A multi-attribute utility analysis was investigated as a tool for the decision support of countermeasures in early phase of a nuclear accident. The utility function of attributes was assumed to be the second order polynomial expressions, and the weighting constant of attributes was determined using a swing weighting method. Because the main objective of this study focuses on the applicability of a multi-attribute utility analysis as a tool for the decision support of countermeasures in early phase of a nuclear accident, less quantifiable attributes were not included due to lack of information. In postulated accidental scenarios for the application of the designed methodology, the variation of the numerical values of total utility for the considered actions, e.g. sheltering, evacuation and no action, was investigated according to the variation of attributes. As a result, it was shown that the numerical values of total utility for the actions are distinctly different depending on the exposure dose and monetary value of dose. As increasing in both attributes, the rank of the numerical values of total utility increased for evacuation, which is more extreme action than for sheltering, while that of no action decreased. As expected probability of high dose is higher, the break-even values for the monetary value of dose, which are the monetary value of dose when the ranking of actions is changed, were lower. In audition, as aversion psychology for dose is higher, the break-even values for dose were lower.
This study investigated consumer convergence preferences for healthcare information service in social media using the multi-attribute utility theory. The multi-attribute utility theory is an approach for compositional modeling attributes wherein researchers compute the overall service utility by aggregating the evaluation results for attribute values. We found that healthcare information service consumers in social media evaluate the service preference through the multi attributes - Update, Cost, Usefulness, Usability, Reliability. And the study shows that individual preference by estimating weight of each attribute in the services influences the service use intention. So we believe that estimating preferences with multi-attribute utility theory will predict business success of the services in a new media, and for a successful business of the social media services marketers should assess the consumer's preference using the multi-attributes.
The national nuclear R&D projects have been implemented for the purpose of supply of nuclear power which was proved to be safety and stability. Evaluating the national nuclear R&D projects has critical importance in nu-clear energy management aspect. This paper employs multi-attribute utility analysis as a basis for obtaining an evaluation index to assess the national nuclear R&D projects using a specific case study of Korea. To structure and quantify basic values for the evaluation, we elicited important attributes, then refined and structured them into a hierarchy. A multi-attribute index is constructed as a multi-attribute utility function, based on value judgments provided by a group of technical experts, policy makers, and faculties. As a result, the objective of attainment of a proposed object is given the highest priority, followed by appropriateness of project and research strategy, utilization of research output, within attribute ranges defined for the attributes. We found that the work and results of this study can provide valuable insights and decision opportunities for virtually all major decision making in evaluation of the national nuclear R&D projects in Korea.
전력산업은 환경문제로 인해 사업수행이 점차 어려워지고 있으며, 전원개발계획 수립을 위한 의사결정 단계에서 환경외부성을 고려하는 문제가 중요하게 대두되고 있다. 본 연구는 전력계획수립의 초기단계에서 환경문제를 통합하기 위한 노력의 일환으로, 다속성 효용이론(Multi-Attribute Utility Theory: MAUT)을 적용하여 환경영향의 다속성 지수를 구성하는 접근방법을 제시한다. 먼저 연구배경과 제안된 방법론을 개괄적으로 살펴본 후, 기술적인 판단과 가치 판단에 근거한 지수구성에 요구되는 제반 가정 및 단계를 소개한다. 다음으로, 우리 나라의 전력산업에 대한 실증분석을 통해 다속성 지수를 도출한다. 마지막으로 환경지수와 화폐 간의 트레이드-오프(trade-off) 관계를 분석하여 환경의 사회적 가치(societal value)를 도출하고 연구결과의 유용성에 대해 설명한다.
It is a fundamental element of the nuclear power plant operation to assess exactly the occupational radiation exposure. And, according to recently published ICRP 60 recommendation, it is needed to reduce individual radiaton exposure limit further. In this paper, an optimization techique was suggested for selection of alternatives for reducing occupational radiation exposure, and used in reviewing alternatives given by a plant utility. After the basic analysis, sensitivity analysis was performed to consider the variabilities of the economic variables. From the result, it was found that an option using steam generator nozzle dam and torquing machine was the best with respect to total benefits, and in case of multi-attribute utility analysis, an option using Co-No seal had the highest utility. Therefore, it was necessary to apply more than one technique togeter in optimization study and to consider qualitative factor, too.
This study presents a new retrieval system developed to consider various preferential requirements for buyers in the real estate market. The paper analyses essential factors affecting the price of real estate and then a set of factors are classified by region-related factor and individual-related factor. After endowing the buyer's selected factors with weights in the retrieval system, the optimal solutions have been drawn by comparing with the others through an entropy measure of Multi-attribute Decision Making. This retrieval system is applied to the Busan real estate market to estimate the solutions of retrieval. Evaluation results indicate that the retrieval system can provide useful information to analyse the price determination factors of real estate, as well as to save the searching cost of the buyers.
This research presents that exogenous characteristics of consumers affect eco-friendly vehicle preference. The car consumers are classifies into two groups by their characteristics - sex, age, and fuel expense. To find differences in the preference for eco-friendly vehicle, marginal utilities and compensate variations of vehicle attributes are estimated. The results suggest that there are significant differences in marginal utilities and compensate variations. However, the compensate variation is more reliable standard to test the preference differences because utility is a subjective measure. Men and old people have stronger preference for the fuel efficiency than women and young people. High fuel expense people have more preference for short time charging vehicles than low fuel expense people. In addition, gasoline vehicles are more attractive to young people than old people.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.20
no.4
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pp.1-9
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2015
This paper proposes CAC method that is more efficient for RRM using game theory combined with Multiple Attribute Decision Making(MADM). Because users request services with different Quality of Service(QoS), the network preference values to alternative networks for each service are calculated by MADM methods such as Grey Relational Analysis(GRA), Simple Additive Weighting(SAW) and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS). According to a utility function representing preference value, non-cooperative game is played, and then network provider select the requested service that provide maximum payoff. The appropriate service is selected through Nash Equilibrium that is the solution of game and the game is played repeated. We analyze two overlaid networks among four Wireless LAN(WLAN) systems with different properties. Simulation results show that proposed MADM techniques have same outcomes for every game round.
With the growth of the e-commerce market, consumers increasingly rely on user reviews to make purchasing decisions. Consequently, researchers are actively conducting studies to effectively analyze these reviews. Among the various methods of sentiment analysis, the aspect-based sentiment analysis approach, which examines user reviews from multiple angles rather than solely relying on simple positive or negative sentiments, is gaining widespread attention. Among the various methodologies for aspect-based sentiment analysis, there is an analysis method using a transformer-based model, which is the latest natural language processing technology. In this paper, we conduct an aspect-based sentiment analysis on multilingual user reviews using two real datasets from the latest natural language processing technology model. Specifically, we use restaurant data from the SemEval 2016 public dataset and multilingual user review data from the cosmetic domain. We compare the performance of transformer-based models for aspect-based sentiment analysis and apply various methodologies to improve their performance. Models using multilingual data are expected to be highly useful in that they can analyze multiple languages in one model without building separate models for each language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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