This paper, by applying a reliability-based framework, develops seismic vulnerability macrozonation maps for Tehran, the capital and one of the most earthquake-vulnerable city of Iran. Seismic performance assessment of 3-, 4- and 5-story steel moment resisting frames (SMRFs), designed according to ASCE/SEI 41-17 and Iranian Code of Practice for Seismic Resistant Design of Buildings (2800 Standard), is investigated in terms of overall maximum inter-story drift ratio (MIDR) and unit repair cost ratio which is hereafter known as "damage ratio". To this end, Tehran city is first meshed into a network of 66 points to numerically locate low- to mid-rise SMRFs. Active faults around Tehran are next modeled explicitly. Two different combination of faults, based on available seismological data, are then developed to explore the impact of choosing a proper seismic scenario. In addition, soil effect is exclusively addressed. After building analytical models, reliability methods in combination with structure-specific probabilistic models are applied to predict demand and damage ratio of structures in a cost-effective paradigm. Due to capability of proposed methodology incorporating both aleatory and epistemic uncertainties explicitly, this framework which is centered on the regional demand and damage ratio estimation via structure-specific characteristics can efficiently pave the way for decision makers to find the most vulnerable area in a regional scale. This technical basis can also be adapted to any other structures which the demand and/or damage ratio prediction models are developed.
Using the management strategy evaluation methods and data on the Korea chub mackerel Scomber japonicus where the state-space logistic production model is used as the operation and the estimation model respectivley, we examined the effects of both Dorn's rule, α and the buffer value for ABC (allowable biological catch), which are used by the Korea fishery managers for decision rules. We set scenarios that have different pairs of buffer and α values, which include those currently used in the management in Korea. Under each sceanario, we projected the fish population biomass until year 2050, during which ABC is determined in each year with the decision rule. We used three kinds of performance measures: (i) whether the biomass in 2050 is overfished; (ii) the average of annual yields over the simulation period; and (iii) the variability of annual yields over the period. We found that the current practice (buffer=0.9, and α = 0.05) resulted in the best performance in terms of avoiding the "overfished" status. However, the current practice failed to reach the maximum average of the annual yields and led to larger uncertainty in the annual yields.
The purpose of this study is to explore the teaching experience of first-time youth soccer leaders. To this end, four leaders registered in the U-12 team were selected from those with more than 10 years of player experience, less than 5 years of coaching experience, and a level C or higher of the Korea Football Association leader's license. Accordingly, the analysis categories and analysis units were categorized according to the research problem, and data analysis was conducted through an inductive method. As a result of the study, youth soccer leaders were starting their coaching with the mindset of "I shouldn't" and "I can do it" based on their past experiences. They who concerned their uncertainty about the future in the teaching field were struggling with how to communicate with student and were less professional in teaching and learning ability. but they were trying to gain expertise while feeling rewarded in teaching. Accordingly, it was discussed to improve the treatment of youth soccer leaders and improve the program that is the leader training system.
The purpose of this study is to improve the daily prediction results of PM2.5 from the air quality diagnosis and evaluation system operated by the Busan Institute of Health and Environment in real time. The air quality diagnosis and evaluation system is based on the photochemical numerical model, CMAQ (Community multiscale air quality modeling system), and includes a 3-day forecast at the end of the model's calculation. The photochemical numerical model basically has limitations because of the uncertainty of input data and simplification of physical and chemical processes. To overcome these limitations, this study applied DNN (Deep Neural Network), a deep learning technique, to the results of the numerical model. As a result of applying DNN, the r of the model was significantly improved. The r value for GFS (Global forecast system) and UM (Unified model) increased from 0.77 to 0.87 and 0.70 to 0.83, respectively. The RMSE (Root mean square error), which indicates the model's error rate, was also significantly improved (GFS: 5.01 to 6.52 ug/m3 , UM: 5.76 to 7.44 ug/m3 ). The prediction results for each concentration grade performed in the field also improved significantly (GFS: 74.4 to 80.1%, UM: 70.0 to 77.9%). In particular, it was confirmed that the improvement effect at the high concentration grade was excellent.
Sewon Kim;Hyun-Jun Choi;Byungyun Yang;YoungSeok Kim
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.22
no.3
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pp.105-117
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2023
The recent global energy supply crisis has led to increased uncertainty in international energy markets. These market changes lead to a rise in global energy prices and development is expanding to the extreme cold regions (Arctic Circle) where undeveloped energy resources are abundantly stored. Arctic Circle has a special business environment such as natural environment, laws, institutions and culture, research on location evaluation of development areas is necessary in advance. In this study, the spatial information of Alberta, Canada, where non-traditional energy resource development activities have recently been active, was collected and analyzed. In addition, an optimal location evaluation model for resource development was developed using construction environment spatial information data and the reliability is verified by comparing and analyzing the existing resource development areas.
Building restoration is a complex process with a high level of uncertainty. Restoration professionals can significantly benefit from the well-established discipline of project management to achieve their targets; however, available evidence shows that the use of the project management body of knowledge in restoration projects is far from the desired level. Several historical organisations have since been established with the goal of preserving and governing cultural identity, and numerous studies have supported the need of preserving architectural heritage. Many owners, investors, academics, and developers believe that it would be considerably more expensive to renovate and restore an old building than to create a new one. Although the project management process is generally recognised, the concept of project management for architectural heritage projects differs due to the uniqueness of each project. It differs from many construction projects in terms of the need for research-based practices to define scope, planning, scheduling, supervision,decision-making,and also performance. The Greco-Roman Museum in Alexandria's planning, design, and building phases are being studied with the aim of identifying and analysing the variables that contribute to project delays. Three project management pillars were established as a result of gathering this data from the project's stakeholders: the first pillar addresses time management for the existing phase and how it will be incorporated into the new extension phase; the second pillar addresses performance in relation to project management issues in the delivery of the best quality of a construction project; and the third pillar addresses the scope of the new extension because it will significantly impact the other two pillars. This paper argues that a contemporary perspective which utilizes project management tools and techniques can contribute to the conservation of architectural heritage in line with the conservation principles.
Lee, Jae Yoon;Lee, Ju Hong;Choi, Bum Ghi;Song, Jae Won
Smart Media Journal
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v.11
no.1
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pp.38-45
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2022
A lot of research is being going until this day in order to obtain stable profit in the stock market. Trading algorithms are widely used, accounting for over 80% of the trading volume of the US stock market. Despite a lot of research, there is no trading algorithm that always shows good performance. In other words, there is no guarantee that an algorithm that performed well in the past will perform well in the future. The reason is that there are many factors that affect the stock price and there are uncertainties about the future. Therefore, in this paper, we propose a model using TimeGAN that predicts future returns well and selects algorithms that are expected to have high returns based on past records of the returns of algorithms. We use TimeGAN becasue it is probabilistic, whereas LSTM method predicts future time series data is deterministic. The advantage of TimeGAN probabilistic prediction is that it can reflect uncertainty about the future. As an experimental result, the method proposed in this paper achieves a high return with little volatility and shows superior results compared to many comparison algorithms.
Rojas-Mercedes, Norberto;Erazo, Kalil;Di Sarno, Luigi
Earthquakes and Structures
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v.22
no.5
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pp.503-515
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2022
This paper presents the development of seismic fragility curves for a precast reinforced concrete bridge instrumented with a structural health monitoring (SHM) system. The bridge is located near an active seismic fault in the Dominican Republic (DR) and provides the only access to several local communities in the aftermath of a potential damaging earthquake; moreover, the sample bridge was designed with outdated building codes and uses structural detailing not adequate for structures in seismic regions. The bridge was instrumented with an SHM system to extract information about its state of structural integrity and estimate its seismic performance. The data obtained from the SHM system is integrated with structural models to develop a set of fragility curves to be used as a quantitative measure of the expected damage; the fragility curves provide an estimate of the probability that the structure will exceed different damage limit states as a function of an earthquake intensity measure. To obtain the fragility curves a digital twin of the bridge is developed combining a computational finite element model and the information extracted from the SHM system. The digital twin is used as a response prediction tool that minimizes modeling uncertainty, significantly improving the predicting capability of the model and the accuracy of the fragility curves. The digital twin was used to perform a nonlinear incremental dynamic analysis (IDA) with selected ground motions that are consistent with the seismic fault and site characteristics. The fragility curves show that for the maximum expected acceleration (with a 2% probability of exceedance in 50 years) the structure has a 62% probability of undergoing extensive damage. This is the first study presenting fragility curves for civil infrastructure in the DR and the proposed methodology can be extended to other structures to support disaster mitigation and post-disaster decision-making strategies.
Purpose - Using a sample of Korean multinational corporations, we examine whether the relationship between tax risk and the implied cost of capital discriminates between the environmental, social, and corporate governance (ESG) of highly rated firms. Design/methodology - Firms with high tax risks have an increased uncertainty of future cash flows. Therefore, as the volatility of future cash flow increases, information asymmetry and the required return increases. Highly rated ESG firms can reduce information asymmetry, thereby weakening the positive relationship between tax risk and cost of capital. We employ the standard deviation of the cash effective tax rate as proxy of tax risk. We utilize the ESG rating data of the Korea Corporate Governance Service (KCGS). We use a PEG model, MPEG model, and GM model to measure the implied cost of capital. Findings - We find a positive association between the implied cost of capital and tax risk. The positive relationship between tax risk and the implied cost of capital weakens in highly rated ESG firms. Highly rated ESG firms prefer a stable tax position to invest after-tax cash flows into sustainable management. Therefore, the negative effects of tax risk on cost of capital can be reduced. Originality/value - This study provides empirical evidence that ESG activities can mitigate the negative impact of tax risk on the cost of capital for Korean multinational corporations. In a business environment where ESG activities are more important, the empirical results that ESG activities can reduce the corporate risk of Korean FDI companies are expected to provide implications for the ESG activities of multinational corporations.
Existing knowledge regarding the antecedents of the entrepreneurial orientation (EO) of firms is somewhat limited given the emphasis on its performance implications. To address this research gap, this study aims to explore the drivers of entrepreneurial orientation using the resource-based view (RBV) and contingency perspective. To test our hypotheses, this study uses 225 survey data collected from Korean exporters. Results show that the level of entrepreneurial orientation varies depending on organizational characteristics such as firm size and internationalization of the firm. Our findings also support the tenet of the contingency perspective by showing the influences of environmental characteristics such as technological turbulence and market uncertainty on the entrepreneurial orientation of firms. Our empirical research provides academic and practical implications for the field of entrepreneurship.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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