• Journal of the Korea Institute of Building Construction
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• v.16 no.4
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• pp.331-339
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• 2016

According to high-rise, complexation, and enlargement of buildings, various construction methods are being developed, and the significance of construction method selection about main work types has emerged as a major interest. However, it has been pointed out that hand-on workers cannot consider project characteristics carefully, and they lack an objective standard or reference for main construction method selection. Hence, the selection is being made depending on hand-on workers' experience and intuition. To solve this problem, various studies have proceeded for construction method selection of main work types using Artificial Intelligence like Fuzzy, AHP and Case-based reasoning. It is difficult to apply many different kinds of construction method selection to every main work type with consideration for characteristics of work types and condition of a construction site when selecting construction method in the field. Accordingly, this study proposed the decision-making model which can apply to fields easily. Using matrix analysis and liner transformation, this study verified consistency of study models applied in the process of soil retaining selection with a case study.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.3 no.1
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• pp.9-16
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• 2013

Data analysis is the universal classification techniques, which requires a lot of effort. It can be easily analyzed to understand the results. Decision tree which is developed by Breiman can be the most representative methods. There are two core contents in decision tree. One of the core content is to divide dimensional space of the independent variables repeatedly, Another is pruning using the data for evaluation. In classification problem, the response variables are categorical variables. It should be repeatedly splitting the dimension of the variable space into a multidimensional rectangular non overlapping share. Where the continuous variables, binary, or a scale of sequences, etc. varies. In this paper, we obtain the coefficients of precision, reproducibility and accuracy of the classification tree to classify and evaluate the performance of the new cases, and through experiments to evaluate.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.4
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• pp.693-701
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• 2012

Recently, the number of students who get double majors has tended to increase in many universities. As results, many problems occur because immoderate inflow of double-major students is concentrated in a specific popular department. In this paper, we study the characteristic of inflow and outflow of double majors using social network analysis and decision tree analysis. According to the results, SAT score affected the inflow of double majors the most. Additionally, department category, course evaluation score, employment rate also affected the inflow of double majors in the order named. On the other hand, department category affected the outflow of double majors the most. Additionally, SAT score, employment rate, course evaluation score also affected the outflow of double majors in the order named.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.155-159
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• 2008

In this thesis, in order to develop a new classification model of Sasang Constitutional medical types, which is helpful for improving the accuracy of diagnosis of medical types. various data-mining classification models such as discriminant analysis. decision trees analysis, neural networks analysis, logistics regression analysis, clustering analysis which are main classification methods were applied to the questionnaires of medical type classification. In this manner, a model which scientifically classifies constitutional medical types in the field of Sasang Constitutional Medicine, one of a traditional Korean medicine, has been developed. Also, the above-mentioned analysis models were systematically compared and analyzed. In this study, a classification of Sasang constitutional medical types was developed based on the discriminate analysis model and decision trees analysis model of which accuracy is relatively high, of which analysis procedure is easy to understand and to explain and which are easy to implement. Also, a diagnosis system of Sasang constitution was implemented applying the two analysis models.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.22 no.5
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• pp.55-65
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• 2021

Compared with other industries, construction industry shows a higher rate of death accidents and recently companies' legal responsibilities are to be increasingly enforced. The trend causes tremendous concerns for construction firms and increases the importance of forecasting and pro-actively managing death accidents in construction fields. The objective of the study is to develop a predictive analytics model for forecasting death accidents in building projects based on a decision tree technique, which enables to forecast the probabilities of death accidents by trade. The use of the model helps to decrease risks of legal punishments and to assist the safe execution of building projects by forecasting and pro-actively managing death accidents.

• Journal of Convergence for Information Technology
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• v.9 no.6
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• pp.91-96
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• 2019

Recently, it is expected for requirement for more scientific research of weapon systems acquisition alternatives with reliability and objectivity. For these needs, study on methodology of weapon systems acquisition alternatives is but on-going, but it is still in its early stages and is unprofessional. We compared general decision making methods, government development program decision making methods, methodologies of weapon systems acquisition alternatives research such as AHP, ANP, KAAM and proposed AHP as weapon acquisition analysis. This study guarantees objectivity and derives scientific research results reliability by analyzing and comparing comprehensive elements such as cost, effectiveness, deployment schedule, program management risk. Further study on AHP weight and other decision making methods is needed considering category of weapon systems and program characteristics.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.321-321
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• 2016

도시화와 토지이용 변화로 인하여 도시지역의 불투수면적이 증가하고 있으며, 이로 인해 발생하는 홍수, 가뭄, 수질악화 등의 해결은 수자원 계획 및 관리에 있어서 중요한 과제이다. 저영향개발(LID, Low Impact Development) 기법은 물 순환 체계를 복원할 수 있는 대안으로 도시지역에서 물 관리를 통해 하천 복원 및 수자원 관리를 가능하게 해주는 기술로써, EPA SWMM의 업그레이드 버전에서는 저영향개발 기술과 관련된 시설의 설계를 통한 유출 모의가 가능해졌다. 그러나 SWMM 모형 내에서 저영향개발 시설을 설계 및 계획하기 위해서는 저영향시설과 관련된 다양한 매개변수들을 입력해야하며, 효과적인 시설의 설계를 위해서는 반복적인 모의 수행이 동반된다. 이에 본 연구에서는 SWMM 모형을 기반으로 저영향개발 시설의 설계를 위한 의사결정지원시스템인 WMAM(Water Management Analysis Module)을 개발하였다. WMAM은 저영향개발 시설과 관련된 다양한 매개변수 중에서 최종 유출량에 영향을 미치는 매개변수의 추출이 가능하다. 또한, 저영향개발 시설의 설계 및 계획 매개변수에 대한 다양한 시나리오를 생성하고, 짧은 시간에 동시에 모의 분석을 수행하여 수문학적 측면에서 효과적인 시나리오를 도출해준다. 본 연구에서는 WMAM의 효과성을 보여주고자 A대학교를 모델링한 SWMM 모형에 저영향개발 시설 중 하나인 침투트렌치의 (1)계획 전과 (2)계획 후, 그리고 (3)WMAM을 적용하였을 경우의 첨두유량과 침투손실 결과를 비교하였다. 침투트렌치 설치 전의 첨두유량은 약 0.48 CMS로 세가지 경우 중 가장 높은 값을 보였으며, 침투트렌치 설지 후와 WMAM을 활용한 경우의 첨두유량은 점차 낮아졌다. 또한, 침투손실량을 보면 설치전에는 약 0.28 m로 가장 낮았으며, 설치 후 그리고 WMAM을 활용하였을 경우는 점차 그 값이 높아졌다. 본 연구를 통해, WMAM이 저영향개발 시설의 설계 및 계획에 있어서 수문학적으로 효과적인 결과를 보이는 것을 확인할 수 있었으며, 향후 보완과 추가 개발을 통해 수자원 계획 및 관리에 있어서 유용한 프로그램이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.29 no.4
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• pp.85-94
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• 2020

In determining the feasibility of planning and launching railway transportation projects, various decision-making processes are essentially required. LCC(Life Cycle Cost) value including total construction cost and operation cost is estimated in approximation Model with rough guideline. In this study, modeling and simulation-based analysis method is proposed to support the decision making process of railroad transportation and derivation of LCC. Firstly, cost analysis model was constructed by collecting various existing rail transportation business data to enable analyze based on numerical data, and the result were analyzed by DOE(Design Of Experiments) and RSM (Response Surface Method) simulation. Professional commercial software tools were used for effective model construction and simulation. In order to verify the research results, the actual railroad transportation projects were selected, and the results of the analysis were compared.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.28 no.4
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• pp.436-441
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• 2024

Urban air mobility (UAM) is an innovative air traffic management system that utilizes electric vertical take off and landing aircraft(eVTOL) to transport passengers and cargo in urban areas. The corridor can be defined as the airspace that the vehicle operates in and must be collaboratively managed. For the stable operation of UAM, it is essential to have strategic separation and a collaborative decision-making(CDM) system for cooperation and coordination among stakeholders. This study examines the application of time-based milestones from traditional air traffic flow management to the UAM system to ensure safe traffic volume and optimize air traffic flow. For traffic flow management, the milestone time information is categorized into a total of 13 key milestone time indicators based on the UAM movement status, and the sharing entities providing each time indicator and the flow of milestones are defined. Emphasizing the need for a CDM to balance UAM traffic and capacity, sharing and managing milestone information among stakeholders is expected to improve UAM aircraft departure flow and enhance operational efficiency.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1996.05a
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• pp.1-3
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• 1996

시뮬레이션 기법을 이용한 시스템의 분석에 있어서 실험의 자동화는 현재 많은 연구와 개발이 진행 중인 분야이다. 컴퓨터와 정보통신 시스템에 대한 시뮬레이션의 예를 들어 보면, 수많은 모델을 대한 시뮬레이션을 수행할 경우 자동화된 실험의 제어가 요구되고 있다. 시뮬레이션 수행회수, 수행길이, 데이터 수집방법 등과 관련하여 시뮬레이션 실험방법이 자동화가 되지 않으면, 시뮬레이션 실험에 필요한 시간과 인적 자원이 상당히 커지게 되며 출력데이터에 대한 분석에 있어서도 어려움이 따르게 된다. 시뮬레이션 실험방법을 자동화하면서 효율적인 시뮬레이션 출력분석을 위해서는 시뮬레이션을 수행하는 경우에 항상 발생하는 초기편의 (initial bias)를 제거하는 문제가 선결되어야 한다. 시뮬레이션 출력분석에 사용되는 데이터들이 초기편의를 반영하지 않는 안정상태에서 수집된 것이어야만 실제 시스템에 대한 올바른 해석이 가능하다. 실제로 시뮬레이션 출력분석과 관련하여 가장 중요하면서도 어려운 문제는 시뮬레이션의 출력데이터가 이루는 추계적 과정 (stochastic process)의 안정상태 평균과 이 평균에 대한 신뢰구간(confidence interval: c. i.)을 구하는 것이다. 한 신뢰구간에 포함되어 있는 정보는 의사결정자에게 얼마나 정확하게 평균을 추정할 구 있는지 알려 준다. 그러나, 신뢰구간을 구성하는 일은 하나의 시뮬레이션으로부터 얻어진 출력데이터가 일반적으로 비정체상태(nonstationary)이고 자동상관(autocorrelated)되어 있기 때문에, 전통적인 통계적인 기법을 직접적으로 이용할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 시뮬레이션 출력데이터 분석기법이 사용된다.본 논문에서는 초기편의를 제거하기 위해서 필요한 출력데이터의 제거시점을 찾는 새로운 기법으로, 유클리드 거리(Euclidean distance: ED)를 이용한 방법과 현재 패턴 분류(pattern classification) 문제에 널리 사용 중인 역전파 신경망(backpropagation neural networks: BNN) 알고리듬을 이용하는 방법을 제시한다. 이 기법들은 대다수의 기존의 기법과는 달리 시험수행(pilot run)이 필요 없으며, 시뮬레이션의 단일수행(single run) 중에 제거시점을 결정할 수 있다. 제거시점과 관련된 기존 연구는 다음과 같다. 콘웨이방법은 현재의 데이터가 이후 데이터의 최대값이나 최소값이 아니면 이 데이터를 제거시점으로 결정하는데, 알고기듬 구조상 온라인으로 제거시점 결정이 불가능하다. 콘웨이방법이 알고리듬의 성격상 온라인이 불가능한 반면, 수정콘웨이방법 (Modified Conway Rule: MCR)은 현재의 데이터가 이전 데이터와 비교했을 때 최대값이나 최소값이 아닌 경우 현재의 데이터를 제거시점으로 결정하기 때문에 온라인이 가능하다. 평균교차방법(Crossings-of-the-Mean Rule: CMR)은 누적평균을 이용하면서 이 평균을 중심으로 관측치가 위에서 아래로, 또는 아래서 위로 교차하는 회수로 결정한다. 이 기법을 사용하려면 교차회수를 결정해야 하는데, 일반적으로 결정된 교차회수가 시스템에 상관없이 일반적으로 적용가능하지 않다는 문제점이 있다. 누적평균방법(Cumulative-Mean Rule: CMR2)은 여러 번의 시험수행을 통해서 얻어진 출력데이터에 대한 총누적평균(grand cumulative mean)을 그래프로 그린 다음, 안정상태인 점을 육안으로 결정한다. 이 방법은 여러 번의 시뮬레이션을 수행에서 얻어진 데이터들의 평균들에 대한 누적평균을 사용하기 매문에 온라인 제거시점 결정이 불가능하며, 작업자가 그래프를 보고 임의로 결정해야 하는 단점이 있다. Welch방법(Welch's Method: WM)은 브라운 브리지(Brownian bridge) 통계량()을 사용하는데, n이 무한에 가까워질 때, 이 브라운 브리지 분포(Brownian bridge distribution)에 수렴하는 성질을 이용한다. 시뮬레이션 출력데이터를 가지고 배치를 구성한 후 하나의 배치를 표본으로 사용한다. 이 기법은 알고리듬이 복잡하고, 값을 추정해야 하는 단점이 있다. Law-Kelton방법(Law-Kelton's Method: LKM)은 회귀 (regression)이론에 기초하는데, 시뮬레이션이 종료된 후 누적평균데이터에 대해서 회귀직선을 적합(fitting)시킨다. 회귀직선의 기울기가 0이라는 귀무가설이 채택되면 그 시점을 제거시점으로 결정한다. 일단 시뮬레이션이 종료된 다음, 데이터가 모아진 순서의 반대 순서로 데이터를 이용하기 때문에 온라인이 불가능하다. Welch절차(Welch's Procedure: WP)는 5회이상의 시뮬레이션수행을 통해 수집한 데이터의 이동평균을 이용해서 시각적으로 제거시점을 결정해야 하며, 반복제거방법을 사용해야 하기 때문에 온라인 제거시점의 결정이 불가능하다. 또한, 한번에 이동할 데이터의 크기(window size)를 결정해야 한다. 지금까지 알아 본 것처럼, 기존의 방법들은 시뮬레이션의 단일 수행 중의 온라인 제거시점 결정의 관점에서는 미약한 면이 있다. 또한, 현재의 시뮬레이션 상용소프트웨어는 작업자로 하여금 제거시점을 임의로 결정하도록 하기 때문에, 실험중인 시스템에 대해서 정확하고도 정량적으로 제거시점을 결정할 수 없게 되어 있다. 사용자가 임의로 제거시점을 결정하게 되면, 초기편의 문제를 효과적으로 해결하기 어려울 뿐만 아니라, 필요 이상으로 너무 많은 양을 제거하거나 초기편의를 해결하지 못할 만큼 너무 적은 양을 제거할 가능성이 커지게 된다. 또한, 기존의 방법들의 대부분은 제거시점을 찾기 위해서 시험수행이 필요하다. 즉, 안정상태 시점만을 찾기 위한 시뮬레이션 수행이 필요하며, 이렇게 사용된 시뮬레이션은 출력분석에 사용되지 않기 때문에 시간적인 손실이 크게 된다.