In the plant industry, the share of equipment accounts for 45 ~ 75%, which is very high. It is a traditional plant centered on processes and reactions like petroleum and chemical plants. Renewable energy generation plants such as wind power generation and solar power generation are equipment-centric plants. Equipment-centric plants are very important not only in the EPC phase but also in the operation and management phase. The procurement of equipment for plant operation and management can be divided into make and buy. Make is a method of producing equipment itself, and buy is a method of procuring equipment from the outside. The procurement method of the equipment directly affects the plant operation and management cost. In this study, the decision making of equipment procurement method for plant operation and management is defined as 4 phase. Each phase is selection of procurement decision-making objects, technology strategy perspective, finance perspective, and production perspective. In detail, we defined selection process of procurement decision-making objects and technology strategy perspective process. We will contribute to the enhancement of the competitiveness of the plant operation and management area by carrying out researches on the process and application examples of financial and production perspectives in the future.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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제1권1호
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pp.11-16
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2023
Accurate hospital case modeling and prediction are crucial for efficient healthcare. In this study, we demonstrate the implementation of regression analysis methods in machine learning systems utilizing mathematical statics and machine learning techniques. The developed machine learning model includes Bayesian linear, artificial neural network, decision tree, decision forest, and linear regression analysis models. Through the application of these algorithms, corresponding regression models were constructed and analyzed. The results suggest the potential of leveraging machine learning systems for medical research. The experiment aimed to create an Azure Machine Learning Studio tool for the speedy evaluation of multiple regression models. The tool faciliates the comparision of 5 types of regression models in a unified experiment and presents assessment results with performance metrics. Evaluation of regression machine learning models highlighted the advantages of boosted decision tree regression, and decision forest regression in hospital case prediction. These findings could lay the groundwork for the deliberate development of new directions in medical data processing and decision making. Furthermore, potential avenues for future research may include exploring methods such as clustering, classification, and anomaly detection in healthcare systems.
The purpose of the study were to assist foodservice managers in complex decision making by utilizing computerized cost accounting system and to relieve managers from repetitive and routine tasks so that more adequate patient care and consultation can be provided. The scope of the computer-assisted cost accounting system consists of budget, menu planning, purchasing, inventory, cost control and financial reporting. The content of the computerized system are summarized as follows ; 1) For budgeting monthly income was estimated by calculating unit cost of each meal and forecasting serving numbers. The actual serving numbers for patients and employees were totaled everyday, and utilized as the basic data base for estimating income and planning menu. The monthly lists of meal sensus were generated. 2) for menu planning concersion factors were computed based on the standarized recipe for 50 servings. Daily menus for patients and employees which include total amounts of each ingredient and cost analyzed information were generated. 3) Daily and monthly purchasing report for each food item classified by patient and employee meals were generated. 4) Inventory transactions such as recipts and issues were totalized daily for each stocked item, and monthly inventory reports were generated. 5) Cost analysis reports for each menu item were generated into two ways based on the budget coat as well as the purchasing cost. 6) Editing new recipes and updating food costs change to the data base were carried out. 7) Financial reports were generated monthly, first-half and second-half of the year, and yearly basis.
As has been expected, economic factors are a major consideration in almost every decision in building design process. Assuming that improving a lighting system, existing or proposed, will reduce operating cost, what preliminary economic guidelines can be established to determine whether any proposed investment appears cost effective? In such a case a reasonable technique to compare system costs is by life-cycle costing. Stated simply, a life-cycle cost represents the total cost of a system over its entire life cycle, that is, the sum of first cost and all future costs. This paper aims to exemplify the benefit of daylighting in term of economic consideration. Four different electric lighting system designs are proposed and a lighting control system that is continuously operating according to the level of daylight in the space has been adapted. The accumulated performance of electric and daylighting is figured out to declare the effective depth of daylight in the space. The analysis on the saving amount of lighting energy due to daylight has been undertaken in answer to the question, that is, several projects are being considered, which is the most desirable from the cost-effectiveness viewpoint. The result shows clearly that although denser layout of lighting fixtures might be more effective to interface to the level of daylight ceaselessly changeable, its economic benefit may not meet the expected criterion the reason of increased initial investment and maintenance cost for the fixtures and control hardware.
Recently, the breakdown of online banking servers and the leakage of customer information give rise to much concern about the security of information systems in financial and banking companies in Korea. The enforcement of security for information system becomes much more important issue than earlier. However, the security reinforcement of information system is restricted by a budget. In addition, the activities' cost to secure information system from threatening are under uncertain circumstances and should be established by a human decision maker who is basically uncertain and vague. Thus, making the budget for information system is exposed to any extent of the risk for these reasons. First, we introduce brief fuzzy set theory and fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) methodology. Then, the cost elements that comprise yearly budget are presented and the priorities among the cost elements are calculated by fuzzy AHP. The cost elements that are exposed to risk are evaluated from the both perspectives of the risk impact and risk occurrence possibility which are expressed as linguistic terms. To get information on the risk profiles-pessimistic, most likely, and optimistic-for each cost element, the evaluation is accomplished and the result is presented. At last, the budget ranges-minimum, mode, maximum-for each cost element are estimated with the consideration of the risk profiles.
The purpose of this study is to computerize street tree management using a CAD program in order to manage the drawing record of street trees systematically and concurrently. The configuration of this program is composed of Reference Data, Data Inquiry, and Cost Assessment. The Reference Data includes characteristics of trees, monthly managements records, damage by blight and insects and usage of pesticides. The Data Inquiry includes an individual search of the tree index, simple searches and multiple searches. The Cost Assessment includes two main components, the data input with labor cost, manure ocst and pesticide cost and the assesment of management cost for prevention of blight and insects, pruning and fertilization. The results of this study are as follows: 1) When there are practices such as transplanting and removing of street trees it is immediately updated with the various situation. By creating an in progress a tree management system, up to the date information can be given to the manager for decision making. 2) To identify individual tree at the site or in drawing, the street name and numbers were used instead of coordinates. Tree tags are attached to the street trees individually. It can make DB management simple and easy. 3) By doing simple or multiple search with constructed DB, data can be provided quickly. 4) The result of this type of search are useful in the assessment of management cost very useful in regards to items such as the pruning, pesticides scattering and fertilization. 5) By using the AutoCAD software and existing PC without purchasing new equipment, the cost of system implementation can be minimized.
Risk-based estimation has been successfully introduced into the construction industry. By incorporating historical data associated with probability analysis, risk-based estimate is an effective decision support aid in considering whether to launch a particular project. The industry challenges, however, especially related with management issues, such as labor shortage, wage growth, and supply chain complexity, have often resulted in poor cost performance. The insufficient assessing the project characteristics (i.e., resource availability, project complexity, and project delivery method) can be the main reasons in the poor cost performance. Because the accuracy level of cost performance prediction can be enhanced by extensive evaluation of the subject project characteristics, a new approach for predicting cost performance in an earlier stage of a project can improve the Industry substantiality, in other words, value maximization. The purpose of this paper is to develop a new methodology in developing a risk-based estimate tool by incorporating extensive project characteristics. To do this, an extensive industry survey was conducted from both private and public sectors in building industry in Korea. In addition, significant project characteristics were identified in terms of cost performance indicator. Although the data collection is limited to Korean industry the suggested approach provides the industry with a straightforward methodology in risk management. As many researchers maintained that front-end planning efforts are crucial in achieving the successful outcome in building projects, the new method for risk-based estimation can Improve the cost performance as well as enhance the fulfillment in terms of business sustainability.
본 연구는 화원레저관광판지 개발에 따른 편익비용을 산출하였다. 편익비용 산출을 위해 본 연구에서는 개선된 여행자비용법과, 교통수단을 다양화하고, 설문응답자의 확신도 고려한 진전된 여행자비용법을 제안하였다. 그 결과 확신도 52%와 할인율 10%시 편익비용은 2928억 5백만원이고, GDP성장률 4%고려시 3045억 17백만원인 것으로 나타났다.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.176-181
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2011
A role of cost modeler is that of facilitating design process by the systematic application of cost factors so as to maintain sensible and economic relationships between cost, quantity, utility and appearance. These relationships help to achieve the client's requirements within an agreed budget. The purpose of this study is to develop a parametric cost estimating model for the early design stage by using the multi-dimensional system of OLAP (On-line Analytical Processing) based on the case of quantity data related to architectural design features. The parametric cost estimating models have been adopted to support decision making in the early design stage. These models typically use a similar instance or a pattern of historical case. In order to effectively use this type of data model, it is required to set data classification and prediction methods. One of the methods is to find the similar class in line with attribute selection measure in the multi-dimensional data model. Therefore, this research is to analyze the relevance attribute influenced by architectural design features with the subject of case-based quantity data used for the parametric cost estimating model. The relevance attributes can be analyzed by Analytical Characterization. It helps determine what attributes to be included in the OLAP multi-dimension.
건설 프로젝트의 초기 단계인 기획단계에서 산정된 공사비는 발주자의 의사결정에 큰 영향을 미치며, 프로젝트의 성공에 있어 중요한 요소로 작용한다. 그러나 국내 공공아파트 건설프로젝트의 경우, 공사비 예측은 실적데이터를 활용한 면적당 단가 방식에 머물러 있으며, 몇몇의 발주기관을 제외하고는 체계적인 건축공사비 산정 시스템을 구축하고 있지 않기 때문에 사업 초기단계에서 적정한 공사비를 예측할 수 없는 어려움이 따른다. 이에 본 연구는 선행연구에서 제시한 사례기반추론을 이용하는 공사비 예측방법을 사용하여 공공아파트 기획단계 적정 공사비 산정 시스템을 개발하였으며, 시스템 데이터베이스에 포함되지 않은 10개의 공공아파트 프로젝트 사례와 19명의 공공발주기관 실무담당자를 대상으로 시스템의 효용성과 적용된 방법론의 타당성을 검증하였다. 검증결과 평균 6.15%, 표준편차 4.39%의 총 공사비 예측 오차율을 나타내었으며, 공공발주기관의 실무자들은 본 연구에서 개발한 시스템이 현행 공사비 산정업무를 크게 개선할 수 있을 것이라고 평가하였다. 본 연구는 국내 공사비 예측 기술 및 사업비 관리 기술 발전의 토대를 제공하고 공사비 산정결과의 정밀성 및 일관성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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