Korea has maritime jurisdiction over an area 4.5 times larger than the nation's inland area, but negotiations with surrounding nations on the maritime boundary delimitation have still not been completed satisfactorily. In particular, maritime boundary delimitation has become an important issue in terms of maritime security and resource exploration. Considering national interests, the delimitation of the maritime boundary is essential. However, no system to help the decision-makers involved in maritime boundary delimitation has yet been systematically constructed. Therefore, the aim of this study was the development of a system to support such decision-making. In this study, considerations related to maritime boundary delimitation were investigated through expert advice and international precedents. Based on these considerations, data were collected from several organizations, and a spatial database was systematically constructed. Finally, MBDSS (maritime boundary delimitation support system) was developed to support maritime boundary delimitation. This GIS-based system provides visual information about the considerations for the maritime boundary delimitation. Thus, it could help decision-makers to choose appropriate boundaries during the negotiation. Furthermore, this system is expected to be utilized as a scientific tool on the delimitation of maritime boundaries.
There are many investors in the stock market, and more and more people get interested in the stock investment. In order to avoid risks and make profit in the stock investment, we have to determine several aspects using various information. That is, we have to select profitable stocks and determine appropriate buying/selling prices and holding period. This paper proposes a data mining tool for the investors' decision support. The data mining tool makes stock investors apply machine learning techniques and generate stock price prediction model. Also it helps determine buying/selling prices and holding period. It supports individual investor's own decision making using past data. Using the proposed tool, users can manage stock data, generate their own stock price prediction models, and establish trading policy via investment simulation. Users can select technical indicators which they think affect future stock price. Then they can generate stock price prediction models using the indicators and test the models. They also perform investment simulation using proper models to find appropriate trading policy consisting of buying/selling prices and holding period. Using the proposed data mining tool, stock investors can expect more profit with the help of stock price prediction model and trading policy validated on past data, instead of with an emotional decision.
Purpose : This integrative review aimed to synthesize studies on intensive care unit (ICU) nurses' attitude, perceptions, and experiences toward end-of-life care decision-making. Methods : Using Whittermore and Knafl (2005)'s methods, we identified and synthesized research articles published in domestic journals between the years 2003 and 2019 and evaluated the quality of selected articles using the Mixed Methods Appraisal Tool. Results : In the 13 studies reviewed, 12 were published prior to enactment of the "The Act for Hospice and Palliative Care and Decision-Making about Life-Sustaining Treatment (2018)." All nine quantitative studies identified were based on cross-sectional descriptive survey. In four qualitative studies, content analysis (n=2) and phenomenology (n=2) were used. Overall, ICU nurses were well-aware of the necessity of communicating and limiting life-sustaining treatments. Many ICU nurses had positive attitude towards limiting life-sustaining treatments to promote patients' comfort and dignity. Although nurses were willing to take active roles, they also reported having experienced high stress in the process of decision-making and implementation. Conclusions : It is important to prepare ICU nurses with proper knowledge and attitude regarding the topic area. It is also equally important to develop systems to support nurses' emotional stress and moral distress during communication, decision-making, and implementation.
Despite that the failure of sign structure may not have disastrous consequence, its sheer number still ensures the need for rigorous safety standard to regulate their maintenance and construction. During its service life, a sign structure is subject to extensive wind load, sometimes well over its permissible design load. A fragility analysis of a sign structure offers a tool for rational decision making and safety evaluation by using a probabilistic framework to consider the various sources of uncertainty that affect its performance. Wind fragility analysis was used to determine the performance of sign structure based on the performance of its connection components. In this study, basic wind fragility concepts and data required to support the fragility analysis of the sign structure such as sign panel's parameters, connection component's parameters, as well as wind load parameters were presented. Fragility and compound fragility analysis showed disparity between connection component. Additionally, reinforcement of the connection system was introduced as an example of the utilization of wind fragility results in the retrofit decision making.
Lee, Junsoo;Kim, Kang Hyun;Cha, Seung Hyun;Koo, Choongwan
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.485-492
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2020
Information on the energy consumption of buildings that can be obtained through conventional methods is limited. Therefore, this study aims to develop a model that can support decision making about building facility management through digital transformation technologies. Through the IoT sensor, the building's energy data and indoor air quality data are collected, and the monitored data is visualized through the ELK Stack and produced as a dashboard. In addition, the target building is photographed with a 360-degree camera and maps using a tool to create a 360-degree tour. Using such digital transformation technologies, users of buildings can obtain various information in real time without visiting buildings directly. This can lead to changes in actions or actions for building management, supporting facility management decisions, and consequently reducing building energy consumption.
Geovisual analytics is the new research area that looks fur the way to enable a truly synergetic work of human and visualization tool in analyzing spatio-temporal data. The research challenge for geovisual analytics is developing new geovisualization tools and enhancing human capabilities to analyse, envision, and reason a lot of spatio-temporal changes. With this research area, geovisual analytics is expected to be a new methodology for developing spatial decision support tools. This research is to integrate T scatter plot with computational method to classify the several patterns of the regional fright generation in Korea. The result of this work shows the capabilities provided by geovisual analytics to support spatial decision making.
Park, Young-Moon;Park, Jong-Bae;Won, Jong-Ryul;Jhong, Man-Ho;Kim, Jin-Ho;Choo, Jin-Boo;Jeon, Dong-Hoon
Proceedings of the KIEE Conference
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1996.07b
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pp.823-825
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1996
This paper proposes a preventive maintenance scheduling system which is a user-friendly decision-making support system. The objective of the development of the package is to supply KEPCO's working experts with a useful tool for gaining a practical maintenance schedule. This program based on the MS Windows is made up of two main modules. The first is an interactive decision-making support module(IDSM). The main objective of this module is to provide various useful text and graphic information to users, and enable practicing engineers with sensitivity analysis of a targeting maintenance schedule. The second is a mathematical optimization module(MOM). In this module, the objective function of levelizing net reserve ratio with daily time-increment is optimized using the relaxation method.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.12
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pp.411-420
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2021
Based on the Financial Management Information Systems (FMIS) variables and supporting arenas, the current study aims to highlight the importance of FMIS in supporting organizations to achieve organizational excellence (Managing Liabilities, Support Decision Making, Cost Efficiency, Financial Quality, and Security). A quantitative approach was utilized by adopting a questionnaire as a tool. A convenient sample of (249) individuals from different Kuwaiti SMEs answered the questionnaire. SPSS v. 26 was used to analyze gathered data. The study's findings revealed that FMIS has a significant impact on organizational trials to achieve organizational excellence. This impact was most noticeable on the level of cost-efficiency, with an R-value of 0.583, followed by a positive impact on security, with an R-value of 0.453. Based on the results, it can be widely generalized that FMIS can help the organization reach organizational excellence through managing its financial affairs. As a result, the study recommends paying more attention to the quality of data presented to FMIS, keeping in mind that human errors in data entry might result in incorrect and malfunctioned data, even if it is processed by FMIS. FMIS also improves the ability of an organization to schedule financial information, such as obligations, receivables, debts, payments, and expenses.
Interest is growing in applying simulation models for the South Texas conditions, to better assess crop water use and production with different crop management practices. The Environmental Policy Integrated Climate (EPIC) model was used to evaluate its application as a decision support tool for irrigation management of com (Zea mays L.) in South Texas of the U.S. We measured actual crop evapotranspiration (ETc) using a weighing lysimeter, soil moisture using a neutron probe, and grain yield by field sampling. The model was then validated using the measured data. Simulated ETc using the Hargreaves-Samani equation was in agreement with the lysimeter measured ETc. Simulated soil moisture generally matched with the measured soil moisture. The EPIC model simulated the variability in grain yield with different irrigation regimes with $r^2$value of 0.69 and root mean square error of $0.5\;ton\;ha^{-1}$. Simulation results with farm data demonstrate that EPIC can be used as a decision support tool for com under irrigated conditions in South Texas. EPIC appears to be effective in making long term and pre-season decisions for irrigation management of crops, while reference ET and phenologically based crop coefficients can be used for inseason irrigation management.
With the continuous and outstanding development of information technology(IT), human being is coming to the new computing era which is called cloud computing. This era brings lots of huge benefits also at the same time release the resources of IT infrastructure and data boom for man. In the future no longer, most of IT service providers, enterprises, organizations and systems will adopt this new computing model. There are three main deployment models in cloud computing including public cloud, private cloud and hybrid cloud; each one also has its own cons and pros. While implementing any kind of cloud services, customers have to choose one of three above deployment models. Thus, our paper aims to represent a practical framework to help the adopter select which one will be the best suitable deployment model for their requirements by evaluating each model comprehensively. The framework is built by applying the analytic hierarchy process(AHP), namely benefit-cost-opportunity-risk(BCOR) model as a powerful and effective tool to serve the problem. The gained results hope not only to provide useful information for the readers but also to contribute valuable knowledge to this new area. In addition, it might support the practitioners' effective decision making process in case they meet the same issue and have a positive influence on the increase of right decision for the organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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