Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.408-408
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2012
최근 기후변화 때문에 태풍, 호우 등 자연재해로 수방시설물의 피해규모가 커지고 있으며 이러한 피해는 단일 재해요인이 아닌 여러 재해요인이 복합적으로 작용하여 발생하고 있다. 그러므로 도시의 안전성과 방재기능을 확보하기 위해서는 복합위험요소를 고려한 재해위험도의 진단 기술 및 종합적인 재해경감대책 수립을 위한 연구가 필요한 실정이다. 복합위험요소를 고려한 재해위험도 및 재해경감대책을 수립하기 위해서는 도시재해를 유발하는 다양한 요인들이 도시재해에 미치는 영향과 재해요인 중에서 어떠한 재해요인이 도시재해에 더 큰 영향을 미치는지에 대한 검토가 필요하다. 이에 본 연구에서는 정보전달 이론 중의 하나인 엔트로피 방법을 이용하여 복합위험요소를 고려하여 도시지역에 대한 재해위험도를 나타내는 복합위험지수의 가중치를 산정하고자 하였다. 복합위험지수의 가중치는 지표별 속성정보를 추출하여 정규화 과정을 거친 후, 속성별 엔트로피를 산정하여 지표별로 산정된다. 엔트로피 방법에 따라 산정된 가중치는 다른 가중치 산정 방법에 따라 산정된 가중치와의 비교 분석을 통하여 타당성을 검토할 것이며, 이렇게 산정된 가중치를 복합위험지수 산정에 적용한다면, 보다 현실성 있는 도시재해 위험성 또는 취약성 지수로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
The purpose of this study is to determine the weights of the factors for landslide susceptibility analysis using artificial neural network. Landslide locations were identified from interpretation of aerial photographs, field survey data, and topography. The landslide-related factors such as topographic slope, topographic curvature, soil drainage, soil effective thickness, soil texture, wood age and wood diameter were extracted from the spatial database in study area, Yongin. Using these factors, the weights of neural networks were calculated by backpropagation training algorithm and were used to determine the weight of landslide factors. Therefore, by interpreting the weights after training, the weight of each landslide factor can be ranked based on its contribution to the classification. The highest weight is topographic slope that is 5.33 and topographic curvature and soil texture are 1 and 1.17, respectively. Weight determination using backprogpagation algorithms can be used for overlay analysis of GIS so the factor that have low weight can be excluded in future analysis to save computation time.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.39
no.4
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pp.51-69
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2008
This study tired to develop the web credibility evaluation model by calculating weighted values and sensitivities of indicators which presented on preceding researches using Analytic Hierarchy Process. "Expert Choice 2000" was used as the tool for analysing AHP. 25 experts are answered for this questionnaire who are selected by judgement sampling method, one of the non-probability sampling method. Also, sensitivity analyses was performed to graphically see how the alternatives change with respect to the importance of the indicators or sub-indicators. The main results are summarized as followings; i) importance analysis in first level factors: trust-worthiness(0,606), expertness(0.222), safety(0.173), ii) importance analysis in second level factors: trustfulness (0.519), reputation(0.087), usefulness (0.102), timeliness(0,093), competency(0.027), security(0.115), reliability(0,058). iii) some of the importance analysis in third level factors: the site provides comprehensive information that is attributed to a specific source(0.252), the site has articles that list citations and references(0.153), the site contains user opinions and reviews(0.072), etc. iv) sensitivity analyses showed that the importance of the indicators or sub-indicators are slightly changed with respect to the alternatives change.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.3
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pp.12-22
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2016
Walking behaviors are one of the most basic transport modes in daily life. As a result, the efforts and concerns on pedestrians are consistently increased. This study tried to reveal significant factors for pedestrian volumes through structural equation models and compare the impacts of the whole time of day, off-peak time, peak time on the pedestrian volumes. The results of the analysis show that commercial business factors, accessibility factors, walking environment factors are the most significant factors that increase pedestrian volumes. Whereas, housing factors do not contribute to increase the pedestrian volumes. In the non-peak time, the weight of commercial business factors is higher than the whole time of day, while the weight housing factors, accessibility factors, walking environment factors are lower. In the peak time, however, the weight of commercial business factors decreases rather than the whole time of day, while the weight of the other factors increase.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2004.03a
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pp.487-492
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2004
본 연구에서는 인공신경망 기법을 이용하여 산사태 발생원인에 대한 가중치를 구하였다. 여름철 집중호우시 산사태가 많이 발생하는 강원도 강릉시 사천면 사기막리 와 주문진읍 삼교리에 해당한다. 산사태가 발생할 수 있는 요인으로 지형도로부터 경사, 경사방향, 곡률, 수계추출을, 정밀토양도로부터 토질, 모재, 배수, 유효토심, 지형을, 임상도로부터 임상, 경급, 영급, 밀도를, 지질도로부터 암상을, Landsat TM 영상으로부터 토지이용도와 추출하여 격자화 하였으며, 아리랑1호 영상으로부터 선구조를 추출하여 l00m 간격으로 버퍼링 한 후 격자화 하였다. 이렇게 구축된 산사태 발생 위치 및 발생요인 데이터 베이스를 이용하여 인공신경망 기법을 적용하여 산사태 발생 원인에 대한 상대적인 가중치를 구하였다. 인공신경망의 역전파 알고리즘을 이용한 사기막리 지역과 삼교리 지역의 산사태 가중치를 보면 GPS를 이용한 현장조사와 위성영상을 이용한 변화탐지 기법모두의 경우모두와 훈련지역을 실제 산사태 발생 지역과 경사도가 0°인 지역, 실제 산사태 발생 지역과 Frequence ratio를 이용하여 작성한 취약성도에서 산사태 발생이 낮을 것으로 예상되는 지역, Frequence ratio를 이용한 취약성도에서 산사태 발생이 높을 것으로 예상되는 지역 과 낮을 것으로 예상되는 지역의 경우에서도 경사도는 1.5~2.5배정도 높은 상대적 가중치를 나타냈다. 이러한 가중치는 산사태 취약성도를 작성하는데 활용될 수 있다.
O, Se-Ung;Seo, Gi-Yeol;Park, Jong-Min;Seo, Sang-Hyeon;Park, Gye-Gak
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.04a
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pp.265-268
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2007
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법을 도출하고 다기준의사결정 문제로 적용하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
교통사고의 원인은 인적 요인, 차량적 요인, 도로 환경적 요인으로 분류된다. 주어진 도로 환경과 차량 조건하에서는 운전자가 마지막으로 안전을 제어할 책임을 지고 있다. 따라서, 교통사고를 사전에 예방하기 위하여 운전자의 교통법규 위반 행위에 대하여는 도로교통법에 근거하여 징역, 벌금, 구류, 과료, 과태료, 범칙금에 처하고 있다. 교통법규 위반 행위 단속 시에는 교통사고 유발 가능성과 위험도에 따라 단속의 강약을 포함하여 차등화된 처벌이 이루어져야 한다. 교통 범칙금 기준 제시를 위하여 1991~1995년의 5년간 교통사고 및 교통법규 위반을 분석한 결과 전체 교통법규 위반 단속 중 교통사고를 야기하는 동적 위반 행위인 사고관련 위반 행위 단속의 비율이 44%로 일본의 61%에 비해 매우 낮은 수준이다. 따라서 사고유발 가능성에 근거한 교통법규 위반 행위 단속의 강화가 필요하다. 한편 범칙금 부과방안으로 피해도 모형과 빈도 모형을 비교한 결과 교통법규 위반 행위로 인해 발생된 교통사고 비용을 고려한 피해도 모형은 범칙금의 차등화가 분명하지 않고 변별력이 뚜렷이 나타나지 않아 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 교통법규 위반 행위에 따른 빈도 모형은 교통사고 건수와 사망사고 건수의 가중치(w)설정을 위해 동적 위반행위가 우리나라와 유사한 일본 자료와 비교한 결과 가중치가 한국=0.7, 일본=0.8일 때 상대적으로 $x^2$가 31.71로 가장 낮게 나타났다. 따라서, 사고건수에 대한 가중치는 0.7로 사망사고에 대한 가중치는 0.3을 적용하였다. 마지막으로 현행 범칙금과 제안된 범칙금을 비교분석하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.245-254
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2022
In this study, we derived selection factors for OTT services based on previous studies and presented an hierarchy process analysis model to calculate the weights for each evaluation. To evaluate the OTT selection factors, OTT customer data was used for the analysis. The results showed that of the first stage factors of economic feasibility, system excellence, convenience, diversity, playfulness, and responsiveness, diversity is the most important. When the weights for first stage and second stage factors were synthesized, entertainment was the most important factor. Lastly, this study analyzed whether there is a difference in the weight of the selection factor for the first stage of OTT service according to gender and age. This study shows which factors consumers prioritize when using OTT services.
최근 들어서 병원에서도 일반 기업에서와 같이 CRM시스템의 구축 및 운용 사례가 늘고 있다. 이런 환경에서 병원의 CRM 시스템의 구축 및 운용 현황에 관심을 갖는 것은 당연하다 할 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 구축 운영 중인 병원 CRM 시스템의 성과를 측정하기 위한 분석 방법에 대해서 연구하였다. 이를 위해 선행 연구를 통한 CRM의 성공 요인을 도출하고, 실증분석을 통해 요인 분석의 타당성을 분석하였다. 요인 분석 결과 도출된 요인의 중요성의 측정을 위해서는 요인 간 중요도를 측정할 수 있는 AHP 기법을 적용하였다. 이는 요인의 분류 외에는 측정변수의 가중치 등의 주요 정보를 제공하지 못한다는 요인 분석방법론의 단점을 보완하기 위함이다. 결과적으로 본 연구를 통해서 병원의 CRM시스템의 운용 성과를 측정하기 위한 주요요인 도출과 가중치 분석을 통해 병원의 고객관리시스템의 운용 성과를 합리적으로 측정할 수 있는 지표를 제공하였다.
Public construction projects are implemented by government or public agencies using public resources to enhance the welfare of the people. Therefore, this paper investigates the impact factors for public construction performance. Then, the weights for impact factors are assigned using AHP. The impact factors are categorized into construction policies, project management efforts, and project environment. Further, 16 detail impact factors are listed in each category. The results show that weights are ordered in appropriate budget, reasonable project implementation process, and pre-project planning. These impact factors are related with pre-construction management activities. However, construction related impact like procurement, work difficulty, and construction environment show relatively low weights. The results can be useful to improve construction performance with managing impact factors showed high weights.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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