The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.467-474
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2013
Construction contactors must continuously seek to improve their cash flows, which reside at the heart of their financial success. They require careful planning, analysis, and optimization to avoid the risk of bankruptcy, remain profitable, and secure long-term growth. Sources of cash include bank loans and retained earnings, which are conceptually similar in that they both incur a cost of capital. Financial management therefore requires accurate yet customizable modeling capabilities that can quantify all expenses, including said cost of capital. However, currently existing cash flow models in construction engineering and management have strongly simplified the manner in which interest is assessed, which may even lead to overstating it at a disadvantage to contractors. The variable nature of cash balances, especially in the early phases of construction projects, contribute to this challenging issue. This research therefore extends a new cash flow model with an accurate interest calculation. It utilizes singularity functions, so called because of their ability to flexibly model changes across any number of different ranges. The interest function is continuous for activity costs of any duration and allows the realistic case that activities may begin between integer time periods, which are often calendar months. Such fractional interest calculation has hitherto been lacking from the literature. It also provides insights into the self-referential behavior of compound interest for variable cash balances. The contribution of this study is twofold; augmenting the corpus of financial analysis theory with a new interest formula, whose strengths include its generic nature and that it can be evaluated at any fractional value of time, and providing construction managers with a tool to help improve and fine-tune the financial performance of their projects.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권10호
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pp.135-146
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2023
An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.
Amal Alshahrani;Jenan Mustafa;Manar Almatrafi;Layan Albaqami;Raneem Aljabri;Shahad Almuntashri
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.53-63
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2024
Alzheimer's disease is a brain disorder that worsens over time and affects millions of people around the world. It leads to a gradual deterioration in memory, thinking ability, and behavioral and social skills until the person loses his ability to adapt to society. Technological progress in medical imaging and the use of artificial intelligence, has provided the possibility of detecting Alzheimer's disease through medical images such as magnetic resonance imaging (MRI). However, Deep learning algorithms, especially convolutional neural networks (CNNs), have shown great success in analyzing medical images for disease diagnosis and classification. Where CNNs can recognize patterns and objects from images, which makes them ideally suited for this study. In this paper, we proposed to compare the performances of Alzheimer's disease detection by using two deep learning methods: You Only Look Once (YOLO), a CNN-enabled object recognition algorithm, and Visual Geometry Group (VGG16) which is a type of deep convolutional neural network primarily used for image classification. We will compare our results using these modern models Instead of using CNN only like the previous research. In addition, the results showed different levels of accuracy for the various versions of YOLO and the VGG16 model. YOLO v5 reached 56.4% accuracy at 50 epochs and 61.5% accuracy at 100 epochs. YOLO v8, which is for classification, reached 84% accuracy overall at 100 epochs. YOLO v9, which is for object detection overall accuracy of 84.6%. The VGG16 model reached 99% accuracy for training after 25 epochs but only 78% accuracy for testing. Hence, the best model overall is YOLO v9, with the highest overall accuracy of 86.1%.
Background: In Korea, riparian zones and some floodplains have been converted into agricultural fields and urban areas. However, there are essential for maintaining biodiversity, as they are important ecological spaces. There are also very important spaces for humanity, as they perform various ecosystem services in a changing environment including climate change. Due to the importance of rivers, river restoration projects have been promoted for a long time, but their achievement has been insignificant. Development should be pursued by thoroughly evaluating the success of the restoration project. Ecological restoration is to accelerate succession, a process that a disturbed ecosystem recovers itself, with human assistance. Ecological restoration can be a test bed for testing ecological theories in the field. In this respect, ecological restoration should go beyond a 'simple landscaping exercise' and apply ecological models and theories in restoration practice. Results: The cross-section of the restored stream is far from natural rivers due to its steep slope and artificial material. The vegetation profiles of the restored streams did not reflect the flooding regime of the river. The species composition of the vegetation in the restored stream showed a significant difference from that of the reference stream, and was also different from that of an unrestored urban stream. Although species richness was high and the proportion of exotic species was low in the restored stream, the effect was offset by the high proportion of gardening and landscaping plants or obligate terrestrial plants. Conclusions: Based on both the morphological and ecological characteristics of the river, the restoration effect in the restored stream was evaluated to be very low. In order to solve the problems, a systematic adaptive management plan is urgently required. Furthermore, it is necessary to institutionalize the evaluation of restoration effects for the development of river restoration projects in the future.
본 연구에서는 6시그마에서 기대한 성과를 얻으려면 도입과정에서 일련의 단계를 거쳐야 한다는 가정을 하였으며 특히 조직성숙이 성과에 미치는 영향을 분석하고 있다. 6시그마에서 성과를 얻는 단계를 준비단계, 수용단계, 성숙단계로 정의하여 단계적 모형을 제시하였다. 준비단계는 다시 조직변화오인, 추진시스템요인으로 세분하였고, 결과변수인 성과는 시장경쟁력성과, 조직구성원성과, 재무성과로 구분하였다. 6시그마를 도입하여 기대한 성과를 얻으려면 이 단계를 순차적으로 거쳐야 한다는 가정을 토대로 단계모형과 경쟁모형을 설정하여 구조방정식 모형을 통하여 비교 분석하였다. 기업을 표본단위로 한 판단표집(judgement sampling)을 통해 설문자료를 수집 처리하였다. 최종적인 분석에는 281 업체에서 수집된 자료가 사용되었다. 6시그마를 도입하고자 하는 기업은 준비단계, 수용단계, 그리고 성숙단계까지 도달해야만 기대한 성과를 얻을 수 있다는 것을 분석결과로 제시한다. 즉, 준비와 수용만 되었다고 큰 성과를 얻는다기보다는 성숙단계까지 가야만 성과를 제대로 얻을 수 있음을 시사하고 있다.
스마트폰 사용자를 대상으로 하는 시장에서 오픈마켓운영에 의한 비즈니스 모델은 다음의 몇가지 중요한 요소에 의해서 결정된다. 첫째, 효과적인 기술기반 플랫폼을 개발자들에게 제공함으로써 기업영역 이외의 개발자들이 쉽게 익히고, 응용하고, 개선할 수 있는 환경을 구축하도록 한다. 둘째, 첫째 조건에 의해서 많은 재능 있는 개발자들이 특정 플랫폼의 오픈마켓에 참여하게 되면, 이들의 어플리케이션을 이용하는 고객층이 충분히 확보되고, 따라서 지속적으로 새로운 개발참여자들을 유도할 수 있는 어플리케이션 수익시장이 성장한다. 셋째, 플랫폼 제공자와 어플리케이션 제공자, 그리고 어플리케이션 제공자와 어플리케이션 사용자의 신뢰관계가 구축될 수 있는 평가시스템 및 사용자 커뮤니티 시스템이 앞 선 수익시장의 성장을 지속시키고 더욱 향상시키는 역할을 하게 된다. 본 논문은 이와 같은 오픈마켓 기반 비즈니스 모텔의 요건을 검토하고, 특히 세 번째 단계의 현상을 실증적 자료를 통해 분석하여 봄으로써 오픈마켓시스템 내에서의 사용자 혁신의 역할과 그 위임적 특성의 중요성에 대해서 검토해 보고자 한다. 특히 사용자 평가시스템 및 사용자 피드백 시스템을 제공하고 있는 스마트폰 소셜게임 커뮤니티를 중심으로 소셜게임 네트워크의 사용자 참여적 기제에 대한 역할과 유용성을 중심으로 검토할 것이다. 이와 같은 연구에 대한 효과적인 접근방법으로서 복수 내재형 사례연구방법을 이용하여 자료를 수집하고 분석하였다. 이와 같은 소셜게임 네트워크구조의 사용자 혁신 위임 모형은 오픈마켓시스템 내에서 사용자의 역할과, 그 특성에 의한 미래 ICT의 발전양상을 가늠하는 연구문제로서의 의의를 가진다.
소프트웨어 프로젝트에 대해 12개의 다른 소프트웨어 생명주기 모델들이 제안되었지만 모든 소프트웨어의 특성을 만족시킬 수 있는 일반화된 모델이 없는 실정이다. 개발조직은 여러 모델들을 적절히 혼합하여 개발될 시스템과 능력에 맞도록 새로운 모델을 개발하여야만 한다. 본 논문에서는 다양한 소프트웨어 개발 상황에 보다 적합할 것으로 판단되는 중첩-동시개발 생명주기 모델을 제안하였다. 먼저, 개발 과정을 추상화와 구현으로 구분하여 추상화는 개념정립단계부터 상세설계단계 시작시점까지로, 구현은 상세설계단계부터 시스템 시험단계로 분류하였다. 다음으로, 추상화는 파레토 법칙을 적용하여 하나의 단계에서 개발될 기능이 20% 진행된 시점에서 다음 단계를 시작하는 중첩된 단계 개념을 도입하였다. 구현은 하나의 UC가 완료되면 바로 다음 단계 수행 팀에게 전달하여 여러 단계가 동시 수행되어 개발하는 형태를 도입하였다. 제안된 모델은 개발자원 활용의 비효율성을 크게 줄일 수 있는 장점이 있다. 제안된 모델을 적용시 보다 빠른 시간에 보다 저렴한 비용으로 보다 좋은 품질의 소프트웨어를 개발하여 고객에게 납품할 수 있어 고객을 만족도를 향상시킬 수 있으며, 더불어 소프트웨어 개발 성공률을 높이는데도 기여할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 CT영상기반 3차원 고관절모델을 이용한 컴퓨터시뮬레이션을 통해서 고관절의 운동범위(Range of Motion)를 측정하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서는 그 측정방법에 대한 기술적인 사항을 제시하고, 그 기술이 재현성 있게 실현할 수 있도록 대퇴골두 중심점의 결절, 대퇴골 외전(Abduction)/내전(adduction)회전축, 굽힙(flexion)/신전(extension) 회전축을 정의하고 측정하는 명확한 방법을 제시하였다. 외전각은 해부학적인 시상면(Sagittal plane)상의 Anterior-Posterior축에 대해 아래쪽(Inferior)면으로부터 Lateral 쪽으로의 회전각으로 정의된다. 최대외전각은 대퇴골두가 엉덩이뼈(Pelvis)의 절구(Acetabulum)의 테두리와 겹치지 않고 Anterior-Posterior축을 중심으로 회전할 수 있는 최대 외전각으로 결정된다. 굴곡각은 해부학적인 관상면(Coronal plane)상의 Medial-Lateral축에 대해 아래쪽(Inferior)면으로부터 회전각으로 정의된다. 최대굴곡각은 대퇴골이 Medial-Lateral축을 중심으로 엉덩이뼈(Pelvis)의 절구(Acetabulum)의 테두리와 겹치지 않고 회전할 수 있는 최대 굴곡각으로 결정된다. 정상고관절에 비해 인공고관절술을 받은 해당 환자의 경우, 외전에서는 60도 정도, 굽힘에서는 4도 정도 운동범위가 줄어들 수 있다는 예측이 나왔다. 본 연구에서 행한 시뮬레이션을 해보고 외전의 경우 운동범위의 감소가 예측되므로, 대퇴골두를 조금 큰 것을 고르거나 대퇴골목부의 길이 (femoral neck offset)를 길게 시술해야 할 필요가 있음을 의미한다.
최근 경력단절여성의 사회 복귀 정책의 일환의 하나로 창업으로의 진로가 강조되고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 경력단절여성의 계획된 우연역량이 창업의지에 미치는 영향에 대하여 연구하였다. 개인의 환경요인인 성공적 역할모델과 사회적 지원세력의 조절효과를 검증하였다. 경력단절 경험이 있는 여성 139명을 대상으로 실증분석 한 결과는 다음과 같다. 첫째, 경력단절여성의 계획된 우연역량이 창업의지에 긍정적 영향을 주었다. 둘째, 경력단절여성의 계획된 우연역량과 창업의지와의 관계에서 성공적 역할모델은 조절효과는 나타나지 않는 걸로 검증되었다. 셋째, 경력단절여성의 계획된 우연역량과 창업의지와의 관계에서 사회적 지원세력의 조절효과는 나타나지 않는 걸로 검증되었다. 경력단절여성들에게는 개인 환경요인의 조절효과 보다는 개인의 심리적역량인 계획된 우연역량이 창업의지에 직접적인 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 경력단절여성의 창업의지를 높이기 위해서는 창업의 접근성을 높이고 창업에 대한 인식을 높일 수 있는 심리적 역량강화 프로그램의 개발이 필요하다. 또한, 경력단절여성의 창업의지의 고취는 계획된 우연역량을 향상시키는 노력과 동시에 경력단절 후 창업에 성공한 역할모델과 성공사례 발굴 등의 노출 기회를 지속적으로 확대할 필요가 있고, 창업기회를 발견할 수 있도록 용기, 조언, 변화 관리에 도움을 줄 수 있는 사회적 지원세력을 확대해 나가는 것이 필요하다.
본 연구는 2012년 과학기술정책연구원(STEPI)의 기술혁신조사(KIS)를 이용하여, R&D협력과 내부R&D투자와의 양방향성 관계를 규명하고, 내부R&D투자와 R&D협력이 기술혁신성과에 주는 효과를 분석하였다. 우선 기업의 내부R&D투자와 R&D협력 간의 상호 작용에 관해서는 두 개의 방정식을 설정하고 SUR 모형으로 동시에 추정하였고 내부R&D투자와 R&D협력이 기업의 기술혁신성과에 미치는 효과는 Probit 모형으로 추정하였다. 국내 R&D 활동에 관한 기존 문헌들과는 달리 본 연구는 R&D협력, 내부R&D투자 및 기술혁신과정의 구조적 체계를 감안하여 종합적인 분석을 제시하고자 하였다. 분석결과, R&D협력과 내부R&D투자의 관계는 서로 양방향의 긍정적인 효과가 있음을 확인하였고 내부R&D투자는 기술혁신 실현 가능성을 높인다는 점을 발견하였다. 결론적으로 내부R&D투자와 R&D협력 간의 양방향성과 보완성이 존재하므로 이러한 기능을 높이는 것이 R&D시스템의 효율성 제고에 도움이 된다는 정책적 시사점을 도출하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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