The volume of unstructured text data generated by various social media has been increasing rapidly; therefore, use of text mining to support decision making has also been increasing. Especially, issue Clustering-determining a new relation with various issues through clustering-has gained attention from many researchers. However, traditional issue clustering methods can only be performed based on the co-occurrence frequency of issue keywords in many documents. Therefore, an association between issues that have a low co-occurrence frequency cannot be discovered using traditional issue clustering methods, even if those issues are strongly related in other perspectives. Therefore, issue clustering that fits each of criteria needs to be performed by the perspective of analysis and the purpose of use. In this study, a multi-dimensional issue clustering is proposed to overcome the limitation of traditional issue clustering. We assert, specifically in this study, that issue clustering should be performed for a particular purpose. We analyze the results of applying our methodology to two specific perspectives on issue clustering, (i) consumers' interests, and (ii) related R&D terms.
When natural disasters occur, including earthquakes, tsunamis, and debris flows, they are often accompanied by various types of damages such as the collapse of buildings, broken bridges and roads, and the destruction of natural scenery. Natural disaster detection and warning is an important issue which could help to reduce the incidence of serious damage to life and property as well as provide information for search and rescue afterwards. In this study, we propose a novel computer vision technique for debris flow detection which is feature-based that can be used to construct a debris flow event warning system. The landscape is composed of various elements, including trees, rocks, and buildings which are characterized by their features, shapes, positions, and colors. Unlike the traditional methods, our analysis relies on changes in the natural scenery which influence changes to the features. The "background module" and "monitoring module" procedures are designed and used to detect debris flows and construct an event warning system. The multi-criteria decision-making method used to construct an event warring system includes gradient information and the percentage of variation of the features. To prove the feasibility of the proposed method for detecting debris flows, some real cases of debris flows are analyzed. The natural environment is simulated and an event warning system is constructed to warn of debris flows. Debris flows are successfully detected using these two procedures, by analyzing the variation in the detected features and the matched feature. The feasibility of the event warning system is proven using the simulation method. Therefore, the feature based method is found to be useful for detecting debris flows and the event warning system is triggered when debris flows occur.
The paper describes an optimization method based on the mathematical model of interaction within multibody 'bridge-track-cars" dynamic system. The interaction is connected with considerable dynamic phenomena influenced by high traffic speed (up to 400 km/h) on high-speed railroads. The trend analysis of a structure is necessary to determine the direction and resource of optimizing the system. Thus, scientific methods of decision-making process are necessary. The process requires a great amount of information analysis dealing with behavior and changes of the "bridge-track-cars system" that consists of mechanisms and structures, including transitions. The paper shows the algorithm of multi-criteria optimization that can essentially reduce weight of a bridge superstructure using big data analysis. This reduction is carried out in accordance with the constraints that have to be satisfied in any case. Optimization of real steel-concrete beam is exemplified. It demonstrates possibility of measures that are offered by the algorithm.
This study suggests a new approach for identifying core robot tech-nologies based on technological cross-impact. Specifically, the approach applies data mining techniques and multi-criteria decision-making methods to the co-classification information of registered patents on the robots. First, a cross-impact matrix is constructed with the confidence values by applying association rule mining (ARM) to the co-classification information of patents. Analytic network process (ANP) is applied to the co-classification frequency matrix for deriving weights of each robot technology. Then, a technique for order performance by similarity to ideal solution (TOPSIS) is employed to the derived cross-impact matrix and weights for identifying core robot technologies from the overall cross-impact perspective. It is expected that the proposed approach could help robot technology managers to formulate strategy and policy for technology planning of robot area.
인터넷의 급속한 발전으로 인하여 구매고객들의 구매 방식이 인터넷을 통하여 구매하는 방식으로 변해 가고 있다. 전자상거래에 참여한 소비자는 보다 저렴한 가격으로 제품을 구매하기 위하여 온라인 쇼핑몰을 스스로 탐색하거나 가격을 비롯한 여러 가지 기준에 따라 구매조건을 비교해주는 가격비교 사이트를 이용한다. 또는 온라인 경매 시장이나 공동구매 시장을 통하여 동일한 제품을 구매하기도 한다. 그러나 많은 쇼핑몰과 온라인 경매, 온라인 공동구매 시장에서는 동일한 제품에 대해 서로 다른 가격 결정방식에 따라 거래가 이루어지고 있다. 특히 온라인 경매나 온라인 공동구매의 경우에는 구매 가능한 시간이 제한될 뿐만 아니라 시간이 흐름에 따라 가격이 변화한다. 따라서 소비자들이 서로 다른 가격 결정 방식을 이해하고 이를 이용하여 여러 시장을 동시에 고려한 최적의 구매 의사결정을 내리는 것은 매우 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위하여 여러 시장에서의 시간에 따른 가격의 변화를 동시에 고려하며 소비자의 구매의사결정을 지원하는 의사결정 규칙과 문제해결 절차가 필요하다. 이러한 목적을 위해 각각의 시장에서의 구매의사결정은 소비자의 효용을 극대화시켜야 하며, 각각의 시장에서의 구매의사결정들은 조정과 협력을 통하여 전체 시장을 포괄하는 최적의 의사결정이 되어야 한다. 본 연구에서는 여러 가지 종류의 시장을 대상으로 구매의사결정을 하는 경우에 상호협동적으로 협상을 수행하는 방법론, 즉 규칙과 문제해결 절차를 개발하였고, 이를 수행할 수 있는 지능형 에이전트 시스템의 기본 구조와 협력적 협상을 수행하는데 필요한 메시지 구조를 설계하였다.
PURPOSES : This study aims to examine the differences between the existing traffic demand forecasting method and the traffic demand forecasting method considering future regional development plans and new road construction and expansion plans using a four-step traffic demand forecast for a more objective and sophisticated national highway maintenance. This study ultimately aims to present future pavement deterioration and budget forecasting planning based on the examination. METHODS : This study used the latest data offered by the Korea Transport Data Base (KTDB) as the basic data for demand forecast. The analysis scope was set using the Daejeon Metropolitan City's O/D and network data. This study used a traffic demand program called TransCad, and performed a traffic assignment by vehicle type through the application of a user equilibrium-based multi-class assignment technique. This study forecasted future traffic demand by verifying whether or not a realistic traffic pattern was expressed similarly by undertaking a calibration process. This study performed a life cycle cost analysis based on traffic using the forecasted future demand or existing past pattern, or by assuming the constant traffic demand. The maintenance criteria were decided according to equivalent single axle loads (ESAL). The maintenance period in the concerned section was calculated in this study. This study also computed the maintenance costs using a construction method by applying the maintenance criteria considering the ESAL. The road user costs were calculated by using the user cost calculation logic applied to the Korean Pavement Management System, which is the existing study outcome. RESULTS : This study ascertained that the increase and decrease of traffic occurred in the concerned section according to the future development plans. Furthermore, there were differences from demand forecasting that did not consider the development plans. Realistic and accurate demand forecasting supported an optimized decision making that efficiently assigns maintenance costs, and can be used as very important basic information for maintenance decision making. CONCLUSIONS : Therefore, decision making for a more efficient and sophisticated road management than the method assuming future traffic can be expected to be the same as the existing pattern or steady traffic demand. The reflection of a reliable forecasting of the future traffic demand to life cycle cost analysis (LCCA) can be a very vital factor because many studies are generally performed without considering the future traffic demand or with an analysis through setting a scenario upon LCCA within a pavement management system.
Purpose: Involvement of families in rounds is one strategy to implement patient- and family-centered care to help families get clear information about their child, and be actively involved in decision making. The purpose of this paper was to identify the major concepts of family-centered rounds for hospitalized children. Methods: We searched five electronic databases for relevant articles and used Whittemore and Knafl's integrative review methods to synthesize the literature. Articles published between June 2003 and January 2016 were reviewed and through full text screening 24 peer-reviewed articles were found that met the selection criteria for this review. Results: Through in-depth discussion and investigation of the relevant literature, four overarching components emerged: (a) cognition of parents and medical staff, (b) effective communication, (c) collaboration of family and medical staff, (d) coaching of medical staff. Conclusion: For successful family-centered rounds positive cognition is important. Appropriate communication skills and consideration of multi-cultural family can lead to effective communication. Offering consistent and transparent information is important for collaboration between family and medical staff. Prior education on family-centered rounds is also important. Four major components have been identified as basic standards for implementing family-centered rounds for hospitalized children.
Background: As the tremendous impact of extreme workloads, arduous working conditions, and disorganization disrupt humane job definitions in some industries, the need for workplace re-articulation was interfered to ameliorate psycho-social factors and suggest organizational intervention strategies. Especially for colossally wounded health-care (HC) systems, today it is now even more unrealizable to retain workforce resilience considering the immense impact of overwhelming working conditions. Methods: This study introduces employment of concurrent engineering tools to re-design humane workplaces annihilating abatement over devoured resources. The study handles HC-workforce resilience in a pioneering motive to introduce transformation of well-known motivators and proposes solutions for retention and resilience issues grounding on HC workers' own voice. Results: The proposed adjustable approach introduces integral use of focus group studies, SWARA, and QFD methods, and was practiced on a real-world case regarding Turkish HC workforce. The paper also presents widespread effects of findings by tendering generalized psycho-social rehabilitation strategies. Results confirmed the modifications of the most potent incessant motivators. Conclusion: "Burn out issues" and "Challenging work" were found as the most important motivator and satisfier, respectively, to be exigently fulfilled. Corrective interventions, required resolutions, and workplace articulation connotations were arbitrated in terms of entire outcomes on four dimensions in three different planning periods considering the current status, repercussions of pandemic, and contingency of similar catastrophes. Descriptive illustrations were additionally presented to support deducted interpretations.
본 연구에서는 도시 하수관거시스템의 침수위험순위 평가를 위하여 엔트로피(Entropy) 기법 및 다기준 의사결정기법의 하나인 프로메티(Preference Ranking Organization METHod for Enrichment Evaluations, PROMETHEE)를 적용하였다. 엔트로피와 프로메티를 이용한 침수위험순위 산정에 있어서 평가 대상이 되는 항목들은 두 가지의 접근방식으로 선정되었다. 먼저 침수발생 및 피해 규모에 영향을 미치는 인자로 지형 환경적 요인으로써 유역의 평균고도, 평균경사, 유역폭, 인구수 및 관밀도를 선정하였다. 또한 각 시스템별 침수가 가장 크게 발생하는 초과강우사상을 선정 및 적용하여 시스템내 월류발생량 및 발생지점 두 가지를 이용한 치수안전성 지수를 추가적으로 고려하였다. 본 논문에서 적용된 엔트로피기법과 프로메티에 의한 도시 하수관거시스템 침수위험순위 평가는 추후 하수관거 정비사업의 계획 및 추진에 있어서 각 시스템별 위험도에 따른 개량우선순위 결정 및 평가지표로서 활용될 수 있을 것이다.
우리나라의 농업용 저수지는 국가 주요 기반시설 중 하나로 국민의 삶에 중요한 역할을 수행하고 있다. 하지만 노후화된 저수지가 인명과 재산에 대한 위험 요소로 작용하고 있는 실정이다. 현재 전국에 40년이 넘은 노후화가 진행된 크고 작은 댐과 저수지가 건설되어 있다. 전국에 건설된 댐, 저수지의 관리주체는 여러 기관으로 나눠져 있다. 따라서 비용과 시간적 문제로 모든 댐, 저수지의 관리가 어려운 실정이다. 그렇기 때문에 적은 관리 인력과 전문지식이 부족한 현장의 관리자도 다수의 저수지에 대하여 위험요인을 신속히 파악하고 시설물을 상태를 파악할 수 있는 소규모 저수지에 최적화된 안정성 평가 시스템이 구축되어야 한다. 본 연구에서는 위험인자로 침투, 누수, 침하, 활동, 균열, 침식으로 항목들을 선정하였으며 항목들의 위험도를 평가하기 위해 다기준 의사결정(Multi-Criteria Decision Making : MCDM) 방법 중 하나인 계층적 분석 과정(AHP) 기법을 활용하였다. 분석 결과 침투, 누수, 균열, 활동, 침하, 침식 순으로 나타났다. 산정된 가중치를 활용하여 사전에 간편한 방법으로 댐 저수지 붕괴 위험도를 평가하여 정밀진단 우선순위를 결정 할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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