The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.52-57
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2011
Bridges are essential and valuable elements in road and rail transportation networks. Bridge remediation is a top priority for asset managers, but identifying the nature of true defect deterioration and associated remediation treatments remains a complex task. Nowadays Decision Support Systems (DSS) are used extensively to assist in decision-making across a wide spectrum of unstructured decision environments. In this paper a requirements-driven framework is used to develop a risk based decision support model which has the ability to quantify the bridge condition and find the best remediation treatments using Multi Attribute Utility Theory (MAUT), with the aim of maintaining a bridge within acceptable limits of safety, serviceability and sustainability.
주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.
수자원사업은 대규모의 예산이 투입된다. 따라서 수자원사업은 합리적이고 신뢰성 있는 의사결정이 필요한데 그동안 주로 경제성분석에 의존하여 왔다. 본 연구목적은 경제성분석위주의 기존 의사결정이 아닌, 사업의 필요성과 투자의 타당성을 다양한 각도로 평가할 수 있는 수자원사업 대안선정과 투자우선순위결정을 위한 다기준의사결정방법을 도출하는 것이다. 본 논문은 경제성 분석, 정책적 분석, 취약성 분석과 각각의 하위평가항목으로 평가기준을 구성하였다. 또한, 전문가 설문을 통한 사전 가중치를 제시함으로써, 일관성 있는 평가가 이루어지도록 하였다. 그리고 전문가 설문을 통해 평가항목의 속성별로 위험성향을 고려한 효용함수를 도출하였다. 종합평가점수는 평가항목별 가중치와 속성별 효용점수로 산정된다. 적용결과, 평가기준은 취약성 기준에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 본 연구는 수자원사업에 대한 효율성과 취약지역에 대한 형평성을 제고하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.219-223
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2001
Within a mechanical system such as an automotive the number of standard machine parts is increasing, so that the parts selection becomes more important than ever before. Selection of appropriate bearings in the preliminary design phase of a machine is also important. In this paper, three decision-making approaches are compared to find out a model that is appropriate to bearing selection problem. An artificial neural network, which is trained with real design cases, is used to select a bearing mechanism at the first step. Then, the subtype of the bearing is selected by the weighting factor method. Finally, types of peripherals such as lubrication methods are determined by a rule-based expert system.
Structural monitoring is the most important part of the construction and operation of the embankment dams. Appropriate instruments selection for dams is vital, as inappropriate selection causes irreparable loss in critical condition. Due to the lack of a systematic approach to determine adequate instruments, a framework based on three comparable Multi-Attribute Decision Making (MADM) methods, which are VIKOR, technique of order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) and Preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE), has been developed. MADM techniques have been widely used for optimizing priorities and determination of the most suitable alternatives. However, the results of the different methods of MADM have indicated inconsistency in ranking alternatives due to closeness of judgements from decision makers. In this study, 9 criteria and 42 geotechnical instruments have been applied. A new method has been developed to determine the decision makers' importance weights and an aggregation method has been introduced to optimally select the most suitable instruments. Consequently, the outcomes of the aggregation ranking correlate about 94% with TOPSIS and VIKOR, and 83% with PROMETHEE methods' results providing remarkably appropriate prioritisation of instruments for embankment dams.
In practical design process, designer needs to find an optimal solution by using full factorial discrete combination, rather than by using optimization algorithm considering continuous design variables. So, ANOVA(Analysis of Variance) based on an orthogonal array, i.e. Taguchi method, has been widely used in most parts of industry area. However, the Taguchi method is limited for the shape optimization by using CAE, because the multi-level and multi-objective optimization can't be carried out simultaneously. In this study, a combined method was proposed taking into account of multi-level computational orthogonal array and TOPSIS(Technique for Order preference by Similarity to Ideal Solution), which is known as a classical method of multiple attribute decision making and enables to solve various decision making or selection problems in an aspect of multi-objective optimization. The proposed method was applied to a case study of the multi-level shape optimization of lower arm used to automobile parts, and the design space was explored via an efficient application of the related CAE tools. The multi-level shape optimization was performed sequentially by applying both of the neural network model generated from seven-level four-factor computational orthogonal array and the TOPSIS. The weight and maximum stress of the lower arm, as the objective functions for the multi-level shape optimization, showed an improvement of 0.07% and 17.89%, respectively. In addition, the number of CAE carried out for the shape optimization was only 55 times in comparison to full factorial method necessary to 2,401 times.
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.
웹상에서 이용할 수 있는 방대한 문서의 집합인 WWW은 사용자를 위한 다양한 정보의 보고이다. 그러나 불필요한 정보의 필터링이나 사용자가 필요한 정보를 검색하는데 많은 시간이 소요되어 효율적인 의사결정을 하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사결정에 관한 요소를 계층화 구조로 나타내는 AHP나 Fuzzy AHP방법들을 데이터의 관점에서 대안, 평가기준, 주관적 속성가중치, 개념과 객체 사이에 퍼지 관계를 기반으로 웹 자원을 효과적으로 관리하고 의사결정을 할 수 있는 EFAM(Extended Fuzzy AHP Method) 모델을 제안하였다. 제안한 EFAM 모델은 웹상의 효율적인 문서검색과 특정 영역의 문제를 의사결정하기 위하여 영역의 코퍼스로부터 추출된 개념들이 가지는 의미론적 내용에 감성 기준을 고려함으로써 효율적으로 문서를 추출할 수 있어서 명확한 의사결정을 할 수가 있음을 실험을 통하여 확인한다.
Park, Hee-Chul;Lee, See-Hun;Choi, Don;Woo, Kwang-Bang
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.390-394
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1994
A elevator group supervisory system is designed to perform efficient operation of multiple elevators, and its basic function is to assign an appropriate elevator to a given hall-cell. In this paper, in order to improve elevator group control performance, we propose a new dispatching system which includes fuzzy multi-attribute decision making(MADM). In most cases, the purpose of group control is to maximize control goals as much as possible. Unfortunately, the decision of optimal elevator to a given hall cell is made with very uncertain information of the system, and some of control goals are related each other. The uncertainty is mainly resulted from car calls generated by serving hall calls. A fuzzy MADM algorithm is proposed to deal with these problems to improve system performance.
Main theme of this paper is to evaluate the degree of risk due to the uncertainly of the future, especially for the long-term integrated resource planning (IRP) in electric utility. The measures of uncertainty for dealing with planning risk in the IRP context include robustness and flexibility of each candidate resource plan. The uncertainty indices are treated as decision criteria, or attributes, same as economic efficiency or reliability criteria in the multi-attribute decision-making (MCDM) procedure of IRP.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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