국제사회는 현재 1) 지속가능한 생산력 및 소득의 증대, 2) 기후변화에 적응하는 탄력 구축, 그리고 3) 온실 기체 방출의 감축을 함께 달성하는 기후스마트농업(Climate-Smart Agriculture, CSA)의 비전을 제시하고 이를 실현하고자 협력하고 있다. 이는 200여 년 전 다산 정약용이 강조한 후농(厚農), 편농(便農), 상농(上農)의 3농의 비전과 맥락을 같이 할 뿐 아니라, 성과를 정량적으로 평가하고 관리할 총체적 지수의 개발과 이를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 실용적 목표를 제시하고 있다. 본 연구에서는 기후스마트농업의 의사결정을 지원할 행위자 기반 모형인 MP-MAS를 소개하고, 국내 적용을 위해 구축한 초기 모형을 벼농사에 적용하여 도출한 예비 결과를 제시하였다. MP-MAS는 농민들과 정책 입안자들이 함께 다른 관점에서 다양한 선택 사양을 고려할 수 있도록 지원할 수 있다. 추후 기후변화에 적응하는 탄력 구축과 온실기체 방출의 감축을 동시에 고려할 수 있는 시스템으로 확장될 경우, 국제적인 압박으로 다가오는 기후스마트농업의 목표 달성뿐만 아니라, 다산의 3농 비전인 지속가능한 농업-사회시스템을 구현하는 중요한 도구로 사용될 것으로 기대된다.
한반도 기후변화 경향은 이미 기상 생태 환경 수자원 등 광범위한 부분에서 감지되고 있다(기상청, 2011a, 2011b). 현재까지의 연구에 따르면 한반도 기후변화에 따른 영향으로 강우패턴은 첨두강우가 7월에서 점차 8월로 이동 변화하는 것으로 전망되고, 양적으로 연강수량은 점차 감소가 전망되면서도 극한 값은 발생빈도와 크기가 점증할 것으로 전망되고 있다. 그래서 그간 기존댐에 대한 재평가(1998, 2010, 2012)와 발생 가능한 최대강우량 설계기준으로 기존 댐의 여수로 배제 능력을 증대시키는 비상여수로 설치 등 기존 댐 시설위주의 효율적인 기후변화 대응 또는 적응 방안을 시행해 왔다. 그러나, 기후변화로 인한 기상 상황은 전에 발생한 적이 없었던 새로운 기상이변과 재난을 가져오고 있다. 이에 기상 변화에 하나의 시설로서 대응 하던 방식에서 한 번의 기상이변이 유역 전반에 걸쳐 재난을 발생하는 최근의 상황에 맞추어 수자원 시설을 계획하는 방식에 대한 변화의 필요성 있다고 생각하였다. 이에 장래 전망되는 기후변화를 감안하여 이수와 치수 시설의 가뭄과 홍수에 대한 대처 능력을 유역 차원에서 평가하는 방법을 찾아보고자 한다. Robust 하다는 것은 어떤 상황에서도 작동이 되는 것을 말하는 강건한 계획으로, 이와 같은 시설 계획을 위해서는 먼저 현재의 시설물에 대한 회복력을 판단하는 평가가 있어야 할 것이다. 따라서, 용수공급이든 홍수 재난이든 회복력(복원력)에 대한 평가를 하고, 대안에 대한 로버스트 의사 결정 방법(RDM: Robust Decision Making)을 적용하여 우수한 대안을 찾으면 강건한 시설계획 수립이라는 절차가 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 회복력(복원력)을 갖는 로버스트 의사결정방법에 대한 과거 연구 조사를 기초로 하여 연구 수행 절차를 마련한 후에 장래 한반도 기후변화 시나리오를 시범 유역에 적용하여 수자원 시설의 복원 또는 회복력을 분석하고, robust 의사결정방법을 적용함으로써, 향후 로버스트 수자원 시설 계획이 어떻게 이루어져야 하는지와 함께 이수와 치수 시설의 종합적인 계획 등에 대한 개념적인 절차와 방법의 제시를 도모하였다.
;There are many sources of uncertainty in a typical production and inventory system. There is uncertainty as to how many items customers will demand during the next day, week, month, or year. There is uncertainty about delivery times of the product. Uncertainty exacts a toll from management in a variety of ways. A spurt in a demand or a delay in production may lead to stockouts, with the potential for lost revenue and customer dissatisfaction. Firms typically hold inventory to provide protection against uncertainty. A cushion of inventory on hand allows management to face unexpected demands or delays in delivery with a reduced chance of incurring a stockout. The proposed strategies are used for the design of a probabilistic inventory system. In the traditional approach to the design of an inventory system, the goal is to find the best setting of various inventory control policy parameters such as the re-order level, review period, order quantity, etc. which would minimize the total inventory cost. The goals of the analysis need to be defined, so that robustness becomes an important design criterion. Moreover, one has to conceptualize and identify appropriate noise variables. There are two main goals for the inventory policy design. One is to minimize the average inventory cost and the stockouts. The other is to the variability for the average inventory cost and the stockouts The total average inventory cost is the sum of three components: the ordering cost, the holding cost, and the shortage costs. The shortage costs include the cost of the lost sales, cost of loss of goodwill, cost of customer dissatisfaction, etc. The noise factors for this design problem are identified to be: the mean demand rate and the mean lead time. Both the demand and the lead time are assumed to be normal random variables. Thus robustness for this inventory system is interpreted as insensitivity of the average inventory cost and the stockout to uncontrollable fluctuations in the mean demand rate and mean lead time. To make this inventory system for robustness, the concept of utility theory will be used. Utility theory is an analytical method for making a decision concerning an action to take, given a set of multiple criteria upon which the decision is to be based. Utility theory is appropriate for design having different scale such as demand rate and lead time since utility theory represents different scale across decision making attributes with zero to one ranks, higher preference modeled with a higher rank. Using utility theory, three design strategies, such as distance strategy, response strategy, and priority-based strategy. for the robust inventory system will be developed.loped.
해양석유 생산은 예기치 못한 유가 하락과 글로벌 석유물류의 변화로 인한 여러 가지 어려움에 직면하고 있다. 이 연구는 불확실성하의 해양석유생산 최적화를 위한 추계적 모형을 제시한다. 제시된 추계적 모형은 강인한 최적화 모형과 리코스 제한 최적화 모형을 사용하고 리코스 이익 변동의 척도로 하위부분평균을 사용한다. 제안된 모형을 바탕으로 불확실성 하의 원유의 가격과 수요에 관한 시나리오 기반의 자료를 사용하여 수행한 계산실험 및 결과를 검토하여 보고하였다. 이 연구는 불학실성 하에서 위험을 고려한 해양석유생산 문제에 대한 의사결정에 유의하게 적용될 수 있을 것이다.
협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고, 최근에는 실링 공격이라 일컫는 악의적인 목적을 가진 사용자들의 추천 결과 조작에 쉽게 노출될 수 있는 문제가 새로운 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 협업적 여과의 실링 공격 문제들을 보완하기 위해, 추천 시스템에서 발생할 수 있는 실링 공격의 유형을 분석하고 악의적인 사용자의 조작된 선호도가 시스템에 미치는 영향을 최소화하기 위한 강건한 신뢰 모델 구축 방법을 제시한다. 그리고 그 모델을 적용하여 신뢰할 수 있는 아이템 추천 및 선호도 예측 방법을 제안한다.
HOSSEN, MUHAMMED MUFAZZAL;KANG, SUNKOO;KIM, JONGHYUN
Nuclear Engineering and Technology
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제47권3호
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pp.362-379
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2015
In this study, Nuclear Power Plant (NPP) construction schedule delay risk assessment methodology is developed and the construction delay risk is assessed for turnkey international NPP projects. Three levels of delay factors were selected through literature review and discussions with nuclear industry experts. A questionnaire survey was conducted on the basis of an analytic hierarchy process (AHP) and Relative Importance Index (RII) methods and the schedule delay risk is assessed qualitatively and quantitatively by severity and frequency of occurrence of delay factors. This study assigns four main delay factors to the first level: main contractor, utility, regulatory authority, and financial and country factor. The second and the third levels are designed with 12 sub-factors and 32 sub-sub-factors, respectively. This study finds the top five most important sub-sub-factors, which are as follows: policy changes, political instability and public intervention; uncompromising regulatory criteria and licensing documents conflicting with existing regulations; robust design document review procedures; redesign due to errors in design and design changes; and worldwide shortage of qualified and experienced nuclear specific equipment manufacturers. The proposed combined AHP-RII methodology is capable of assessing delay risk effectively and efficiently. Decision makers can apply risk informed decision making to avoid unexpected construction delays of NPPs.
In recent times, the global economy has been subject to increasing volatility, which has made it considerably more difficult to accurately predict economic indicators compared to previous periods. In response to this challenge, the present study conducts an exploratory investigation that aims to predict the Business Survey Index (BSI) by leveraging data mining techniques on both structured and unstructured data sources. For the structured data, we have collected information regarding foreign, domestic, and industrial conditions, while the unstructured data consists of content extracted from newspaper articles. By employing an extensive set of 44 distinct data mining techniques, our research strives to enhance the BSI prediction accuracy and provide valuable insights. The results of our analysis demonstrate that the highest predictive power was attained when using data exclusively from the t-1 period. Interestingly, this suggests that previous timeframes play a vital role in forecasting the BSI effectively. The findings of this study hold significant implications for economic decision-makers, as they will not only facilitate better-informed decisions but also serve as a robust foundation for predicting a wide range of other economic indicators. By improving the prediction of crucial economic metrics, this study ultimately aims to contribute to the overall efficacy of economic policy-making and decision processes.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.17-17
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1996
An experimental research is a useful approach for realizing autonomous mobile robots to work in real environment. We are developing an autonomous mobile robot platform named "Yamabico" as a tool for experimental real world robotics research. The architecture of Yamabico is based on the concept of centralized decision making and functionally modularization. Yamabico robot has two level structure with behavior and function levels, and its hardware and software are functionally distributed for providing incremental development and good maintenancibility. We are using many Yamabico robots in our laboratory to realize the robust navigation technology for autonomous robots. The methodology for experimental and task-oriented approach of mobile robotics will be presented. And some experimental results of real world navigation in indoor and outdoor environment will be shown. be shown.
This paper deals with civil infrastructures in general, sensor and smart structure technology, and smart steel structures in particular. Smart structures technology, an integrated engineering field comprising sensor technology, structural control, smart materials and structural health monitoring, could dramatically transform and revolutionize the design, construction and maintenance of civil engineering structures. The central core of this technology is sensor and sensor networks that provide the essential data input in real time for condition assessment and decision making. Sensors and robust monitoring algorithms that can reliably detect the occurrence, location, and severity of damages such as crack and corrosion in steel structures will lead to increased levels of safety for civil infrastructure, and may significantly cut maintenance or repair cost through early detection. The emphasis of this paper is on sensor technology with a potential use in steel structures.
It is far more expensive for companies to acquire new customers than it is to retain customers. As a result, companies are turning to Customer Relationship Management (CRM) in order to make decisions about managing the relationship and the profitability of those customer relationships. CRM is a strategy that integrates the concepts of Knowledge Management, Data Mining and Data Warehousing in order to support the organization's decision -making process to retain long-term and profitable relationships with its customers. This paper examines the design implications that CRM poses to data warehousing. We then present a robust data warehouse schema to support CRM analyses and decisions. For example, the proposed schema could be used to calculate customer profitability and to identify social networks of influence between customers. The paper also discusses future areas for research pertaining to CRM data warehousing and data mining.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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