This study proposed a model for estimating the unit value of social cost for mobile emission considering local geographical and social characteristics, together with a method to evaluate the air quality value. The model was built based on benefit transfer methods, the population density, and green space ratio of each area, which are reflected through independent variables. While applying the model, the unit value of social cost for mobile emissions in both densely populated areas of Seoul and Busan was found to be 18.68 times and 10.71 times higher than the national average, respectively. It is highly expected that this study can contribute to providing more reliable guidelines to decision makers when evaluating various green transportation policies and projects.
There is need to reform the road-based logistic transportation system into the railway-based logistics transportation system in order to decrease the total social cost related with logistics transportation. And new transportation modes such as dual mode trailer (DMT) are under consideration, which are expected to decrease current market share of road. But, most of current studies about estimating economical efficiency are focused on developing the probabilistic choice model and then estimating the market share of each mode. We present an approach to compute the optimal market share of each mode in terms of total social cost. To do so, we suggest an optimization model capturing both user choice to maximize his utility and subsidy policy intended to minimize total social cost, simultaneously. Using this model, we present the optimal modal split of container freight.
This research presents a novel application of static traffic assignment methods, but with a variable time value, for estimating the market share of a high-speed rail (HSR) in the NW-SE corridor of Korea which is currently served by the airline (AR), conventional rail (CR), and highway (HWY) modes. The proposed model employs the time-space network structure to capture the interrelations among all competing transportation modes, and to reflect their supply- and demand-sides constraints as well as interactions through properly formulated link-node structures. The embedded cost function for each network link offers the flexibility for incorporating all associated factors, such as travel time and fare, in the model computation, and enables the use of a distribution rather than a constant to represent the time-value variation among all transportation mode users. To realistically capture the tripmakers' value-of-time (VOT) along the target area, a novel method for VOT calibration has been developed with aggregate demand information and key system performance data from the target area. Under the assumption that intercity tripmakers often have nearly "perfect" travel information, one can solve the market share of each mode after operations of HSR for each O-D pair under the time-dependent demand with state-of-the-art traffic assignment. Aside from estimating new market share, this paper also investigated the impacts of HSR on other existing transportation modes.
The purpose of this study is to identify economic situation on scale of tuna distant longline fishery by analyzing its economies of scale using the cost function. To analyze its economics of scale, the deep-sea fishing statistics were used from 2012 to 2016. In detail, the number of panels for estimating the cost function was 68 tuna distant longline vessels from 2012 to 2016, and the total number of observations over the five years were 340. As a final model, the two-way fixed effect model based on the translog cost function was adopted through the F test, the Breusch-Pagan test and the Hausman test. As a result of the analysis, it was found that tuna distant longline fishery between 2012 and 2014 was diseconomies of scale, the fishery between 2015 and 2016 was economies of scale. However, the economic indicators of the scale from 2012 to 2016 were almost close to zero, indicating that the constant returns to scale, the optimal scale, were reached. Therefore, in the situation where the amount of fishery resources in the world continues to decrease, it is necessary to prepare a method to obtain economic benefits through scale maintenance and reduction rather than indiscriminate scale expansion.
Purpose: This study focused on analysing costs per visiting nursing care based on nursing activities in a public health center. Method: The Easley-Storfjell Instrument(1997) was used for a prospective descriptive analysis of self-records for workload data from 10 visiting nurses during 4 weeks on all nursing activities. In addition, analysis of the 478 visiting nursing records and cost data from 5 home visiting departments in public health centers during one year of 2003 was done. Result: The workload of visiting nurses by the type of model was identified as follows: Type I showed that caseloads made up 32.9 % of all nurse activities, and type II showed that the caseloads made up 45.8 %. Second, The cost per visit in type I was 33,088 won and 31,323 won in type II. Third, the estimated budgets were 1,902,436 won to 12,057,696 won for the type I model. and 4,151,316 won to 17,432,712 won for the type II model for one year. Conclusion: This study's results will contribute to baseline data used to establish on infrastructure for visiting nursing program and visiting nursing agencies based on the budget of visiting nursing services.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.24
no.5
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pp.22-34
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2023
Predicting accurately the construction cost budget in the early stages of construction projects is crucial to support the client's decision-making and achieve the objectives of the construction project. This holds true for public construction projects as well. However, the current methods for predicting construction cost budgets in the early stages of public construction projects are not sophisticated enough in terms of accuracy and reliability, indicating a need for improvement. The objective of this study is to develop a construction cost budget prediction model that can be utilized in the early stages of public building projects using an artificial neural network (ANN). In this study, an artificial neural network model was developed using the SPSS Statistics program and the data provided by the Public Procurement Service. The level of construction cost budget prediction was analyzed, and the accuracy of the model was validated through additional testing. The validation results demonstrated that the developed artificial neural network model exhibited an error range for estimates that can be utilized in the early stages of projects, indicating the potential to predict construction cost budgets more accurately by incorporating various project conditions.
Estimating the cost of injuries and "accidents" to an organization is very important to figure out about how much well each organization has run his company and how much efficiently he has got the results using a certain amount of the expense for safety. Despite the potential usefulness to management of information as to the cost of a company's "accidents", it is not customary accounting practice to make these data available. Of the two general kinds of costs forced on a company by its occupational injuries and "accidents", the insurance cost and uninsured cost, -the former is by far the easier to find out. But actually, this uninsured cost should be figured out at each company. Authors have designed the generalized model to figure out the above problem costs to establish its efficient safety control. One construction company has been a pilot for this study. It is found that efficient safety control cost should be 1.2%~l.3% of total selling amount by analyzing actual data for three years.g actual data for three years.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.11a
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pp.232-233
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2021
As construction projects become larger and more complex in the construction environment, and as the Building Information Model(BIM) is technically introduced, the demand for construction costs in units of space is increasing. Cost estimating of spacial element can reduce the error in cost prediction method based on cost of work type and to utilize the construction cost data for each space in the design phase. The purpose of this study is to extract spatial statements by utilizing spacial information of quantitative statements based on items that are common elements of the Quantity Take-Off and Bill of Quantity.
Namju Byun;Jeonghwa Lee;Keesei Lee;Young-Jong Kang
Smart Structures and Systems
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v.32
no.4
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pp.235-251
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2023
A method that can estimate global deformation and internal forces using a limited amount of displacement data and based on the shape superposition technique and a neural network has been recently developed. However, it is difficult to directly measure sufficient displacement data owing to the limitations of conventional displacement meters and the high cost of global navigation satellite systems (GNSS). Therefore, in this study, the previously developed estimation method was extended by combining displacement, slope, and strain to improve the estimation accuracy while reducing the need for high-cost GNSS. To validate the proposed model, the global deformation and internal forces of a cable-stayed bridge were estimated using limited multi-response data. The effect of multi-response data was analyzed, and the estimation performance of the extended method was verified by comparing its results with those of previous methods using a numerical model. The comparison results reveal that the extended method has better performance when estimating global responses than previous methods.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.5
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pp.43-52
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2018
Generally, research on construction cost has been done mostly regarding its direct cost, thus model regarding indirect cost lacks attention. This research seeks to introduce a model to predict on-site overhead cost for apartment construction projects, which constitutes a big portion in Korean construction industry. We devised an equation of 9th degree via curve-fitting, using multiple on-site actual expense data, which can be used to calculate per-progress rate, per-day on-site overhead cost. We further show prospective usage of the model by applying it on construction projects sizing about 30 billion won. Regarding the fact that previous studies could not recognize pattern changes of a total on-site overhead cost, this model is worthy of its conveniency and thoroughness, as well as providing reasonal ground for its derivation in predicting on-site overhead cost of apartment construction projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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