This paper presents the application of fuzzy set theory in multi criteria decision making (MCDM). FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process) method was used to rank alternatives to find the most reasonable and efficient way of agricultural reservoir water resources assessment. 6 criteria and 10 subcriteria had been identified and compared to secure agricultural water resources. Fuzzy numbers and linguistic variables were presented to address inherently uncertain or imprecise data. Comparison analysis of decision making method was also carried out to find a way of suitable decision making and validity of FAHP was discussed.
Seismic resilience (SR) plays a vital role in evaluating and improving performance losses along with saving repair costs of structures from potential earthquakes. To further explore the developments, hotspots, and trend directions of SR, a total of 901 articles are obtained from the Web of Science (WoS) database. CiteSpace software is used to conduct a bibliometric analysis, which indicates an upward trend of publications in SR and explores the relationship of countries, journals, cited references, and keywords based on visual maps and detailed tables. Then, based on the results of the bibliometric analysis, a state-of-the-art review is conducted to further explore the current challenges and trend directions of SR. The trend directions can be divided into five categories: (a) SR assessments of infrastructure structures, (b) multi-hazard quantifications of SR, (c) seismic resilient structures, (d) refining and calibrating analytical models, and (e) multi-criteria decision-making frameworks for sustainability and SR.
Decision procedure was done with the evaluation of multi-criterion analysis. Importance of each criterion was considered through heuristically method, specially it was based on the heuristic least mean square algorithm. To consider coalition evaluation, it was carried out by calculation of Shapley index and Interaction value. The model output is also analyzed with the help of those two indexes, and the procedure was also displayed with details. Finally, the differences between the model output and the desired results are evaluated thoroughly, several problems are raised at the end of the example which require for further studying.
Recently, the flood inundation caused by heavy rainfall in urban area is increasing due to global warming. The variability of climate change is described in the IPCC 5th report (2014). The precipitation pattern and hydrological system is varied by climate change. Since the heavy rainfall surpassed the design capacity of the pipeline, it caused great damage in metropolitan cities such as Seoul and Busan. Inundation in urban area is primarily caused by insufficient sewer capacity and surplus overflow of river. Inundation in urban area with concentrated population is more dangerous than rural and mountains areas, because it is accompanied by human casualties as well as socio-economic damage to recover destruction of roads, brides and underground spaces. In addition, various factors such as an increase in impervious area, a short time of concentration to outlet, and a shortage of sewer capacity's lack increase flooding damage. In this study, flood inundation analysis was conducted for vulnerable areas using XP-SWMM. Also, three structural flood prevention measures such as drainage pipeline construction, detention reservoir construction, and flood pumping station construction are applied as flood damage prevention alternatives. The flood data for each alternative were extracted by dividing the basin by grid. The Spatial Compromise Programming are applied using flood assessment criteria, such as maximum inundation depth, inundation time, and construction cost. The purpose of this study is to reflect the preference of alternatives according to geographical condition even in the same watershed and to select flood defense alternative considering regional characteristics.
In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.
The purpose of this paper is the provision of a decision-making tool for developers to identify the project risks for under-consideration overseas independent power projects (IPPs), and to analyze the priority and importance weights of the risks through the employment of a fuzzy multi-criteria decision-making (MCDM) approach. A fuzzy MCDM is the calculation method for which the imprecision of each respondent's unique opinion is considered. Through the extensive literature surveys that were conducted for this paper, eight major project finance (PF) risks have been derived credit risk, completion risk, market risk, fuel risk, operating risk, financial risk, environmental risk, and force majeure. The empirical results show that the market risk is the most important risk factor in terms of overseas IPPs, thereby confirming that the long-term power purchase agreement (PPA) guarantee of the host country is one of the most important corresponding factors for the PF.
This study aimed to develop priorities alternatives based on relative rather than absolute assignments on clothing evaluative criteria. The relative comparison approach includes much redundancy and is thus less sensitive to judgemental errors common to techniques using absolute assignments. By deriving evaluative criteria for consumers in choosing clothing, and considering their relative important or value in the priority of evaluation elements. When the consumer selects clothing, it requires multi-criteria decision making exercise and needs to make trade-offs between different alternatives. With an application of the AHP's hierarchical structuring and pair-wise comparisons, this study will determine the weight and priorities of evaluation factor in clothing evaluative criteria in choosing cloth, which will eventually lead to improve management. Items for the setting priority were decided as 'symbol', 'practicality', 'economy', 'vogue', and 'aesthetic' by council. The data for this research were collected from respondents of 108 females in Busan. Data were analyzed by frequency and AHP. As the results, 'economy' was decided as a most important item. And 'a fashionable color' evaluated as that of first priority in the totality evaluation elements.
Multi-Criteria Analysis is one method for optimizing decisions that include numerous characteristics and objective functions. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is used as a general Multi-Criteria Analysis considering many critical issues. However, since validation procedures for the decision reliability of AHP valuers had been left off existing methodologies, a new methodology including such validation procedures is required to make more reliable decisions. In this research, idea decision results are derived using Monte Carlo Simulation in cases where AHP valuers do not have expertise in the specific project, and these results are compared with the results derived from experts to develop a new analysis model to make more reliable decisions. Finally, this new analysis is applied to various field case studies of road and rail carried out by the Korea Development Institute (KDI) between 2003 and 2006 to validate the new analysis model. The study found that approximately 20% of decisions resulting from the existing methodology are considered prudent. In future studies, the authors suggest analyzing the correlation between initial weights and final results since final results are enormously influenced by the initial weight.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.13
no.2
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pp.143-155
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2007
There are many conflicts or interests among various stakeholders on the development of the coastal area. The integrated methodology, which is reflective of physical conditions, socio-economic circumstances, and people's sense of values, is thus needed to solve the problems. In this study, geographical information systems(GIS) and analytic hierarchy process(AHP) that arc one of multi-criteria analysis methodologies are loosely coupled to develop better analytic procedures for coastal assessment. Socio-economic and environmental parameters of the study area, Hampyung Bay area, are converted to a GIS system-applicable format, while AHP is used to assess the relative importance level of each parameter by calculating weighting factors. After standardizing and rasterizing spatial data from various sources. the weighting factors are applied to produce the layers for each parameter. Map algebra and overlay analyses are used to create the final layer according to the decision making logic or model proposed here. Cell values of that layer could be considered as spatial alternatives. In addition to this finding, the flexibility with the weighing factors enable decision-makers to understand the procedures and alternatives in relevance with selective strategies for coastal management.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.35
no.3
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pp.639-645
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2015
Recently, a study on the commercialization of Rope type Platform Safe Door (RPSD) technology has commenced. The study focuses on RPSD, in which a rope screen ascends to allow safe passage from the platform to the transit vehicle in aboveground stations. Currently, a pilot installation has taken in place with Daegu Metro Line 2 in MoonYang station starting from March of 2013. However, there is a need to select an appropriate pilot installation's object for the improvement in the future RPSD. An appropriate designation would correspond with the needs of the railroad corporation and as a historic railway platform with safe facilities. This study tried to usa Analytic Hierarchy Process (AHP) to determine the priority of the KTX stations to attain a list of appropriate designations for future RPSD installations by analyzing the followings: management of the facilities, operational risks, and intent of business projects. As a case study, it was applied to the evaluation of the KTX stations. For the application, it used relative measurement to calculate the weight of upper level structuring, and absolute measurement for low level structuring instead of pairwise comparisons.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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