단계를 포함하는 프로세스를 데이터 프로세싱 시스템으로 하여금 수행하게 하는 명령어로 코딩된다. 사용자 또는 데이터베이스로부터 획득되는 정보는 (1) 가능한 결과를 설명하는 한 세트의 상태와, (2) 의사 결정기에 의해 취해질 수 있는 한 세트의 가능 액션과, (3) 현 상태 및 특정 액션에 기초하여 미래 시간에 발생하는 특정 상태의 가능성을 나타내는 전이 확률 함수와, (4) 이러한 가능 액션 상태와 연관된 이익 및 비용을 나타내는 보상 함수와, (5) 지금 그리고 미래 시간에서의 이익을 수용하는 상대적 선호도를 나타내는 할인 팩터와, (6) 이벤트의 순차적 배열을 구축하는 시간 인덱스에 관한 것이다.

소정의 실시예 및/또는 형태에 따르면, 고속 회귀 분석을 이용하여 사람의 의사 결정을 보조하는 방법이 또한 제공된다. 이 방법은 프로세서, 사용자 입력 장치, 및 사용자 출력 장치를 갖는 사용자 컴퓨터를 통해 사용자에 의해 해결될 문제점을 선택하는 단계를 포함한다. 프로세스의 단계들은 선택된 문제점과 연관된 상태를 규정하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 사용자에게 제공하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 상태를 표시함 - 와, 사용자 규정 상태를 유효화시키는 단계 - 사용가 규정 상태가 유효화되지 않을 경우 사용자가 추가 정보를 제공할 수 있음 - 와, 선택된 문제점과 연관된 액션을 규정하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 사용자에게 제공하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 액션을 표시함 - 와, 선택된 문제점과 연관된 가능 보상을 규정하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 사용자에게 제공하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 가능 보상을 표시하고, 가능 보상은 선택된 문제점과 연관된 잠재적 이익임 -와, 선택된 문제점과 연관된 할인 팩터를 규정하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 사용자에게 제공하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 할인 팩터를 표시함 - 선택된 문제점과 연관된 시간 인덱스를 규정하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 제공하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 시간 인덱스를 표시하고, 시간 인덱스는 선택된 문제점과 연관된 주기로 표현됨 - 와, 액션, 보상, 할인 팩터, 및 시간 인덱스를 유효화하는 단계 - 유효화되지 않을 경우 사용자가 추가 정보 제공 가능 - 와, 선택된 문제점을 해결하기 위한 솔루션 방법을 선택하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 사용자에게 제공하는 단계 - 와, 선택된 문제점에 대한 솔루션을 결정하기 위해 선택된 방법을 이용하여 문제를 해결하는 단계와, 출력 장치 상에서 선택된 문제점에 대한 솔루션을 사용자에게 제공하는 단계를 포함한다.

도 1은 의사 결정 어드바이스를 제공하는 방법을 구현하기 위한 분석 엔진에 의해 사용되는 요소들을 예시하는 블록도다.
도 2는 여기서 개시되는 방법을 예시하는 순서도이며,
도 3은 도 1에 도시되는 요소들을 평가하기 위한, 그리고, 의사 결정 어드바이스를 발생시키기 위한, 소프트웨어 프로그램의 실행을 위한 컴퓨터 시스템의 블록도다.
도 4는 해결할 문제점을 설명하는 단계를 예시하는 도면이다.
도 5는 재정적 문제의 예를 예시하는 도면이다.
도 6은 재정적 문제에 대한 성장 및 할인율을 선택하는 예를 예시하는 도면이다.
도 7은 재정적 문제에 대한 상태 및 액션을 선택하는 예를 예시하는 도면이다.
도 8은 재정적 문제에 대한 보상을 선택하는 예를 예시하는 도면이다.
도 9는 재정적 문제에 대한 입력 정보의 유효성을 확인하는 예를 예시하는 도면이다.
도 10은 재정적 문제에 대한 보상 매트릭스를 발생시키는 예를 예시하는 도면이다.
도 11은 재정적 문제에 대한 전이 확률 매트릭스를 설정하는 에를 예시하는 도면이다.
도 12는 재정적 문제에 대한 전이 확률 매트릭스를 발생시키는 예를 예시하는 도면이다.
도 13은 재정적 문제에 대한 전치 확률 매트릭스를 체크하는 예를 예시하는 도면이다.
도 14는 재정적 문제에 대한 전이 확률 매트릭스의 수렴도 및 긴장 체크의 예를 예시하는 도면이다.
도 15는 재정적 문제에 대한 솔루션 알고리즘을 선택하는 예를 예시하는 도면이다.
도 16은 도 3의 재정적 문제 예에 대한 솔루션 알고리즘을 보고하는 예를 예시하는 블록도다.
도 17은 디스플레이 스크린과 같은 사용자 입력 인터페이스 상에 디스플레이될 수 있는 리포트의 예다.
도 18은 에너지 또는 리소스 소모에 관한 정보 평가 및 어드바이스 제공을 위해 여기서 설명되는 시스템 및 프로세스의 애플리케이션을 예시하는 도면이다.
도 19는 위협 또는 위험 평가에 관한 정보 평가 및 어드바이스 제공을 위해 여기서 설명되는 시스템 및 프로세스의 애플리케이션을 예시하는 도면이다.

여기서 설명되는 시스템 및 방법을 이용하여 평가될수 있는 기회는 다음과 같다:

(a) 집, 자동차와 같이, 또는 미래 가치가 불확실한 경우, 중요한 구매를 행할지 여부

(b) 투자 구간 중 임의의 배당금 또는 수입의 미래 가치가 불확실한 경우 주식, 채권, 또는 보험과 같은 법적 문서로 재정적 투자를 행할지 여부,

(c) 노동 시장에 남을지 또는, 더 많은 교육을 위해 노동 시장을 떠나 나중에 재입성할지 여부와 같이, 소정의 액션을 취할지 여부,

(d) 타 회사의 지배지분의 구매와 같은 비즈니스 의사 결정 여부 - 이러한 경우에, 구매는 대금의 지출을 요구하고, 도출되는 결과적 재정적 리턴은 수익이 불확실한 경우 회사의 미래 성공에 달려있고, 관리적 결정은 지분의 미래 가치를 제어하거나 강하게 영향을 미칠 수 있음.

(e) 능력 배양, 제품 개선, 또는 수입 증가를 위한 시도로 회사의 수입을 재투자할지(대안으로서 소유자에게 수익의 분배가 가능) 또는 미래 사용을 위해 수익을 보유할지 여부.

(f) 시장, 가격, 기술적 발전, 또는 기타 관련 팩터에 관한 추가적인 정보를 얻기 위해 투자 또는 기타 재정적 행위를 연기할지 여부.

신속 회귀 기술은 명시된 구조로 설명될 수 있는 개인적 속성, 비즈니스 관련, 정책 관련 또는 그외 다른 타입의 문제점들일 수 있는 의사 결정을 촉진시킨다.

여기서 개시되는 시스템 및 방법은 프로세서(30), 사용자 입력 인터페이스(40), 및 출력 인터페이스(50)를 갖는, 그리고, 의사 결정 기회를 평가하기 위해 설명되는 바와 같은 프로그램을 실행할 수 있는, 다양한 컴퓨팅 장치(20)(도 3)를 이용하여 구현될 수 있다. 사용될 수 있는 컴퓨팅 장치의 예는 개인용 컴퓨터, 스마트 폰, 태블릿 장치, 개인용 디지털 보조기기(PDA), 등을 포함한다. 프로그램은 로컬 기억 장치(가령, 하드 드라이브) 상에 위치할 수 있고, 또는, 근거리 네트워크(LAN), 원거리 네트워크(WAN), 가상 사설 네트워크(VPN), 또는 다른 통신망을 통해 액세스될 수도 있다.

도 3에 도시되는 컴퓨팅 시스템(10)은 예시적인 것으로서, 컴퓨터(20)에 통합되는 별도의 장치일 수 있는, 사용자 인터페이스를 포함한, 다른 컴퓨터 시스템과 관련하여 프로세서(30)가 임의의 특정 구조적 컨피규레이션을 가질 필요가 있음을 의미하지 않는다. 예를 들어, 컴퓨터(20)는 사용자 입력 인터페이스(40) 및 사용자 출력 인터페이스(50) 모두로 작용하는 터치스크린과, 내부 프로세서(30)를 갖춘 스마트폰일 수 있다. 다른 예의 사용자 입력 인터페이스는 사용자가 컴퓨팅 장치에 정보를 전송할 수 있도록 하는, 키보드, 마우스, 및 그외 다른 타입의 장치를 포함한다. 장치와의 통신 방법은 유선, 무선, "클라우드", 또는 다른 통신 방법일 수 있다.

여기서 개시되는 시스템 및 방법에 사용되는 프로그램은 데이터 저장 디스크(가령, 컴팩트 디스크(CD), 디지털 다용도 디스크(DVD), 블루레이 디스크(BD), 등), 하드 드라이브, 플래시 드라이브, 또는 프로세서에 의해 구현되도록 명령어를 저장할 수 있는 그외 다른 컴퓨터-판독가능 매체와 같은, 컴퓨터-판독가능 매체 상에 제공될 수 있다.

도 1은 분석 엔진(200)에 의해 사용되는 정보를 발생시키는 요소(100, 110, 120, 130, 140, 150)를 보여주는 블록도로서, 상기 분석 엔진(200)은 이러한 정보를 각 상태에 대한 값의 추정치로, 그리고, 해당 상태에서 복수의 가능한 작용들의 순위로, 변환할 수 있다. 분석 엔진으로부터의 출력은 출력 엔진(210)을 통해 필터링되어, 분석 엔진으로부터 사용자 출력 인터페이스(50)를 통해 결과를 제시한다.

도 2는 여기서 개시되는 방법을 예시하는 순서도다. 이 방법은 상대 조건을 설명하는 상태(100), 가능한 액션 세트(110), 보상 함수(120), 전이 확률 함수(130), 할인 팩터(140), 및 시간 인덱스(150)에 관한 정보 또는 데이터, 이러한 데이터 또는 정보는 특정 문제 또는 특정 타입의 문제, 사용자 입력값, 또는, 디폴트 값과 연관된 데이터베이스로부터 얻을 수 있다. 그 후, 요소(100, 110, 120, 130, 140, 150)들이 단계(305)에서 발생된다. 유효성 테스트 및 에러 체크가 단계(310)에서 수행될 수 있고, 선택적 사항으로서, 에러가 발견될 경우 추가적인 입력(화살표(307)로 표시됨)이 요청될 수 있다. 의사결정 소프트웨어 프로그램은 그 후 이 문제점을 단계(320)에서 함수 방정식으로 불리는 수학식으로 정형화할 수 있다. 단계(330)에서, 정형화된 문제가 지정된 해석학적 기술을 이용하여 풀린다. 그 결과가 단계(340)에서 사용자에게 제공된다.

사용자 컴퓨터 시스템과 연관된 사용자 입력 장치 또는 사용자 인터페이스(40)의 타입과 같이, 사용자로부터 입력을 수용하는 단계가 존재한다. 해결될 문제점에 좌우하여, 다양한 타입의 입력 데이터가 제공될 수 있다. 사용자에게는 가청 출력, 등에 의해, 또는, 스크린과 같은 사용자 디스플레이 장치 상에서 사용자 선택가능 옵션이 제공될 수 있다. 사용자 선택가능 옵션은 대표적 문제점을 선택할 수 있게 한다. 사용자 선택가능 옵션은 선택된 문제점을 규정하는데 필요한 정보(가능한 상태, 액션, 보상, 확률, 할인율, 또는 시간 인덱스)의 입력을 위한 프람프트를 사용자에게 제시할 수 있다. 사용자 공급 정보는 매트릭스 형태로 또는 (연산 효율을 제공하는) 다른 포맷으로 저장될 수 있다.

사용자 제공 입력은 의사 결정 소프트웨어 프로그램에 의해 유효화 및 에러가 체크될 수 있다. 예를 들어, 의사 결정 소프트웨어 프로그램은 팝-업 스크린, 에러 메시지, 등을 통해 데이터 입력을 교정하도록 사용자에게 프람프트를 제시할 수 있다. 다른 예에서, 의사 결정 소프트웨어 프로그램은 데이터를 자동으로 교정할 수 있다.

프로그램은 사용자에 의해 공급되는 정보를 이용하여 해결할 선택된 문제를 설정한다. 예를 들어, 의사 결정 소프트웨어 프로그램은 함수 방정식이라 불리는 특정 타입의 수학식으로 문제를 정형화할 수 있다. 특정 타입의 함수 방정식은 여러 형태로 설명될 수 있고, 그 예는 이산 상태 및 액션을 갖는 Markov Decision Problem과, 일부 연속 상태 또는 액션을 갖는 Value Funtional Equation, 또는, Bellman Equation, 등을 포함하지만, 이에 제한되지 않는다.

하나 이상의 유효성 테스트가 수행될 수 있다. 예를 들어, 데이터의 유효성 테스트가 수행될 수 있다. 추가적으로, (단위, 스케일, 차원, 크기, 주기성, 등의 측면에서) 데이터의 순응도가 평가될 수 있다. 문제점의 긴장 또는 균형이 평가될 수 있다. 추가적으로, 문제점에 대한 해법을 얻을 수 있음을 확증하는 기준에 문제점이 부합하는지 여부와, 해법 알고리즘이 수렴할 지 여부를 결정할 수 있다.

정형화된 문제점은 함수 방정식의 해를 구하기 위한 지정된 해석학적 기술을 이용하여 평가된다. 다양한 타입의 해석학적 기술을 이용하여, 가치 함수 반복, 운용 방침 반복(policy iteration), 루트 파인딩 알고리즘, 또는 다른 대수 기술과 같이, 함수 방정식을 풀 수 있다. 일례에서, 하나 이상의 대수 기술을 적용하여 의사 결정 문제의 해를 구할 수 있다.

정형화된 문제와 관련된 어드바이스가 사용자에게 제공된다. 예를 들어, 어드바이스는 사용자 컴퓨터 시스템(10)과 연관된 디스플레이 장치(50) 상에 표시될 수 있다. 솔루션은 각각의 상태에 대해 사용자에게 하나의 값을 포함할 수 있고, 각각의 상태와 연관된 추천 액션 코스를 포함할 수 있다.

평가될 수 있는 결정의 예는 집, 자동차, 또는 재정적 법적 문서, 등과 같은 구매를 행할지 여부다. 이 방법은 사용자가 구매 또는 액션의 연기, 액션의 코스를 계속, 또는 그렇지 않을 경우, 미래에 지정된 액션의 수행 또는 구매의 약속으로부터 해방, 판매, 또는 해제하는 기능과 같은, 옵션을 갖는다고 가정한다.

도 4에 도시되는 바와 같이, 사용자는 이미 제공된 저장 데이터를 불러오거나 이루어질 소정 타입의 문제점 또는 의사 결정을 최초에 설명하기 위한 초기 옵션을 제시받을 수 있다. 사용자에게는 해결할 문제점의 타입, 즉, 투자 수행, 부동산 구매, 계속적 작용, 판매, 등을 선택하기 위한 프람프트가 제시될 수 있다. 사용자는 관련 조건들을 설명하는 지정 세트의 이산 상태들을 또한 제공받을 수 있다. 다른 예의 상태는 수입 및 알짜 수익을 포함할 수 있다. "상태 공간"(state space)은 사람에게 영향을 미칠 수 있는, 현 시간 주기 및/또는 미래 시간 주기로 조건을 나타낼 수 있다. 도 5를 참조하면, 일례의 디스플레이 스크린은, 사용자가 해결해야할 문제점으로 "운영 회사에서 투자할지 여부" 옵션을 선택할 경우 잠재적 상태를 예시한다.

사용자는 의사 결정 프로세스와 연관된 가능한 액션에 관한 정보를 제공할 5것을 요청받을 수 있다. 한 세트의 가능한 액션을 "액션 공간"(action space)이라 부른다. 액션은 사용자가 취할 수 있는 경로를 나타낸다. 도 6을 참조하면, 본 예에서 사용자는 소정의 시간 주기 동안 성장률 및 할인율을 나타내는 미래 데이터를 입력할 것을 프람프트로 제시받을 수 있다. 성장률 및 할인율에 관한 정보의 포함은, 문제점에 대한 수학적 경계부를 구축하기 때문에 문제를 신속하게 해결할 수 있게 한다.

도 7을 참조하면, 사용자는 보상 또는 전이 확률 측면에서 해결할 문제점을 더욱 규정하도록 사용자에게 프람프트를 제시하는 스크린 디스플레이를 제공받을 수 있다.

사용자에 의해 제공되는 상태 및 액션 정보는 매트릭스 내에서와 같이 조직화된다. 매트릭스의 크기는 상태 및 액션의 수에 기초하여 결정가능하다. 예를 들어, 3 상태 입력 및 4 액션 입력이 대응하는 3x4 매트릭스에 저장될 수 있다.

잠재적 보상 함수는 해결할 문제점과 연관된 잠재적 보상 또는 결과의 사용자 평가에 기초하여 발생되며, 사용자 관점을 모델 내로 통합한다. 바람직하게도, 도 8에 예시되는 보상 함수를 설정하는 예에서와 같이, 복수의 액션들이 동시에 평가될 수 있다. 보상 함수는 유연하고, 액션 공간의 요소 및 상태 공간의 요소의 각각 가능한 조합을 위해 사용자에 대해 이익을 나타낸다.

액션 공간 및 상태 공간의 조합 내에서, 프로그램은 비대칭, 논-파라메틱, 비-정형적, 및 그외 다른 타입의 위험을 포함하는 것과 같이, 문제점들을 해결한다. 문제점은 공통적인, 지정 통계 모델의 가정 또는 무위험 이자율의 이용을 필요로하지 않을 수 있다. 더욱이, 재정적 결정의 예에서, 보상 함수는 표준 재정적 옵션 계약 항목의 바깥의 옵션을 고려할 수 있는 유연성을 갖는다. 보상 함수는 매트릭스 형태로 나타날 수 있지만 다른 포맷도 고려된다.

사용자는 상태 정보, 액션 선택, 할인율 정보, 시간 정보, 등을 포함할 수 있는 입력을 최초에 제공한다. 다른 타입의 보상 파라미터는 요망되는 보상 타입, 또는 기본 보상, 또는 가용할 수 있는 대안의 보상을 포함한다. 사용자는 직선, 기하급수적 성장, 2차함수적 성장, 또는 그외 다른 경로와 같이 한 세트의 액션 및/또는 한 세트의 상태 및/또는 시간에 대해 보상의 성장 경로의 형상을 선택할 것을 프람프트로 제시받을 수 있다. 사용자는 최소 보상 및 최대 보상과 같은 잠재적 보상 한도에 관한 정보를 제공할 것을 추가로 프람프트로 제시받을 수 있다. 이 방법은 사용자에 의해 제공되는 기본 보상 수치와, 보상 함수 구성을 위한 다른 파라미터를 취할 수 있다. 기본 보상이 알려져 있을 경우, 대안의 보상이 결정될 수 있다.

유효성 체크가 수행되어, 문제점에 대한 솔루션을 얻을 수 있음을 보장하기 위해 사용자에 의해 입력되는 상태, 액션, 및 보상 함수 정보의 정확도를 확인해줄 수 있고, 그 예가 도 9에 도시된다. 예를 들어, 값들이 지정 한도(상한 또는 하한) 내에 있는지 여부를 결정하기 위해 데이터가 체크될 수 있다. 다른 예에서, 데이터는 무한 솔루션을 피하기 위해 소정의 값들이 0보다 큼을 결정하도록 체크될 수 있다. 수렴도 체크를 이용하여, 규정된 문제점이 가용 솔루션법을 이용하여 해결될 수 있는지 여부를 평가할 수 있다. 긴장 또는 균형 체크는, 규정된 문제점이 사용자의 현재 보상값과, 할인된 미래 가치 또는 할인된 미래 보상 사이의 균형을 포함하는지 여부를 평가하는데 사용될 수 있다.

데이터를 이용하여, 문제점 해결을 위해 보상 매트릭스가 발생된다(도 10). 보상 매트릭스는 3차원 매트릭스일 수 있고, 상태, 액션, 및 다른 관련 파라미터에 대응하는 행 및 열을 포함할 수 있다. 보상 매트릭스는 반복적 방식으로 발생될 수 있다.

전이 확률 함수는 사용자 입력에 기초하여 규정된다(도 11). 이 함수는 액션 공간 내 지정 액션의 발생에 기초하여 주어진 미래 상태를 달성할 가능성을 결정한다. 이 방법은 전이 확률 함수 내로 통합될 수 있는 소정의 지식을 사용자가 갖고 있다고 가정한다. 전이 확률 함수는 매트릭스 형태로 수학적으로 표현될 수 있다.

전이 확률 매트릭스의 일례가 도 12에 예시된다. 사용자는 상태 및 가능한 액션의 수에 의해 결정되는, 매트릭스의 크기와 같은, 소정의 정보를 제공할 것을 요청받을 수 있다. 사용자는 지정된 스쿠(skew) 또는 슬랜트(slant)(즉, 스쿠는 우측 또는 좌측을 의미)와 같이 분포에 대한 지정된 영향을 선택할 것을 프람프트로 제시받을 수 있다. 사용자는 얇은, 또는, 두꺼운, 등과 같이, 지정된 타입의 변화 또는 확산 분포를 선택할 것을 프람프트로 또한 제시받을 수 있다.

전이 매트릭스는 표준 매트릭스의 예로 도 12에 도시되는 바와 같이 사용자 공급 전이 입력에 기초하여 발생된다. 이 방법은 도 13에서의 발생된 전이 매트릭스에 대한 순응도 체크를 수행할 수 있다. 예를 들어, 방법은 지정 규칙에 대해 매트릭스의 값을 체크할 수 있다. 지정 규칙의 일례는 지정된 문제가 이산 형태라는 점이다.

도 14를 참조하면, 일례의 수렴도 및 긴장 체크가 수행된다. 수렴도 및 긴장(또는 균형) 체크는 문제점의 해결가능성을 평가한다. 체크의 타입은 보상의 상한 및 하한 또는 경계부 체크를 포함한다. 또 다른 타입의 체크는 할인 팩터가 0보다 크고 1보다 작은지 여부다. 유리하게도, 데이터의 유효성은 방법 중 다양한 단계에서 체크될 수 있고, 또는, 연산이 수행되기 전에 체크될 수 있다.

미래에 비해 현재의 이익을 수용하기 위한 선호도를 나타내는 할인 팩터가 결정될 수 있고, 이 방법에서 사용될 수 있다.

사용자는 시간 인덱스를 결정할 수 있다. 시간 인덱스는 액션 공간으로부터 액션이 얼마나 자주 수행되는지, 얼마나 자주 보상이 이루어지는지, 그리고 상태가 얼마나 자주 변화할 수 있는지를 나타낸다.

상태, 액션, 보상 함수, 할인 팩터, 및 시간 인덱스를 이용하여 전이 확률 함수가 규정된다. 전이 확률 함수가 도 12에 도시된다.

솔루션 알고리즘이 도 15에 도시된다. 사용자는 솔루션 알고리즘을 선택할 수 있고, 방법은 솔루션 알고리즘을 자동 선택할 수 있다. 솔루션 알고리즘의 선택에 영향을 미칠 수 있는 팩터는, 솔루션이 이산 형태일 경우, 해결될 문제점의 스케일을 포함하고, 보상 매트릭스 특성을 포함한다. 솔루션 알고리즘의 예는 운용 방침 반복(policy iteration), 할인 현금 흐름 모델, 가치 함수 반복, 또는 일부 다른 공식을 포함한다. 분석은 상태 공간 내 각각의 요소에 대한 모든 가능한 액션들 가운데서, 사용자에게 값을 최대화시키고자 한다. 분석 엔진은 함수 방정식 해결을 위해 한 세트의 연산을 수행한다. 분석 엔진은 현 보상과 예상 할인 미래 가치의 합을 최대화할 수 있고, 이 경우 문제는 가치 함수 문제로 설명된다. 대안으로서, 최소 값이 최소화 문제점의 예에서 표적이 될 수 있다.

사용자는 문제점 솔루션을 어떻게 받아들일지를 선택할 수 있다. 예를 들어, 도 16에 도시되는 바와 같이, 사용자에게는 보고 옵션을 디스플레이하는 스크린이 제공될 수 있다. 예를 들어, 그래픽, 텍스트, 또는 오디오, 등과 같은 출력이, 도 16에 도시되는 바와 같이 사용자 디스플레이 장치 상에서 사용자에게 제공될 수 있다. 그래픽, 텍스트, 오디오, 등과 같은 출력이 도 16에 도시되는 바와 같은 사용자 디스플레이 장치 상에서 사용자에게 제공될 수 있다. 출력은 함수 방정식에 대한 솔루션을, 가능하다면 상태, 보상, 할인, 및 가능한 액션에 기초하여 솔루션의 비교와 함께, 사용자에게 제공할 수 있는 포맷을 취할 수 있다. 사용자에게 제공되는 솔루션은 예측적인데, 이는 다양한 가능 상태 및 결과에 관한 정보를 제공하기 때문이다.

사용자 출력 인터페이스에서 디스플레이되는, 또는, 달리 제공되는(가령, 인쇄되는) 리포트 또는 어드바이스의 예가 도 17에 도시된다.

방법 수행을 위한 단계들의 순서는 예시적인 것이고, 전체 의사 결정 방법으로부터 벗어나지 않으면서 소정의 단계들이 재배열될 수 있다.

여기서 개시되는 방법을 이용하는 다른 예들은 위협 또는 위험 평가(도 19), 에너지 효율 투자 분석(도 18), 및 재정적 분석을 포함한다. 개시되는 의사결정 시스템 및 방법은 임의의 타입의 문제에 적용가능하고, 예시되는 문제는 단지 예일 분이다.

본 개시문의 많은 변형예 및 변화가 위 가르침의 범주에서 가능하다. 따라서, 첨부 청구범위의 범위 내에서, 본 개시문은 구체적으로 설명된 것과는 다르게 실시될 수 있다.

Claims (22)

1. 컴퓨터-보조 의사 결정 시스템에 있어서,
   (a) 사용자 입력 인터페이스와,
   (b) 사용자 출력 장치와,
   (c) 프로그램된 프로세서를 포함하는 컴퓨터 보조 의사 결정 시스템으로서, 상기 프로세서가;
   (A) 사용자 입력 인터페이스를 통해 사용자로부터 정보를 수신하도록 프로그램되며, 상기 정보는 사용자 입력 인터페이스상에서 다음 선택을 표시함에 의해 사용자에 의해 선택된 정보를 수신함을 포함하고:
   (i) 해결해야 할 문제점과, (ii) 해결해야 할 문제점 중 선택된 문제점과 연관된 적어도 하나의 상태와, (iii) 선택된 문제점과 연관된 적어도 하나의 액션과, (iv) 선택된 문제점과 연관된 보상과, (v) 할인율(20%) 및 성장률과, 그리고 (vi) 선택된 문제점과 연관된 주기로 표현되는 시간 인덱스(time index),
   (B) 적어도 하나의 사용자 제공 입력이 지정 한도 내의 값을 갖는가 여부를 결정하고, 그리고 상기 선택된 문제가 수렴도 체크를 수행함에 의해 해결가능 한가를 결정함에 의해 사용자 제공 입력을 유효화하고 체크하도록 프로그램되며,
   상기 수렴도 체크는 선택된 문제에 대하여 사용자로부터 입력된 정보에 기초하여 (a) 보상 함수가 싱기 적어도 하나의 상태 및 상기 적어도 하나의 액션의 모든 조합에 대해 상한치보다 작은 보상을 생성하는지 여부를 평가하고, 상기 상한치는 무한대보다 작은 실수이며, 그리고 (b) 할인 팩터(discount factor)가 1보다 작은 실수인지 여부를 평가함을 포함하며,
   (C) 사용자로부터 입력된 정보로부터 다음의 요소를 생성하도록 프로그램 되며:
   (i) 가능한 결과를 설명하는 한 세트의 상태와, (ii) 각 상태에 대한 한 세트의 가능 액션과, (iii) 사용자가 취하는 특정 액션 및 현 상태에 기초하여 미래 시간에 발생하는 특정 상태의 가능성을 나타내는 전이 확률 함수(transition probability function)와, (iv) 상태 및 액션 각각의 가능한 조합과 연관된 이익 및 비용을 나타내는 보상 함수와, (v) 성장률 및 할인율로부터 결정되는 할인 팩터(discount factor)와, (vi) 이벤트의 순차적 배열을 구축하는 시간 인덱스로 구성되는 요소들,
   또한 상기 프로세서는,
   (D) 상기 요소들을 함수 방정식으로 정형화하도록 프로그램되고, (E) 상기 함수 방정식의 해를 구하도록 프로그램되며, (F) 사용자 출력 장치에서 사용자에게 의사 결정 어드바이스를 제시하도록 프로그램되고, 상기 어드바이스는 (a) 각각의 상태로부터 하나의 값으로의 매핑으로 이루어지는 가치 함수(value function)의 표현과, (b) 각각의 상태로부터 가치-최대화 액션으로의 매핑으로 이루어지는 연동 운용 함수(companion policy function)의 표현을 포함하는 컴퓨터-보조 의사 결정 시스템.
2. 제 1 항에 있어서,
   각 상태의 값이, 예상 할인 미래 가치와 현 보상의 합을 최대화시키기 위해 취해질 수 있는 액션들의 명시된 맵에 기초하여, 회귀적으로 결정되는
   컴퓨터-보조 의사 결정 시스템.
3. 제 1 항에 있어서,
   각 상태의 값은 현 비용, 부담(burdens), 또는 벌칙, 및 미래 비용의 예상 할인 값의 합을 최소화시키기 위해, 취해질 수 있는 액션들의 명시된 맵에 기초하여 회귀적으로 결정되며,
   수렴도 체크는 상태 및 액션들의 모든 조합에 대하여, 상기 보상 함수가 음의 무한대보다 큰 실수인 하한치보다 큰 보상을 생성하는지 여부의 결정을 포함하는
   컴퓨터-보조 의사 결정 시스템.
4. 삭제
5. 삭제
6. 제 1 항에 있어서,
   상기 할인 팩터는 대금의 시간 값; 대상자, 사업(operation) 또는 문제점과 연관된 위험; 시장 이자율; 금융 계약 상의 이자율 또는 보험 상의 이자율에 기초하여 결정되는
   컴퓨터-보조 의사 결정 시스템.
7. 제 1 항에 있어서,
   상기 프로그램된 프로세서는 전이 확률 함수를 나타내는 전이 확률 매트릭스에 의존하는
   컴퓨터-보조 의사 결정 시스템.
8. 프로세서 내로 읽혀 들여질 때, 사용자의 의사 결정 기회를 평가하기 위한 프로세스를 실행하는 명령을 저장한 컴퓨터 판독가능 기록매체로, 상기 프로세스는
   (A) 사용자 입력 인터페이스를 통해 사용자로부터 입력된 정보를 수신하는 단계를 포함하고, 사용자 입력 인터페이스상에서 다음 선택을 표시함에 의해 사용자에 의해 선택된 정보를 수신함을 포함하며,
   (i) 해결해야 할 문제점과, (ii) 해결해야 할 문제점 중 선택된 문제점과 연관된 적어도 하나의 상태와, (iii) 선택된 문제점과 연관된 적어도 하나의 액션과, (iv) 선택된 문제점과 연관된 보상과, (v) 선택된 문제점과 연관된 할인율(20%) 및 성장률과, 그리고 (vi) 선택된 문제점과 연관된 주기로 표현되는 시간 인덱스(time index),
   (B) 적어도 하나의 사용자로부터 입력된 정보가 지정 한도 내의 값을 갖는가 여부를 결정하고, 그리고 상기 선택된 문제가 수렴도 체크를 수행함에 의해 해결가능 한가를 결정함에 의해 사용자로부터 입력된 정보를 유효화하는 단계를 포함하며,
   상기 수렴도 체크는 선택된 문제에 대하여 사용자로부터 입력된 정보에 기초하여 (a) 보상 함수가 싱기 적어도 하나의 상태 및 상기 적어도 하나의 액션의 모든 조합에 대해 상한치보다 작은 보상을 생성하는지 여부를 평가하고, 상기 상한 치는 무한대보다 작은 실수이며, 그리고 (b) 할인 팩터(discount factor)가 1보다 작은 실수인지 여부를 평가함을 포함하며,
   (C) 사용자로부터 입력된 정보로부터 다음의 요소를 생성하는 단계를 포함하고,
   (i) 가능한 결과를 설명하는 한 세트의 상태와, (ii) 각 상태에 대한 한 세트의 가능 액션과, (iii) 사용자가 취하는 특정 액션 및 현 상태에 기초하여 미래 시간에 발생하는 특정 상태의 가능성을 나타내는 전이 확률 함수(transition probability function)와, (iv) 상태 및 액션 각각의 가능한 조합과 연관된 이익 및 비용을 나타내는 보상 함수와, (v) 성장률 및 할인율로부터 결정되는 할인 팩터(discount factor)와, (vi) 이벤트의 순차적 배열을 구축하는 시간 인덱스로 구성되는 요소들,
   또한 상기 프로세스는
   (D) 상기 요소들을 함수 방정식으로 정형화하는 단계, (E) 상기 함수 방정식의 해를 구하는 단계, 그리고
   (F) 사용자 출력 장치에서 사용자에게 의사 결정 어드바이스를 제시하는 단계를 포함하며, 상기 어드바이스는 (a) 각각의 상태로부터 하나의 값으로의 매핑으로 이루어지는 가치 함수(value function)의 표현과, (b) 각각의 상태로부터 가치-최대화 액션으로의 매핑으로 이루어지는 연동 운용 함수(companion policy function)의 표현을 포함하는, 컴퓨터 판독가능 기록매체.
9. 사람의 의사 결정을 보조하기 위한 컴퓨터 구현 방법으로서, 상기 컴퓨터 구현 방법이 사용자 입력 장치와, 사용자 출력 장치와, 사용자의 의사 결정 기회를 평가하기 위한 명령을 갖는 프로세서를 갖춘 컴퓨터 시스템에서 구현되며, 상기 컴퓨터 구현 방법이,
   (a) 컴퓨터 시스템을 이용하여 사용자에게 해결할 문제점을 선택하기 위한 옵션을 제공하는 단계 - 선택된 문제점과 연관된 적어도 하나의 상태를 규정하며, 사용자는 해결할 문제점을 선택하고 사용자 입력 장치를 통해 상태를 표시함 - 와,
   (b)컴퓨터 시스템에 의해 사용자 규정 상태를 유효화하는 단계 - 사용자에 의해 정해지는 상태가 유효화되지 않은 경우 사용자는 추가 정보를 제공하도록 프로세서에 의해 프람프트 됨 - 와,
   (c)컴퓨터 시스템에 의해, 사용자에게 사용자가 선택 가능한 옵션을 제공하여 선택된 문제점과 연관된 적어도 하나의 액션을 정하도록 하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 액션을 표시함 - 와,
   (d)컴퓨터 시스템에 의해, 사용자에게 사용자가 선택 가능한 옵션을 제공하여 선택된 문제점과 연관된 적어도 하나의 보상을 정하도록 하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 가능한 보상을 표시하고, 상기 가능한 보상은 선택된 문제점과 연관된 잠재적 이익임 - 와,
   (e)컴퓨터 시스템에 의해, 사용자에게 사용자가 선택 가능한 옵션을 제공하여 선택된 문제점과 연관된 할인율 및 성장률을 정하도록 하는 단계 -사용자는 사용자 입력 장치를 통해 할인율 및 성장률을 선택함 - 와,
   (f)컴퓨터 시스템에 의해, 선택된 문제점과 연관된 시간 인덱스를 규정하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 사용자에게 제공하는 단계 - 사용자는 사용자 입력 장치를 통해 시간 인덱스를 표시하고, 시간 인덱스는 선택된 문제점과 연관된 주기로 표현됨 - 와,
   (g) 컴퓨터 시스템에 의해, 상태, 액션, 보상, 할인율, 성장률, 및 시간 인덱스를 유효화시키고 - 유효화되지 않을 경우, 사용자는 추가 정보를 제공하도록 프람프트를 제시받음, 수렴도 체크를 수행함에 의해 선택된 문제점이 해결가능한 가를 결정하는 단계, 상기 수렴도 체크는 선택된 문제점에 대하여 사용자로부터 입력된 정보에 기초하여 다음을 포함함: (a) 보상 함수가 싱기 적어도 하나의 상태 및 상기 적어도 하나의 액션의 모든 조합에 대해 상한치보다 작은 보상을 생성하는지 여부를 평가하고, 상기 상한치는 무한대보다 작은 실수이며, (b) 할인 팩터가 1보다 작은 실수인지 여부를 평가함 - 와,
   (h)컴퓨터 시스템에 의해, 선택된 문제점을 해결하기 위한 솔루션 방법을 선택하기 위한 사용자 선택가능 옵션을 사용자에게 제공하는 단계와,
   (i)컴퓨터 시스템에 의해, 선택된 문제점에 대한 솔루션을 결정하기 위해 선택된 방법을 이용하여 문제점을 해결하는 단계와,
   (i') 사용자로부터 입력된 정보로부터 다음의 요소를 생성하는 단계 - (i) 가능한 결과를 설명하는 한 세트의 상태와, (ii) 각 상태에 대한 한 세트의 가능 액션과, (iii) 사용자가 취하는 특정 액션 및 현 상태에 기초하여 미래 시간에 발생하는 특정 상태의 가능성을 나타내는 전이 확률 함수(transition probability function)와, (iv) 상태 및 액션 각각의 가능한 조합과 연관된 이익 및 비용을 나타내는 보상 함수와, (v) 성장률 및 할인율로부터 결정되는 할인 팩터(discount factor)와, (vi) 이벤트의 순차적 배열을 구축하는 시간 인덱스로 구성되는 요소들, 그리고
   (j)컴퓨터 시스템에 의해, 출력 장치 상에서 선택된 문제점에 대한 솔루션을 사용자에게 제공하는 단계를 포함하는, 사람의 의사 결정을 보조하기 위한 컴퓨터 구현 방법.
10. 삭제
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