Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.22
no.4
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pp.699-712
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2000
Juam lake is a major water resource for the industrial and agricultural activities as well as the resident life of Kwangju and Chonnam regions. However, the water quality of the lake is getting worse due to a large quantity of pollutant inflowing to the lake. Thus, the strategy for achieving the water quality goal of the lake should be developed as soon as possible. When there are various alternatives that can be used as the strategy, several criteria based on the achievement degree of water quality goal, the applicability of technique and social environment, and the reasonableness of the cost required are made to evaluate and rank the alternatives. However, it is difficult to make a decision when there are multiple criteria and conflicting objectives and specifically the estimated values of criteria contain elements of uncertainty. The uncertainty stems from the lack of available information, the randomness of future situation, and the incomplete knowledge of expert. As the degree of uncertainty is higher, the decision becomes more difficult. In this study, a fuzzy decision-making method is presented to assist decision makers in evaluating various alternatives under uncertainty. The method allows decision makers to characterize the associated uncertainty by applying fuzzy theory and incorporate the uncertainty directly into the decision making process for selecting the "best" alternative so decisions can be made that are more appropriate and realistic than those made without taking uncertainty in account.
Because of rapid evolution of software technique, numerous software professionals have been concerned with component based development methodologies. However, it is hard to find out a systematic technique for the selection of COTS (Commercial Off The Shelf) component in consumer position. Up to date, the major of component quality evaluation is object-oriented metric based evaluation methodology. But this paper present four step process and evaluation criteria based on MCDM (Multiple Criteria Decision Making) technique for optimal COTS component selection in consumer position. We considered funtionality, efficiency, usability based on IS0/IEC 9126 for Quality measurement and executed practical analysis about commercial EJB component in internet. This paper show that the proposed selection technique is applicable to optimal COTS component selection.
Because of rapid evolution of software technique, numerous software professionals have been concerned with component based development methodologies. However, it is hard to find out a systematic technique for the selection of COTS (Commercial Off The Shelf) component in consumer position. Up to date, the major of component quality evaluation is object-oriented metric based evaluation methodology. But this paper present four step process and evaluation criteria based on MCDM (Multiple Criteria Decision Making) technique for optimal COTS component selection in consumer position. Weconsidered funtionality, efficiency, usability based on ISO/IEC 9126 for quality measurement and executed practical analysis about commercial EJB component in internet. This paper show that the proposed selection technique is applicable to optimal COTS component selection.
This study set up the estimates of leakage management efficiency evaluation and leakage management goal that could be used in local water distribution networks efficiency business and modernization business. The data were analyzed using data envelopment analysis and multiple regression analysis. To this end, with leakage management input indices concerning leakage reduction activities (e.g., aged pipe replacement, water meter replacement, leakage restoration, and leakage detection) and leakage management calculation indices (e.g., the increase of revenue water ratio and the reduction of leakage ratio), the data on 22 K-water consignment local water supply systems were analyzed for the years from 2004 through 2018. Using the results of efficiency analysis by data envelopment analysis, the other DMUs (Decision Making Unit) benchmarked the DMU with the highest efficiency to maximize the leakage management efficiency for all DMUs. Through this, leakage management goal estimates were drawn with the input indices of four leakage reduction activities and calculation indices of the increase of revenue water ratio and the reduction of leakage ratio by multiple regression analysis for each group based on the revenue water ratio and leakage ratio. The correlation coefficients of the leakage management goal estimate for the criteria for the revenue water ratio amounted to 0.553 and 0.771. The correlation coefficients of the leakage management goal estimate for the criteria for leakage ratio were 0.397 and 0.865. Accordingly, we estimated the quantity and priority of four leakage reduction activities for the target leakage ratio and revenue water ratio.
Analytic Hierarchy Process (AHP) is a systematic and objective decision method that stratifies multiple criteria to determine various evaluation factors' order of priority. Since AHP requires several stages of analysis with complicated attributes, they normally rely on computer programs for the execution of such analyses. However, the existing AHP analytic tools carry the inconvenience of having to repeatedly input massive amounts data generated in every stage. This repetitious data entry process results in prolonged analysis times and higher possibility of errors, leading to decreased reliability of the results. Thus, in this study, we develop an analytic tool that effectively simplifies the data entry process in AHP analysis, for the purpose of reducing analysis times and increasing the reliability of the results.
Conventional MCDA techniques have been used in the field of water resources in the past. A GIS can offer an effective spatial data-handling tool that can enhance water resources modeling through interfaces with sophisticated models. However, GIS systems have a limited capability as far as the analysis of the value structure is concerned. The MCDA techniques provide the tools for aggregating the geographical data and the decision maker's preferences into a one-dimensional value for analyzing alternative decisions. In other words, the MCDA allows multiple criteria to be used in deciding upon the best alternatives. The combination of GIS and MCDA capabilities is of critical importance in spatial multi-criteria analysis. The advantage of having spatial data is that it allows the consideration of the unique characteristics at every point. The purpose of this study is to identify, review, and evaluate the performance of a number of conventional MCDA techniques for integration with GIS. Even though there are a number of techniques which have been applied in many fields, this study will only consider the techniques that have been applied in floodplain decision-making problems. Two different methods for multi-criteria evaluation were selected to be integrated with GIS. These two algorithms are Compromise Programming (CP), Spatial Compromise Programming (SCP). The target region for a demonstration application of the methodology was the Suyoung River Basin in Korea.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.11
no.4
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pp.122-138
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2008
A pixel-based approach to urban quality of life assessment can be regarded as a spatial decision problem under the condition of complexity because it searches the urban space for evidence of hot spots of quality of life based on multiple and differentially weighted evaluation criteria. Such an assessment involves inappropriate scaling of several incommensurate criteria, much unstructured subjectivity in the decision maker's judgment, and the large data handling in a raster GIS environment. There is a need for identifying alternative approaches to tackle the ill-structured problem in urban quality of life assessment. In this context, this research proposes and implements a spatial multicriteria analysis approach to evaluate urban quality of life in a raster GIS environment. The implementation of this methodology is illustrated with a case study of the Atlanta metropolitan area. Results indicate that the proposed methodology may provide an alternative approach for evaluating the quality of life in an urban environment.
Nanehkaran, Yaser A.;Mao, Yimin;Azarafza, Mohammad;Kockar, Mustafa K.;Zhu, Hong-Hu
Geomechanics and Engineering
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v.24
no.5
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pp.407-418
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2021
Due to the complexity of the causes of the sliding mass instabilities, landslide susceptibility and hazard evaluation are difficult, but they can be more carefully considered and regionally evaluated by using new programming technologies to minimize the hazard. This study aims to evaluate the landslide hazard zonation in the Tabriz region, Iran. A fuzzy logic-based multi-criteria decision-making method was proposed for susceptibility analysis and preparing the hazard zonation maps implemented in MATLAB programming language and Geographic Information System (GIS) environment. In this study, five main factors have been identified as triggering including climate (i.e., precipitation, temperature), geomorphology (i.e., slope gradient, slope aspect, land cover), tectonic and seismic parameters (i.e., tectonic lineament congestion, distribution of earthquakes, the unsafe radius of main faults, seismicity), geological and hydrological conditions (i.e., drainage patterns, hydraulic gradient, groundwater table depth, weathered geo-materials), and human activities (i.e., distance to roads, distance to the municipal areas) in the study area. The results of analyses are presented as a landslide hazard map which is classified into 5 different sensitive categories (i.e., insignificant to very high potential). Then, landslide susceptibility maps were prepared for the Tabriz region, which is categorized in a high-sensitive area located in the northern parts of the area. Based on these maps, the Bozgoosh-Sahand mountainous belt, Misho-Miro Mountains and western highlands of Jolfa have been delineated as risk-able zones.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.21
no.6
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pp.84-94
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2020
Modular architecture is very important not only in the design phase but also in the construction planning phase because it affects construction methods and module sizes depending on transport equipment. There are economic risks as well as quality, as there may be defects such as internal interiors or elimination of deadlines during transportation, and structural torsion caused by rainfall and shock. However, there is a lack of objective criteria or data to refer to in determining transport equipment that has a material effect on transport. Accordingly, there is no decision model to determine the optimum transportation equipment for each construction site. Therefore, it is necessary to develop a decision support model that can be compared to the review of transport equipment selection factors. The purpose of this study is to propose the transport equipment impact factors and decision support models for systematic review and objective decision making of each construction plan in the construction of small and medium-sized modulators. The decision model proposed in this study can be used as basic data for transport studies, ensuring objectivity and transparency in the equipment selection process.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.79-90
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1995
The material handling equipment selection, that is a key task in the material handling system design, is a complex, difficult task, and requires a massive technical knowledge and systematic analysis. It is invaluable to justify the selected equipment model by the performance evaluation before its actual implementation. This paper presents an intelligent knowledge-based expert system called "IMESE" created by authors, for the selection and evaluation of material handling equipment model suitable for movement and storage of materials in a manufacturing facility. The IMESE is consisted of four modules: a knowledge base to select an appropriate equipment type, a multiple criteria decision making procedure to choose the most favorable commercial model of the selected equipment type, a database to store the list of commercial models of equipment types with their specifications, and simulators to evaluate the performance of the equipment model. The whole process of IMESE is executed under VP-Expert expert system environment.vironment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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