International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.97-100
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2015
Analysis of construction tender documents in overseas projects is a very important issue from a risk management point of view. Unfortunately, majority of construction firms are biased by winning contracts without in-depth analysis of tender documents. As a result, many contractors have incurred loss in overseas projects. Although a lot of risk analysis techniques have been introduced, most of them focus project's external unexpected risks such as country conditions and owner's financial standing. However, because those external risks are difficult to control and take preemptive action, we need to concentrate on project inherent risks. Based on this premise, this paper proposes a project-oriented risk mining approach which could detect and extract project risk factors automatically before they are materialized and assess them. This study presents a methodology regarding how to extract potential risks which exist in owner's project requirements and project tender documents using state of the art data analysis method such as text mining, data mining, and information visualization. The project-oriented risk mining approach is expected to effectively reflect project characteristics to the project risk management and could provide construction firms with valuable business intelligence.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.11-17
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2022
Design-bid-build (DBB) is the most common project delivery method among highway projects. State Highway Agencies (SHAs) usually apply a low-bid approach to select contractors for their DBB projects. In this approach, the Federal Highway Agency suggests SHAs heighten contractors' competition to lower bid prices. However, these attempts may become ineffective due to collusive bidding arrangements among certain contractors. One common strategy is the rotation of winning bidders of a group of contractors who bid on many of the same projects. These arrangements may also be specific to a particular region or vary in time. Despite the practices' adverse effects on bidding outcomes, an effective model to detect red-flag bidding patterns is lacking. This study fills the gap by proposing a novel framework that utilizes pattern mining techniques and statistical tests for unusual pattern detection. A case study with historical data from an SHA is conducted to illustrate the proposed framework.
In this study, we analyzed national mining investment security and country risk, and suggested a new index for exploration and development investment for mining projects in abroad by an analysis of relationship between these grades and mineral resource development investment. For this, potential risks for mining in mineral-rich countries are assessed, and the risk of the exploration and development investment for mining projects is relatively evaluated by OECD country risk. It is noted that countries of the lower ranks in OECD are consistently good agreement with the high grade in Behre Dolbear Group Inc. for favorable mineral exploitation, whereas the higher ranks have shown diverse and high risks for the mining investigation and development. Consequently, it is necessary that assessment of the relationship between mineral resource index and country risk for mining projects to be investigated and developed in future should be applied before business decision of mineral investigation projects in abroad.
Simple statistical frequency based analysis, such as Pareto analysis, are widely used in conventional accident analysis. However, due to the dynamic and complex nature of construction works, many factors can simultaneously affect or involve the occurrence of accidents in construction projects. Therefore, the identification of the complex relationship between such factors is important to establish relevant and effective safety management policies and/or programs. In this study, characteristic factors and their relationships' contribution to non-fatal accidents in construction projects are analyzed using the association rule mining (ARM) technique. To this end, a total of 59,202 construction accident data are collected from 2015 to 2019 and the ARM is performed to retrieve specific relationships -named as association rules-among classified factors in the data. Characteristics of the retrieved relationships are analyzed and compared with the results of conventional Pareto analysis. Based on the results, it is found that both fall and trip are notable accident forms having characteristic relations with other factors for non-fatal accidents in construction projects. It is also found that small-scale construction, age of 50s, less than 1 month of working period, and architectural construction are important factors for non-fatal accidents in construction projects.
It is introduced briefly to understand the overall state of mineral resources of Argentina profile of 30 major ore deposits and mining projects. Prospecting deposits are mostly concentrated on the Northwestern and Midwestern area in Argentina and this fact implies that deposit formation is strongly related to Andean Orogeny. Argentina is important mineral exporting country for copper, gold, silver, lead, zinc, lithium and boron. For a long-term strategy of fuel energy and mineral supply active cooperation of geological research and mine business between Korea and Argentina is needed.
A famous foreign mining company in Argentina, Yamana Gold, its profile including company history, current and future mining projects, and production are introduced in this paper for the Korean mining companies those are sincerely looking for reliable collaborative partners to deliver the practical company informations.
A famous foreign mining company in Argentina, Barrick Gold, its profile including company history, current and future mining projects, and production are introduced in this paper for the Korean mining companies those are sincerely looking for reliable collaborative partners to deliver the practical company informations.
Corporations should make efforts to recognize the importance of projects, identify their failure factors, prevent risks in advance, and raise the success rates, because the corporations need to make quick responses to rapid external changes. There are some previous studies on success and failure factors of projects, however, most of them have limitations in terms of objectivity and quantitative analysis based on data gathering through surveys, statistical sampling and analysis. This study analyzes the failure factors of projects based on data mining to find problems with projects in an audit report, which is an objective project evaluation report. To do this, we identified the texts in the paragraph of suggestions about improvement. We made use of the superior classification algorithms in this study, which were NaiveBayes, SMO and J48. They were evaluated in terms of data of Recall and Precision after performing 10-fold-cross validation. In the identified texts, the failure factors of projects were analyzed so that they could be utilized in project implementation.
Bauxite is the principal raw material to produce alumina. Bauxite mining industry has grown gradually due to the rising demand for alumina. U.S Geological Surveys (USGS 2018) estimates the world's reserves of bauxite roughly 55-75 billion tonnes. Vietnam holds up to 3.7 billion tonnes, the third after Guinea and Australia. Most of bauxite reserves are located in Tay Nguyen (Central Highlands), and have only been minimally mined to date. The approved master plan in 2007 of the Government of Vietnam licenses bauxite mining and alumina production projects in Central Highlands through six projects until 2025. These projects constitute many potentially enormous economic, social and environmental impacts.
In this study, we typified the project for revitalizing the rural area through text analysis using news data, and analyzed the main direction and characteristics of the project. In order to examine the factors emphasized among the issues related to the revitalization of rural areas, we used news data related to 'tourism' and 'livelihood', which are the main keyword of the project to promote rural areas. In the analysis, text mining techniques were used. Topic modeling was conducted on LDA techniques for major projects in 'tourism' and 'livelihood' keyword. Based on this, this study typified the projects that are carried out for the activation of rural areas by topic. As a result of the analysis, it was fount that the topics included in the project were distributed in 11 sub-types(Tourism Promotion, Regional Specialization, Local Festival, Development of Regional Scale, Urban and Rural Exchange, Agricultural Support, Community Forest Management, Improve the Settlement Environment, General Welfare Service, Low Class Support, Others). The characteristics of the rural revitalization projects were examined, and it was confirmed that domestic projects were carried out by tourism-oriented projects. To summarize, the government is making projects to revitalize rural areas through related ministries. Within the structure where the project is spreading to the region, a lot of projects are being carried out. It is understood that the tourism and welfare oriented projects are being carried out in the revitalization project of the domestic rural area. Therefore, in order to achieve the goal of rural revitalization, it is believed that it will be effective to carry out a balanced project to improve the settlement environment of the residents.
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