The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권8호
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pp.89-97
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2022
The e-commerce market faces significant credit risks due to the complexity of the industry and information asymmetries. Therefore, credit risk has started to stymie the growth of e-commerce. However, there is no reliable system for evaluating the creditworthiness of e-commerce companies. Therefore, this paper constructs a credit risk evaluation index system that comprehensively considers the online and offline behavior of online retail enterprises, including 15 indicators that reflect online credit risk and 15 indicators that reflect offline credit risk. This paper establishes an integration method based on a fuzzy integral support vector machine, which takes the factor analysis results of the credit risk evaluation index system of online retail enterprises as the input and the credit risk evaluation results of online retail enterprises as the output. The classification results of each sub-classifier and the importance of each sub-classifier decision to the final decision have been taken into account in this method. Select the sample data of 1500 online retail loan customers from a bank to test the model. The empirical results demonstrate that the proposed method outperforms a single SVM and traditional SVMs aggregation technique via majority voting in terms of classification accuracy, which provides a basis for banks to establish a reliable evaluation system.
The tunnel collapse, large deformation of surrounding rock, water and mud inrush are the major geological disasters in soft rock tunnel construction. Among them, tunnel collapse has the most serious impact on tunnel construction. Current research backed theories have certain limitations in identifying the collapse risk of soft rock tunnels. Examining the Zhengwan high-speed railway tunnel, eight soft rock tunnel collapse influencing factors were selected, and the combination of indicator weights based on the analytic hierarchy process and entropy weighting methods was obtained. The results show that the groundwater condition and the integrity of the rock mass are the main influencing factors leading to a soft rock tunnel collapse. A comprehensive fuzzy evaluation model for the collapse risk of soft rock tunnels is being proposed, and the real-time collapse risk assessment of the Zhengwan tunnel is being carried out. The results obtained via the fuzzy evaluation model agree well with the actual situation. A tunnel section evaluated to have an extremely high collapse risk and experienced a local collapse during excavation, verifying the feasibility of the collapse risk evaluation model. The collapse risk evaluation model proposed in this paper has been demonstrated to be a promising and innovative method for the evaluation of the collapse risk of soft rock tunnels, leading to safer construction.
본 논문에서는 요트 계류장과 같은 소형 해상 부유체의 위기수준을 모니터링하기 위한 확률 기반 위기평가기법(Probability based risk Evaluation Techniques, PET)의 이론적인 접근 방법을 기술하였다. PET는 5단계 척도의 위기 기준을 이용한 위기 판단 절차가 핵심 개념이다. 이러한 5단계 척도들은 폐형 공식을 이용한 해상 부유체 운동의 응답함수에 대한 누적확률분포에서 계산했다. 그리고 위기기준을 갖는 PET의 위기판단 절차를 제안하였다. PET의 유용성 검증을 위하여 시뮬레이션 실험을 하였는데, 실험에는 해상 부유체의 운동 측정에 사용할 ADIS16405 센서의 전기특성을 갖는 모의 신호를 이용하였다. 실험결과, PET의 위기평가 오차는 최대 5.0 수준에서 0.38 수준으로 나타났다. 이 결과로부터 제안한 PET가 모니터링 기법으로 사용 가능함을 확인하였다.
This study tried to develop a basis for quantitative index of working postures associated with WMSDs(Work-related Musculoskeletal Disorders) that could overcome realistic restriction during application of typical checklists for WMSDs evaluation. The baseline data for this study was obtained from automobile manufacturing company(A total of 603 jobs were observed). Specifically, data for shoulder postures was analyzed to have a better and more objective method in terms of job relevance than typical methods such as OWAS, RULA, and REBA. Major statistical tools were Clustering, Logistic regression and so on. The main results in this study could be summarized as follows; 1) The relationships between working postures and WMSDs symptoms at shoulder were statistically significant based on the results from logistic regression. 2) Based on clustering analysis, three levels for WMSDs risk at shoulder were produced for both flexion and abduction were statistically significant. Specific results were as follows; Shoulder flexion: low risk(< $37.7^{\circ}$), medium risk($37.7^{\circ}{\sim}70.0^{\circ}$), high risk(> $70.0^{\circ}$) Shoulder abduction: low risk(< $26.5^{\circ}$), medium risk($26.5^{\circ}{\sim}56.8^{\circ}$), high risk(> $56.8^{\circ}$). 3) The sensitivities on risk levels of shoulder flexion and abduction were 64.0% and 20.6% respectively while the specificities on risk levels of shoulder flexion and abduction were 99.1% and 99.3% respectively. The results showed that the data associated with shoulder postures in this study could provide a good basis for job evaluation of WMSDs at shoulder. Specifically, this evaluation methodology was different from the methods usually used at WMSDs study since it tried to be based on direct job relevance from real working situation. Further evaluation for other body parts as well as shoulder would provide more stability and reliability in WMSDs evaluation study.
A modified grey clustering method is presented to systematically evaluate the risk of water inrush in karst tunnels. Based on the center triangle whitenization weight function and upper and lower limit measure whitenization weight function, the modified grey evaluation model doesn't have the crossing properties of grey cluster and meets the standard well. By adsorbing and integrating the previous research results, seven influence factors are selected as evaluation indexes. A couple of evaluation indexes are modified and quantitatively graded according to four risk grades through expert evaluation method. The weights of evaluation indexes are rationally distributed by the comprehensive assignment method. It is integrated by the subjective factors and the objective factors. Subjective weight is given based on analytical hierarchy process, and objective weight obtained from simple dependent function. The modified grey evaluation model is validated by Jigongling Tunnel. Finally, the water inrush risk of Shangjiawan Tunnel is evaluated by using the established model, and the evaluation result obtained from the proposed method is agrees well with practical situation. This risk assessment methodology provides a powerful tool with which planners and engineers can systematically assess the risk of water inrush in karst tunnels.
Due to frequent occurrence of a localized torrential downpour caused by global warming and change of outflow tendency caused by rapid urbanization and industrialization, risk analysis must be carried out in levee design with uncertainty. In this study, reliability analysis was introduced to quantitatively evaluate the overtopping risk of levee by the uncertainty. First of all, breaking function was established as a function of flood stage and height of levee. All variables of breaking function were considered as random variables following any distribution functions, and the risk was defined as the possibility that the flood stage is formed higher than height of levee. The risk evaluation model was developed with AFDA (Approximate Full Distribution Approach). The flood stage computed by 2-D numerical model FESWMS-2DH was used as input data for the model of levee risk evaluation. Risk for levee submergence were quantitatively presented for levee of Wol-Song-Cheon.
This study performed qualitative and quantitative risk assessment of equipment for evaluating the protocol of hydrogen refueling stations and suggested measures to improve safety. Hazard and operability study was performed for qualitative risk assessment, and Hy-KoRAM was used for quantitative risk assessment. Through a qualitative risk assessment, additional ventilation devices were installed, simultaneous venting of the storage container was prohibited, and the number of repeated refilling of the evaluation equipment was identified to manage the number of fillings of the container. Through quantitative risk assessment, the area around the device was set as a restricted area when evaluating the station, and measures were suggested to reduce the frequency of accidents.
Recently, reproductive and neurobehavioral effects of bisphenol A (BPA) have been documented, and thus a review was requested for BPA management direction by the government. Therefore, this study was performed to establish a Korean tolerable daily intake (TDI) for BPA. An expert committee, consisting of specialists in fields such as toxicology, medicine, pharmacology, and statistics, was asked to evaluate BPA health based guidance values (HbGVs). Although many toxicological studies were reviewed to select a point of departure (POD) for TDI, rat and mouse reproductive studies by Tyl et al. (2002, 2006), which were performed according to GLP standards and OECD guidelines, were selected. This POD was the lowest value determined from the most sensitive toxicological test. The POD, a NOAEL of 5 mg/kg bw/day, was selected based on its systemic toxicity as critical effects. An uncertainty factor of 100 including interspecies and intraspecies differences was applied to calculate the TDI. According to the evaluation results, a TDI of BPA for Korean was suggested at 0.05 mg/kg bw/day. In addition, the BPA exposure level based on food consumption by the Korean population was estimated as 1.509 ${\mu}g/kg$ bw/day, and the HI was evaluated at 0.03 when the TDI of 0.05 mg/kg bw/day was applied. This HI value of 0.03 indicated that hazardous effects would not be expected from BPA oral exposures. Although highly uncertain, further studies on low dose neurobehavioral effects of BPA should be performed. In addition, it is recommended that the 'as low as reasonably achievable' (ALARA) principle be applied for BPA exposure from food packaging materials in newborn infants and children.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.534-541
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2011
Risk evaluation approaches for bidding on international construction projects are typically partitioned into three stages: country selection, project classification, and bid-cost evaluation. However, previous studies are frequently under attack in that they have several crucial limitations: 1) a dearth of studies about country selection risk tailored for the overseas construction market at a corporate level; 2) no consideration of uncertainties for input variable per se; 3) less probabilistic approaches in estimating a range of cost variance; and 4) less inclusion of covariance impacts. This study thus suggests a three-staged risk evaluation model to resolve these inherent problems. In the first stage, a country portfolio model that maximizes the expected construction market growth rate and profit rate while decreasing market uncertainty is formulated using multi-objective genetic analysis. Following this, probabilistic approaches for screening bad projects are suggested through applying various data mining methods such as discriminant logistic regression, neural network, C5.0, and support vector machine. For the last stage, the cost overrun prediction model is simulated for determining a reasonable bid cost, while considering non-parametric distribution, effects of systematic risks, and the firm's specific capability accrued in a given country. Through the three consecutive models, this study verifies that international construction risk can be allocated, reduced, and projected to some degree, thereby contributing to sustaining stable profits and revenues in both the short-term and the long-term perspective.
This study focuses on the classification of fire equipments for certification based on the risk evaluation. In general, known statistics on fire equipment-related accidents needs to be used for risk evaluation. When statistics is not available, however, expected frequency and severity of accident for individual equipment can be taken into account in evaluating the related risks. Based on the level of inherent risks, each equipment is then classified into three categories for certification. For equipments that risk evaluation is not possible, characteristics of those products such as reliability are considered for classification. Once classified, each equipment is assigned an appropriate certification module.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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