Promptly predicting changes in the salinity in rivers is an important task to predict the damage to agriculture and ecosystems caused by salinity infiltration and to establish disaster prevention measures. Because machine learning(ML) methods show much less computation cost than physics-based hydraulic models, they can predict the river salinity in a relatively short time. Due to shorter training time, ML methods have been studied as a complementary technique to physics-based hydraulic model. Many studies on salinity prediction based on machine learning have been studied actively around the world, but there are few studies in South Korea. With a massive number of datasets available publicly, we evaluated the performance of various kinds of machine learning techniques that predict the salinity of the Nakdong River Estuary Basin. As a result, LightGBM algorithm shows average 0.37 in RMSE as prediction performance and 2-20 times faster learning speed than other algorithms. This indicates that machine learning techniques can be applied to predict the salinity of rivers in Korea.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.6
no.6
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pp.403-412
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2016
As transaction and investment using technology are vitalized, the need for objective standards for the technology is increasing. Current technology value evaluation system is limited lacking reliability and objectivity. Besides the traditional evaluation methodology which are market approach, income approach and cost approach other diverse evaluation methodology such as real option method and royalty calculation method are being studied; however currently there are no dominant evaluation methodology in the market. Same value evaluation system cannot be applied between similar technologies because value of technology is relatively decided based on the target. Approaching through collective intelligence and crowd sourcing, in meaning of majority participant's decision can make objective and better result than handful of experts, suggest alternative to problems of such matter above. By grafting the four types of crowd sourcing model which are Wisdom, Voting, Funding and Creation, this paper will discuss the ways to enhance the objectivity of technology evaluation through direct evaluation utilizing expert group and the public's indirect evaluation.
Engineering's work area for plants is a technical area that directly affects productivity, performance, and quality throughout the lifecycle from planning, design, construction, operation and disposal. Using the different types of data that occur to make decisions is important not only in the subsequent process but also in terms of cyclical cost reduction. However, there is a lack of systems to manage and analyze these integrated data. In this paper, we developed a knowledge base-based plant engineering analysis platform that can manage and utilize data. The platform provides a knowledge base that preprocesses previously collected engineering data, and provides analysis and visualization to use it as reference data in AI models. Users can perform data analysis through the use of prior technology and accumulated knowledge through the platform and use visualization in decision-support and systematically manage construction that relied only on experience.
In structural health monitoring of large-scale structures, optimal sensor placement plays an important role because of the high cost of sensors and their supporting instruments, as well as the burden of data transmission and storage. In this study, a vibration sensor placement algorithm based on deep reinforcement learning (DRL) is proposed, which can effectively solve non-convex, high-dimensional, and discrete combinatorial sensor placement optimization problems. An objective function is constructed to estimate the quality of a specific vibration sensor placement scheme according to the modal assurance criterion (MAC). Using this objective function, a DRL-based algorithm is presented to determine the optimal vibration sensor placement scheme. Subsequently, we transform the sensor optimal placement process into a Markov decision process and employ a DRL-based optimization algorithm to maximize the objective function for optimal sensor placement. To illustrate the applicability of the proposed method, two examples are presented: a 10-story braced frame and a sea-crossing bridge model. A comparison study is also performed with a genetic algorithm and particle swarm algorithm. The proposed DRL-based algorithm can effectively solve the discrete combinatorial optimization problem for vibration sensor placements and can produce superior performance compared with the other two existing methods.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.5
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pp.67-75
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2023
This paper deals with the operation of air taxis, which is one of the latest innovative technologies aimed at solving the issue of traffic congestion in cities. A key challenge for the successful introduction of the technology and efficient operation is a vertiport location problem. This paper employs a discrete choice model to calculate choice probabilities of transportation modes for each route, taking into account factors such as cost and travel time associated with different modes. Based on this probability, a mathematical formulation to maximize the utilization rate for air taxi is proposed. However, the proposed model is NP-hard, effective and efficient solution methodology is required. Compared to previous studies that simply proposed the optimization models, this study presents a solution methodology using the cross-entropy algorithm and confirms the effectiveness and efficiency of the algorith through numerical experiments. In addition to the academic excellence of the algorithm, it suggests that decision-making that considers actual data and air taxi utilization plans can increase the practial usability.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.5
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pp.999-1008
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2023
Early prediction of chronic diseases such as diabetes is an important issue, and improving the accuracy of diabetes prediction is especially important. Various machine learning and deep learning-based methodologies are being introduced for diabetes prediction, but these technologies require large amounts of data for better performance than other methodologies, and the learning cost is high due to complex data models. In this study, we aim to verify the claim that DNN using the pima dataset and k-fold cross-validation reduces the efficiency of diabetes diagnosis models. Machine learning classification methods such as decision trees, SVM, random forests, logistic regression, KNN, and various ensemble techniques were used to determine which algorithm produces the best prediction results. After training and testing all classification models, the proposed system provided the best results on XGBoost classifier with ADASYN method, with accuracy of 81%, F1 coefficient of 0.81, and AUC of 0.84. Additionally, a domain adaptation method was implemented to demonstrate the versatility of the proposed system. An explainable AI approach using the LIME and SHAP frameworks was implemented to understand how the model predicts the final outcome.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.5
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pp.57-66
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2023
Asset valuation of social infrastructure is essential for rational decision-making for efficient management of assets. In addition, it can be an indicator for correctly recognizing assets. In general, Korea applies depreciated replacement cost based on the straight-line method to evaluate asset value, yet this is unsuitable for evaluating actual value because it is depreciated at a constant rate over the useful life period. In order to evaluate the asset value considering the performance of the bridge, the performance index of the bridge is estimated using the Weibull distribution. Using the estimated performance indicators and defect index, a new asset value evaluation method is proposed and compared and analyzed with the existing method. The proposed valuation method can take into account the performance of the bridge, so it is judged to be more objective and reasonable than existing method.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.561-566
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2011
In general, the early stage of urban renewal such as preparing a master plan and processing administrative works including planning permission are conducted by local governments in Korea. The local governments need to review the status of projects that are undergone in other local governments' territories. However, no integrated information system to manage information to this end at the level of nation exists in Korea. If the system would be developed, it may support central government to obtain information on required resources at the national level. In addition, local governments can gain guidance on the process and recognize potential problematic situations from others experience. The system should include functions to collect data on project summary, cost and schedule of projects according to local governments. The expected effects from using the information system are as following. First, information generated from project practice become more credible on account of management at the national level. Because the authorized party such as system administrative agents of governments are responsible for collecting and managing data. Second, the unified information system with no regard to the place where projects progresses reduces the efforts for accumulating reference data for aiding local governments decision making by providing appropriate information timely. Also, enhanced information accessibility for stakeholders make the project process clear. Finally, oversight management is enforced with visualization technology adopted in the system, presenting master plan and mass model including information on usage by floors and progressing information graphically. Ultimately, potential challenges can be anticipated by considering records accumulated from other local governments' projects. This paper presents concept, functionalities, and architecture of information system enabling to manage data from individual projects and aggregate those for oversight management for local and central governments. As a part of systems analysis, general requirements of briefing system for governments and necessary data fields to this end are identified.
Business analytics is a management tool for achieving significant business performance improvements. Many organizations fail to or only partially achieve their business objectives and goals from business analytics. Business analytics adoption is a multi-stage complex activity consisting of evaluation, adoption, and assimilation stages. Several research papers have been published in the field of business analytics, but the research on multi-stage BA adoption is fewer in number. This study contributes to the scant literature on the multi-stage adoption model by identifying the critical themes for evaluation, adoption, and assimilation stages of business analytics. This study uses the thematic content analysis of peer-reviewed published academic papers as a research technique to explore the key themes of business analytics adoption. This study links the critical themes with the popular theoretical foundations: Resource-Based View (RBV), Dynamic Capabilities, Diffusion of Innovations, and Technology-Organizational-Environmental (TOE) framework. The study identifies twelve major factors categorized into three key themes: organizational characteristics, innovation characteristics, and environmental characteristics. The main organizational factors are top management support, organization data environment, centralized analytics structure, perceived cost, employee skills, and data-based decision making culture. The major innovation characteristics are perceived benefits, complexity, and compatibility, and information technology assets. The environmental factors influencing BA adoption stages are competition and industry pressure. A conceptual framework for the multi-stage BA adoption model is proposed in this study. The findings of this study can assist the practicing managers in developing a stage-wise operational strategy for business analytics adoption. Future research can also attempt to validate the conceptual model proposed in this study.
Bonding carbon fiber-reinforced polymer (CFRP) laminates have been extensively employed in the restoration of steel constructions. In addition to the mechanical properties of the CFRP, the bond strength (PU) between the CFRP and steel is often important in the eventual strengthened performance. Nonetheless, the bond behavior of the CFRP-steel (CS) interface is exceedingly complicated, with multiple failure causes, giving the PU challenging to forecast, and the CFRP-enhanced steel structure is unsteady. In just this case, appropriate methods were established by hybridized Random Forests (RF) and support vector regression (SVR) approaches on assembled CS single-shear experiment data to foresee the PU of CS, in which a recently established optimization algorithm named Aquila optimizer (AO) was used to tune the RF and SVR hyperparameters. In summary, the practical novelty of the article lies in its development of a reliable and efficient method for predicting bond strength at the CS interface, which has significant implications for structural rehabilitation, design optimization, risk mitigation, cost savings, and decision support in engineering practice. Moreover, the Fourier Amplitude Sensitivity Test was performed to depict each parameter's impact on the target. The order of parameter importance was tc> Lc > EA > tA > Ec > bc > fc > fA from largest to smallest by 0.9345 > 0.8562 > 0.79354 > 0.7289 > 0.6531 > 0.5718 > 0.4307 > 0.3657. In three training, testing, and all data phases, the superiority of AO - RF with respect to AO - SVR and MARS was obvious. In the training stage, the values of R2 and VAF were slightly similar with a tiny superiority of AO - RF compared to AO - SVR with R2 equal to 0.9977 and VAF equal to 99.772, but large differences with results of MARS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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