The most important things for a forest fire detection system are the exact extraction of the smoke from image and being able to clearly distinguish the smoke from those with similar qualities, such as clouds and fog. This research presents an intelligent forest fire detection algorithm via image processing by using the Gaussian Mixture model (GMM), which can be applied to detect smoke at the earliest time possible in a forest. GMMs are usually addressed by making the model adaptive so that its parameters can track changing illuminations and by making the model more complex so that it can represent multimodal backgrounds more accurately for smoke plume segmentation in the forest. Also, in this paper, we suggest a way to classify the smoke plumes via a feature extraction using HSL(Hue, Saturation and Lightness or Luminanace) color space analysis.
Moon-Sun Park;Young-Ai Kim;Seung-Wook Lee;Sung-Ryul Bae;Hyun-Wook Kang;Byoung-Jun Min;Yong-Su Kim
국제학술발표논문집
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The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1570-1575
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2009
The purpose of this research is to propose the conceptual model of Scenario-based Project Planning Expert System which has not been used in domestic LNG plant industry. This research examines data on the plant project planning expert system of domestic and oversea, analyzes the components of project planning expert systems and benchmark excellent cases. The conceptual model of LNG plant project planning expert system is established through the procedure as has been noted above. The results of this research are as follows: First, this research draws out such components of LNG plant project planning expert system as feasibility, cost control, contract management and risk management. Second, this research proposes the conceptual model of LNG plant project planning expert system which core module is consist of feasibility evaluation, life cycle cost evaluation and decision making. Finally, each module of LNG plant project planning expert system would be integrated into the Scenario-based Project Planning Expert System.
The ready-made garments (RMG) have been making a crucial contribution about of 81% of total export and 12.36 % of total GDP of the country which is now the single biggest export earner for Bangladesh. The cheap production cost is the key important factor to explore this RMG sector. But these RMG sector is running on the basis of intuition based decisions. Though they are making profit it is not optimal. In this study, a deterministic model is developed to help the RMG to minimize the production cost and to maximize their profit along with optimal utilization of available resources. 10 different types of products are taken from one of the garments factories of Gazipur, Dhaka to prepare this research work. This model suggests the manufacturer on which products along with how much should be produced to meet the future demand by maintaining the lowest production cost that ultimately maximize the profit of the organization, and also helps Bangladesh to compete in the international market with 'Made in Bangladesh'. LINDO programming is used here to solve this LP model.
Driven by the vague assessment big data, a product service system (PSS) evaluation method is developed based on a hybrid model of multi-weight combination and improved TOPSIS by relative entropy. The index values of PSS alternatives are solved by the integration of the stakeholders' vague assessment comments presented in the form of trapezoidal fuzzy numbers. Multi-weight combination method is proposed for index weight solving of PSS evaluation decision-making. An improved TOPSIS by relative entropy (RE) is presented to overcome the shortcomings of traditional TOPSIS and related modified TOPSIS and then PSS alternatives are evaluated. A PSS evaluation case in a printer company is given to test and verify the proposed model. The RE closeness of seven PSS alternatives are 0.3940, 0.5147, 0.7913, 0.3719, 0.2403, 0.4959, and 0.6332 and the one with the highest RE closeness is selected as the best alternative. The results of comparison examples show that the presented model can compensate for the shortcomings of existing traditional methods.
Semantic Web society initially focused only on data but has gradually moved toward knowledge. Recently rule beyond ontology has emerged as a key element of the Semantic Web. All of these activities are obviously aiming at making data and knowledge on the Web sharable and reusable between various entities around the world. If one of ultimate visions of the Semantic Web is to increase human's decision making quality assisted by machines, there is a missing but important part to be shared and reused. It is knowledge about constraints on data and concepts represented by ontology which should be emphasized more. In this paper, we propose Semantic Web Constraint Language (SWCL) based on OWL and show how effective SWCL can be in representing and solving an internet shopper's decision making problem by an implementation of a shopping agent in the Semantic Web environment.
This study is aimed at proposing a new approach to designing UDSS (Ubiquitous Decision Support System) which allows context-awareness and connectivity. In the previous studies, the need to design UDSS and analyze its performance empirically was raised. However, due to the complexity of empirical approaches, there is no study attempting to tackle this research issue so far. To fill this research void, this study proposes a Mobile Delivery System (MDS) as a form of UDSS, empirically analyzing how users perceive its context-awareness and connectivity functions. Especially, to add more rigor to the proposed approach to know how much it works well in the decision-making contexts, we considered three decision making phases (intelligence, design, choice) in the research model. With the valid questionnaires collected from 340 users of the MDS, we induced statistically proven results showing that both context-awareness and connectivity of the proposed UDSS (or MDS) influence the decision making steps positively and then contribute to improving the decision making quality.
Expectation and interest about e-CRM are rising for more efficient customer management in on-line including electronic commerce. The decision-making tree can be used usefully as the data mining technology for e-CRM. In this paper, the representative decision making techniques, CART, C4.5, CHAID analyzed the differences in personalization point of view with actuality customer data through an experiment. With these analysis data, it is proposed a new decision-making tree system that has big advantage in personalization techniques. Through new system, it can get following advantage. First, it can form superior model more qualitatively in personalization by adding individual's weight value. Second it can supply information personalized more to customer. Third, it can have high position about customer's loyalty than other site of similar types of business. Fourth, it can reduce expense that cost marketing and decision-making. Fifth, it becomes possible that know that customer through smooth communication with customer who use personalized service wants and make from goods or service's quality to more worth thing.
본 연구에서는 국내 해안지역에 존재하는 카드뮴을 산업 폐기물인 제강슬래그를 이용하여 제거하고자, 제강슬래그의 카드뮴 제거 성능을 평가하였다. 이를 위해 회분식 실험으로 등온흡착 실험과 동적흡착 실험을 수행하였다. 등온 흡착 실험을 통해 제강슬래그의 카드뮴 제거는 Langmuir 모델이 Freundlich에 비해 잘 맞음을 확인하였고 최대 흡착량(${\beta}$)을 계산할 수 있었다. 동적흡착 실험결과의 경우, 유사이차 모델을 이용해 해석하였고 카드뮴의 초기농도가 높을수록 평형 흡착량 ($q_e$)은 증가하였고 반응상수 ($k_2$)와 초기반응속도 (h)는 줄어들었다. 모사해수 조건에서 $q_e$는 증류수 조건과 큰 차이가 없었지만 $k_2$와 h는 증류수에 비해 줄어들었다. 또한, 유사이차 모델을 통해 예측된 $q_e$이 등온흡착 실험에서 구한 평형 흡착량 ($C_s$)과 유사해 동적흡착 실험결과로 등온흡착 실험결과를 예측하는 것이 가능함을 확인하였으며 유사이차 모델을 이용해 목표 제거율에 도달하는 반응시간을 계산할 수 있었다.
Given the limited water resources and the presence of multiple decision makers with different and usually conflicting objectives in the exploitation of water resources systems, especially dam's reservoirs; therefore, the decision to determine the optimal allocation of reservoir water among decision-makers and stakeholders is a difficult task. In this study, by combining a fuzzy VIKOR technique or fuzzy multi-criteria decision making (FMCDM) and the Young's bilateral bargaining model, a new method was developed to determine the optimal quantitative and qualitative water allocation of dam's reservoir water with the aim of increasing the utility of decision makers and stakeholders and reducing the conflicts among them. In this study, by identifying the stakeholders involved in the exploitation of the dam reservoir and determining their utility, the optimal points on trade-off curve with quantitative and qualitative objectives presented by Mojarabi et al. (2019) were ranked based on the quantitative and qualitative criteria, and economic, social and environmental factors using the fuzzy VIKOR technique. In the proposed method, the weights of the criteria were determined by each decision maker using the entropy method. The results of a fuzzy decision-making method demonstrated that the Young's bilateral bargaining model was developed to determine the point agreed between the decisions makers on the trade-off curve. In the proposed method, (a) the opinions of decision makers and stakeholders were considered according to different criteria in the exploitation of the dam reservoir, (b) because the decision makers considered the different factors in addition to quantitative and qualitative criteria, they were willing to participate in bargaining and reconsider their ideals, (c) due to the use of a fuzzy-logic based decision-making approach and considering different criteria, the utility of all decision makers was close to each other and the scope of bargaining became smaller, leading to an increase in the possibility of reaching an agreement in a shorter time period using game theory and (d) all qualitative judgments without considering explicitness of the decision makers were applied to the model using the fuzzy logic. The results of using the proposed method for the optimal exploitation of Iran's 15-Khordad dam reservoir over a 30-year period (1968-1997) showed the possibility of the agreement on the water allocation of the monthly total dissolved solids (TDS)=1,490 mg/L considering the different factors based on the opinions of decision makers and reducing conflicts among them.
The aim of this descriptive cross-sectional study was determine the effect of critical thinking and clinical decision-making on ethical dilemmas. A survey of dental hygienists residing in Busan and South Gyeongsang, Korea was conducted using convenience sampling between September and December, 2013. A total of 153 responses were used in the final analysis. Data analysis and structural equation modeling were performed with IBM SPSS Statistics(version 21.0) and AMOS(version 18.0) programs. A negative(-) correlation coefficient(-0.37) was observed between critical thinking and ethical dilemmas on statistical analysis, i.e., higher critical thinking led to less ethical dilemmas(p=0.024, CR=-2.264). The values from the structural equation model were ${\chi}^2=98.124$ df=66, GFI=0.919, AGFI=0.871, and RMSEA=0.057. This study proposed a theoretical model in which critical thinking, ethical values, and decision-making skills should be firmly established to effectively respond to specific situations, such as ethical dilemmas, and that greater tendencies for critical thinking led to less ethical dilemmas, thereby demonstrating a negative(-) correlation between the two parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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