International conference on construction engineering and project management
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2007.03a
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pp.69-78
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2007
In real world, the project managers handle conflicting goals that govern the use of resources within the stipulated time and budget with required quality and safety. These conflicting goals are required to be optimized simultaneously by the project managers in the framework of fuzzy aspiration levels. The fuzzy linear programming model proposed herein helps project managers to minimize total project costs, completion time, and crashing costs considering indirect costs, contractual penalty costs etc by practically charging them in terms of direct cost of the project. A case study of bituminous pavement under construction is considered to demonstrate the feasibility of applying the proposed model for optimization of project parameters. Consequently, the proposed model yields an efficient compromise solution and the decision maker's overall degree of satisfaction with multiple fuzzy goal values. Additionally, the proposed model provides a systematic decision-making framework, enabling decision maker to interactively modify the fuzzy data and model parameters until a satisfactory solution is obtained. The significant characteristics that differentiate the proposed model with other models include, flexible decision-making process, multiple objective functions, and wide-ranging decision information.
Purpose: The study was done to develop a shared decision-making scale for end-of-life patients in Korea. Methods: The process included construction of a conceptual framework, generation of initial items, verification of content validity, selection of secondary items, preliminary study, and extraction of final items. The participants were 388 adults who lived in one of 3 Korean metropolitan cities: Seoul, Daegu, or Busan. Item analysis, factor analysis, criterion related validity, and internal consistency were used to analyze the data. Data collection was done from July to October 2011. Results: Thirty-four items were selected for the final scale, and categorized into 7 factors explaining 61.9% of the total variance. The factors were labeled as sharing information (9 items), constructing system (7 items), explanation as a duty (5 items), autonomy (4 items), capturing time (3 items), participation of family (3 items), and human respect (3 items). The scores for the scale were significantly correlated among shared decision-making scale, terminating life support scale, and dignified dying scale. Cronbach's alpha coefficient for the 34 items was .94. Conclusion: The above findings indicate that the shared decision-making scale has a good validity and reliability when used for end-of-life patients in Korea.
The emergence of ubiquitous computing environment will change the service architecture of business information systems such as Decision Support System(DSS), which will be a new application. Recent mobile DSSs allow the decision makers to be benefited from web and mobile technology. However, they seldom refer to context data, which are useful for proactive decision support. Meanwhile, ubiquitous applications so far provide restricted personalization service using context and preference of the user, that is, they do not fully make use of decision making capabilities. Hence, this paper aims to describe how the decision making capability and context-aware computing are jointly used to establish ubiquitous applications. To do so, an amended DSS paradigm: CKDDM(Context-Knowledge-Dialogue-Data-Model) is proposed in this paper. What will be considered for the future decision support systems when we regard ubiquitous computing technology as an inevitable impact that enforces the change of the way of making decisions are described. Under the CKDDM paradigm, a framework of ubiquitous decision support systems(ubiDSS) is addressed with the description of the subsystems within. To show the feasibility of ubiDSS, a prototype system, CAMA-myOpt(Context-Aware Multi Agent System-My Optimization) has been implemented as an illustrative example system.
Yohan Hwang;Young-Shin Park;Hyunju Lee;Hyunok Lee;Kongju Mun
Journal of the Korean earth science society
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v.45
no.4
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pp.404-420
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2024
Many risk-related issues within the realm of science education have been addressed through science-technology-related socioscientific issues (SSI) education. It has been established that the topics categorized as SSI are interconnected with risk-related issues. These topics emphasize numerous points of convergence with the goals of SSI education, particularly in understanding and analyzing risks, including risk assessment, risk management, and risk decision-making. Such understanding can aid in grasping the complexity of SSI based on risk-related issues and facilitate informed decision-making by structuring debates. Although there has been discourse on the need for education aimed at future survival and reflection on the responsibilities and roles of education in risk-prone societies, concepts or strategies related to actual risk responses are rarely addressed in science education and schools. Education tailored to risk-prone societies is not yet well established. This study explored the incorporation of climate change risk education into science education. A framework for climate change risk education was developed, encompassing seven elements, with corresponding definitions and examples. The researchers applied this framework to evaluate the extent to which climate change risk education is integrated into the current science curriculum of Korea. Additionally, SSI lesson scenarios related to climate change were analyzed using this risk education framework to determine the types and extent of risk education incorporated. The findings underscore the importance of teaching climate change risk education to equip students for rational decision-making.
Many aquatic ecosystems suffer from anthropogenic disturbances, including the introduction of damaging levels of toxic substances. The effects of disturbances include complex relations with various components involved in the systems, and can include physical, chemical, and hydrological disruption depending of the contaminant. Decision Support Systems (DSSs) are developed to help decision makers to deal with complex management crises, through the systematic structuring and evaluation of decisions, and through providing easy-to-use and integrated tools for information elaboration and display. We reviewed various DSSs developed for toxic substances in aquatic ecosystems, and suggested a conceptual framework which is best suited to the management of such issues within Korea. It may assist stakeholders with their decision making process, and in the achievement of a consensus on water management solutions.
Monitoring is the most important part of the construction and operation of the embankment dams. Applied instruments in these dams should be determined based on dam requirements and specifications. Instruments selection considered as one of the most important steps of monitoring plan. Competent instruments selection for dams is very important, as inappropriate selection causes irreparable loss in critical condition. Lack of a systematic method for determining instruments has been considered as a problem for creating an efficient selection. Nowadays, decision making methods have been used widely in different sciences for optimal determination and selection. In this study, the Multi-Attribute Decision Making is applied by considering 9 criteria and categorisation of 8 groups of geotechnical instruments. Therefore, the Analytic Hierarchy Process and Multi-Criteria Optimisation and Compromise Solution methods are employed in order to determine the attributes' importance weights and to prioritise of instruments for embankment dams, respectively. This framework was applied for a rock fill with clay core dam. The results indicated that group decision making optimizes the selection and prioritisation of monitoring instruments for embankment dams, and selected instruments are reliable based on the dam specifications.
The purpose of this study is to explore the applicability of AHP(Analytic Hierarchy Process) to select more productive projects among various proposed projects in a particular company. To achieve this research objective, the characteristics of project evaluation and selection are first reviewed with respect to when, where, and how the decision is made. Then the theoretical basis of the AHP is briefly reviewed along with its mathematical underpinnings to construct the framework of project evaluation and selection. To be more specific, the evaluation and selection criteria were reorganized in the AHP-based framework to make the process of project evaluation and selection more productive. Project evaluation and selection is one of the most important activities for the most companies to be more advantageous in the market. Despite the importance of decision making process of project selection, not many of how to choose the best project were suggested as the reliable project selection methods in the industries. It may be because it involves various activities related to conflict resolution among different evaluation criteria, high uncertainties of market, and the unclear tradeoff among various project objectives. Furthermore, the decision, once made at this point, tends to be irrevocable until the whole process turns out to be a complete success or failure. As the result, the AHP method showed better financial performance rather than the traditional method in a case study.
Cloud computing is provided on demand service via the internet, allowing users to pay for the service they actually use. Since cloud computing is emerging stage in industry, many companies and government consider adopting the cloud computing. Actually a variety of factors may influence on the adopting decision making of cloud computing. The objective of this study is to explore the significant factors affecting the adoption decision of enterprise cloud computing. A research model has been suggested based on TOE framework and outsourcing decision framework. Based on 302 data collected from managers in various industries, the major findings are following. First, the benefit factors of cloud computing service such as agility and cost reduction have direct and positive effects on adoption of the service. Second, lock-in as a risk factor of cloud computing service has a negative effect while security has not. Third, both internal and external environment factors have positive effects on adoption of the service.
This study analyzed the decision-making process in ship finance for the choice between fixed and floating interest rates using behavioral finance theories. Results confirmed that causes and background of decision-making processes could be explicitly explained by the framework of behavioral finance theories. This study also determined whether decisions were irrational. A case-study research was applied as the methodology. Decision-making data on ship finance collected through narrative and questionnaire responses were analyzed and evaluated using behavioral finance theories. Theories of behavioral finance used in the analysis and research of this study included availability heuristic, anchoring effect, and opportunity cost theory. Narrative and survey responses were clearly explained by theories of behavioral finance. It was found that a shipping company suffered additional losses owing to decisions that included behavioral finance errors. Behavioral finance theories largely influenced the decision-making process of choosing between a fixed interest rate and a floating interest rate. Shipping finance decisions related to interest rate selections could be clearly explained by behavioral finance theories. Errors related to behavioral finance could result in irrational decisions. Thus, managers who are responsible for shipping finance should remain vigilant toward any behavioral finance errors when making shipping finance decisions.
Spatial estimation of environmental variables has been regarded as an important preliminary procedure for decision-making. A minimum variance criterion, which has often been adopted in traditional kriging algorithms, does not always guarantee the optimal estimates for subsequent decision-making processes. In this paper, a geostatistical framework is illustrated that consists of uncertainty modeling via stochastic simulation and risk modeling based on loss functions for the selection of optimal estimates. Loss functions that quantify the impact of choosing any estimate different from the unknown true value are linked to geostatistical simulation. A hybrid loss function is especially presented to account for the different impact of over- and underestimation of different land-use types. The loss function-specific estimates that minimize the expected loss are chosen as optimal estimates. The applicability of the geostatistical framework is demonstrated and discussed through a case study of copper mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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