Dinh, Gia Huy;Yoon, Dae-Gwun;Keum, Jong-soo;Doan, Thi Bich Thuy
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.11a
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pp.155-157
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2018
Over the last two decades, Vietnam's record on economic growth was remarkable, with a lot of potential to develop, Vietnam's GDP per capita growth has been among the best in the world. City logistics play a crucial role in Vietnam's economy, the more effective these services are the more competitive of the industry and trade of each country is. However, the logistics system in Vietnam is spontaneous and lacking professionalism. This paper aims to analyze Vietnam's economy overview and evaluate the development of logistics in three big cities of Northern Vietnam by using a set of criteria used in the TOPSIS method. .As a result of the analysis, the value of Ci* for storage and transportation is 0.91, which is the highest value in Hanoi.
This study proposes the framework to select the representative general circulation model (GCM) for climate change projection. The grid-based results of GCMs were transformed to all considered meteorological stations using inverse distance weighted (IDW) method and its results were compared to the observed precipitation. Six quantile mapping methods and random forest method were used to correct the bias between GCM's and the observation data. Thus, the empirical quantile which belongs to non-parameteric transformation method was selected as a best bias correction method by comparing the measures of performance indicators. Then, one of the multi-criteria decision techniques, TOPSIS (Technique for Order of Preference by Ideal Solution), was used to find the representative GCM using the performances of four GCMs after the bias correction using empirical quantile method. As a result, GISS-E2-R was the best and followed by MIROC5, CSIRO-Mk3-6-0, and CCSM4. Because these results are limited several GCMs, different results will be expected if more GCM data considered.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.33
no.3
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pp.917-926
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2013
This study presents the feasibility of fuzzy multi-criteria decision making (MCDM) techniques for the robust prioritization of projects. It is applied to water resources planning problem. Results from weighted sum method (WSM), analytic hierarchy process (AHP), revised analytic hierarchy process (R-AHP), and TOPSIS are compared with those from Fuzzy WSM, Fuzzy, AHP, Fuzzy R-AHP, and Fuzzy TOPSIS. For the calculation, all weights on criteria and the normalized data were obtained from the same investigation. As a result, the rankings from four MCDM techniques are slightly different while those from fuzzy MCDM show the comparatively consistent ranking. Therefore, it is desirable to use fuzzy MCDM technique when MCDM is used for the prioritization problem, since fuzzy MCDM can include the uncertain variability of input data and weighting values on criteria.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.306-306
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2019
전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.
In this study, robustness index and uncertainty analysis were proposed to quantify the risk inherent in the process of climate change vulnerability assessment. The water supply vulnerability for six metropolitan cities (Busan, Daegu, Incheon, Gwangju, Daejeon, and Ulsan), except for Seoul, were prioritized using TOPSIS, a kind of multi-criteria decision making method. The robustness index was used to analyze the possibility of rank reversal and the uncertainty analysis was introduced to derive the minimum changed weights of the criteria that determine the rank reversal between any paired cities. As a result, Incheon and Daegu were found to be very vulnerable and Daegu and Busan were derived to be very sensitive. Although Daegu was relatively vulnerable against the other cities, it can be largely improved by developing and performing various climate change adaptation measures because it is more sensitive. This study can be used as a preliminary assessment for establishing and planning climate change adaptation measure.
This study aims to establish an approach to assess urban flood vulnerability by identifying social characteristics such as the road transportation and the vulnerable groups. Assessment procedures comprise three steps as: (1) composing the assessment criteria to reflect the urban characteristics; (2) calculating the weight; and (3) evaluating the vulnerability. The criteria were adopted by Delphi survey technique. Four criteria as land cover, residents, vulnerable areas, and disaster response were adopted in the current study. To determine the weight set of criteria, subjective and objective methods were combined. The weight set was determined using the combined method which reflects the Delphi method and Entropy analysis. In the process of data-based construction, GIS tools wwere used to extract administrative unit materials such as land cover, road status, and slope. Data on population and other social criteria were collected through the National Statistical Office and the Seoul Metropolitan statistical data. TOPSIS (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) technique, which uses materials from cell units in order to rank the closest distance to the best case and the farthest distance from the worst case by calculating the distances to the area of assessment, was applied to assess. The study area was the Dorimcheon basin, a flood special treatment area of Seoul city. The results from the current study indicates that the established urban flood vulnerability assessment approach is able to predict the inherent vulnerable factors in urban regions and to propose the area of priority control.
Climate change is expected to worsen the depletion of streamflow in urban watershed. In this study, we therefore considered the treated wastewater (TWW) use as an adaptation strategy and devised a framework to identify prioritized areas for TWW use. An integrated framework that includes hydrological factors as well as social and environmental components were employed to determine the criteria for decision making. Fuzzy theory was employed to consider the uncertainties in the climate change scenarios and the weights of the performance value. All alternatives were evaluated using the fuzzy TOPSIS method. In addition, statistical method and decision making methods under complete uncertainty were used for robust decision making. As a result, ranking the alternatives using the fuzzy TOPSIS method and robust approach such as maximin, maximax, Hurwicz and equal likelihood criterion mitigated the level of uncertainty and ambiguity in each alternative. The finding of this study can be helpful in prioritizing water resource management projects considering various climate change scenarios.
In real-life scenarios, we may have to deal with real numbers or numbers in intervals or a combination of both to solve multi-criteria decision-making (MCDM) problems. Also, we may come across a situation where we must combine this interval and actual number membership values into a single real number. The most significant factor in combining these membership values into a single value is by using aggregation operators or scoring algorithms. To overcome such a situation, we suggest the cubic hypersoft set (CHSS) concept as a workaround. Ultimately, this makes it simple for the decision-maker to obtain information without misconceptions. The primary aim of this study is to establish some operational laws for the cubic hypersoft set, present the fundamental properties of aggregation operators and propose an algorithm by using the technique of order of preference by similarity to the ideal solution (TOPSIS) technique based on correlation coefficients to analyze the stress-coping skills of workers.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.36
no.6
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pp.1011-1021
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2016
This study performs the potential flood hazard analysis by applying elevation data, soil data and land use data. The susceptibility maps linked to elevation, soil and land use are combined to develop the new types of flood hazard map such as runoff production map and runoff accumulation map. For the development of the runoff production map, land use, soil thickness, permeability, soil erosion and slope data are used as runoff indices. For the runoff accumulation map, elevation, knick point and lowland analysis data are used. To derive an integrated type of flood potential hazard, a TOPSIS (The Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution) technique, which is widely applied in MCDM (Multi-Criteria Decision Making) process, is adopted. The indices applied to the runoff production and accumulation maps are considered as criteria, and the cells of analysis area are considered as alternatives for TOPSIS technique. The model is applied to Gamcheon watershed to evaluate the flood potential hazards. Validation with large scale data shows the good agreements between historical data and runoff accumulation data. The analysis procedure presented in this study will contribute to make preliminary flood hazard map for the public information and for finding flood mitigation measures in the watershed.
Park, Hye Sun;Kim, Jeong Bin;Um, Myoung-Jin;Kim, Yeonjoo
Journal of Korea Water Resources Association
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v.49
no.8
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pp.685-692
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2016
This study aimed to develop the indicator-based approach to assess water use vulnerability in watersheds and applied to the unit watershed within the Han River watershed. Vulnerability indices were comprised of three sub-components (exposure, sensitivity, adaptive capacity) with respect to water use. The indicators were made up of 16 water use indicators. Then we estimated vulnerability indices using the Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution approach (TOPSIS). We collected environmental and socio-economic data from national statistics database, and used them for simulated results by the Soil and Water Assessment Tool (SWAT) model. For estimating the weighted values for each indicator, expert surveys for subjective weight and data-based Shannon's entropy method for objective weight were utilized. With comparing the vulnerability ranks and analyzing rank correlation between two methods, we evaluated the vulnerabilities for the Han River watershed. For water use, vulnerable watersheds showed high water use and the water leakage ratio. The indices from both weighting methods showed similar spatial distribution in general. Such results suggests that the approach to consider different weighting methods would be important for reliably assessing the water use vulnerability in watersheds.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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