The purpose of this study was to examine preferential unit planning components of high-rise residential buildings across family life cycle stages. The questionnaire survey was adopted in this study, and 110 cases were used for data analysis. Based on the age of the oldest child, the family life cycles used in the study were divided into four stages: early childhood, elementary school, adolescence, and adulthood. The findings showed that the preference of the unit planning components across the stages was distinct; families in the stage of early childhood and adolescence had the growing needs for spatial features, and regarded living-related features as important. Families in the stage of adulthood tended to have larger spaces. It was noticed that unit planning components needed to be more differential when the combined effect of both family life cycle stages and housing size was considered.
According to the need for objectivity and convenience the whole planning process is devided into a secries of 8 systematic stages. But it is an unending upward spiral of incremented efforts toward improvement. So many activities should be carried out concurrently, providing a mutual supportive flow back and forth between various stages of the process depending on local conditions and requirements. The eight stages are: (1) Planning the Planning and Developing Planning Competence (2) Statements of Policy and Broad Goals (3) Data Gathering (4) Priority Statement (5) Statement of Major Alternative Proposals (6) Development of Detailed Plan (7) Implementation as a Part of the Planning Process (8) Evaluation The frame and function of the planning machinery must be adjusted to local conditions, and also flexibility is desirable, especially at the start, when adaptations are more necessary and more frequent.
This paper proposes the necessity of a walking period in footstep planning and details situations in which it should be considered. An optimization-based fast footstep planner that takes the walking period into consideration is also presented. This footstep planner comprises three stages. A binary search is first used to determine the walking period. The front stride, side stride, and walking direction are then determined using the modified rapidly-exploring random tree algorithm. Finally, particle swarm optimization (PSO) is performed to ensure feasibility without departing significantly from the results determined in the two stages. The parameters determined in the previous two stages are optimized together through the PSO. Fast footstep planning is essential for coping with dynamic obstacle environments; however, optimization techniques may require a large computation time. The two stages play an important role in limiting the search space in the PSO. This framework enables fast footstep planning without compromising on the benefits of a continuous optimization approach.
The safety accidents of domestic construction happened more than other industries is performed only under the construction stage. In the foreign countries, however, owners and designers play an important role on safety in an early stage. Therefore, numerous studies were carried out by getting rid of accident risks and institutionalizing prevention activities in an construction stages. Accordingly, this study have performed to deduce the pivotal point of safety management items classified by the subject suitable for construction by introducing of safety conception of domestic and international design and suggested the improvement methods of safety management plans of the planning design stage so as to perform more efficient safety management.
The purpose of this study is to predict more accurate construction costs and to support efficient decision making in the planning and design stages of smart education facilities. The higher the error in the projected cost, the more risk a project manager takes. If the manager can predict a more accurate construction cost in the early stages of a project, he/she can secure a decision period and support a more rational decision. During the planning and design stages, there is a limited amount of variables that can be selected for the estimating model. Moreover, since the number of completed smart schools is limited, there is little data. In this study, various artificial intelligence models were used to accurately predict the construction cost in the planning and design phase with limited variables and lack of performance data. A theoretical study on an artificial neural network and deep learning was carried out. As the artificial neural network has frequent problems of overfitting, it is found that there is a problem in practical application. In order to overcome the problem, this study suggests that the improved models of Deep Neural Network and Deep Belief Network are more effective in making accurate predictions. Deep Neural Network (DNN) and Deep Belief Network (DBN) models were constructed for the prediction of construction cost. Average Error Rate and Root Mean Square Error (RMSE) were calculated to compare the error and accuracy of those models. This study proposes a cost prediction model that can be used practically in the planning and design stages.
This study aimed at setting up the grading indicator standards on development stages for phasing the continuous development process. To achieve the objective of this study, after referring to the proposed cases derived from the reference analysis, the development stages were classified. Also grading criteria of indicators according to development stages were established through the statistical analysis and expert group checking. Development stages of rural village were stepped into 4-stages through the reviews and analysis of reference literature ; preparation-entry-development-advanced stage. Reasonable achievement level of each development stage was established by considering the necessary development period and benchmarking reference target together. On the basis of these clear stepwise development phases, the grading criteria were proposed for determination of the incumbent development stages.
This study explored the contents of practical knowledge about educational planning in early childhood curriculum as constructed by kindergarten teachers at early career stages and then developed a collaborative model of educational planning. Subjects were 6 teachers at early career stages. Using the ethnographic method, data were collected by in-depth interviews. Research outcomes were : (1) teachers specifically worked on 'difficulties in adapting to the teaching job', 'age of children that the teacher cares for', 'integration of theory and practice', and 'variety of actual teaching situations.' (2) A model for collaborative educational planning was constructed on the basis of review of the literature on teachers' knowledge, educational planning for early childhood curriculum, and learning of community.
As technologies' life-cycle shortens and their development directions are uncertain, firms' technology planning capability becomes increasingly important. Prior patent-based studies using technology growth curves identify developmental stages of technologies, thereby formulating technology development directions from an overall perspective. However, a technology generally consists of multiple sub-technologies and accordingly their development stages are likely various. In this regard, the prior studies failed to identify core sub-technologies and their specific development directions. Therefore, we suggest an approach consisting of 1) identifying core sub-technologies of a given technology using patent co-classifications and social network analysis, and 2) identifying each sub-technology's development stage and thereby determining its further development direction. We apply our approach to patents related to augmented reality to examine its applicability. It is expected that our approach will help identify evolving development stages for the core sub-technologies of a given technology, thereby effectively assisting technology experts in technology planning processes.
This paper first introduces the concept of image as a key factor in recognition, and city identity as the dominant image of a region which is commonly possessed by individuals living and working in the region. Then, the new approach toward planning, the notion of self-organization associated with images and positive feedback mechanisms in terms of city vitalization, is discussed. Thirdly, carrying out the case study of a process in which Iida City in Japan has acquired a city identity as a puppet drama town, we present four stages in planning for city identity four stages and discuss the phenomena of city image self-organization. Finally, it is pointed out that multimedia are effective measures for the promotion of self-organization of city images, and that the role of local governments is very important in city planning to support the self-organization of cities.
u-City 사업은 도시개발 프로세서와 IT 사업 프로세서가 결합된 구축 프로세서로 도시개발 계획 단계에서 u-City 계획 및 설계 내역이 반영되어야 효율적으로 구축이 가능하며, 비용 절감을 할 수 있다. 본고에서는 도시개발 프로세서와 u-City 사업 프로세서 간 연계방안을 제시하고 각 단계별 주요업무를 설정하여 제시하였으며, 특히 도시개발 프로세서와 연계한 u-City 사업을 성공적으로 이끌기 위한 단계별 핵심 업무 중 USP(u-City Strategic Planning)수립 방안들에 대하여 고찰하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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