Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.22
no.4
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pp.699-712
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2000
Juam lake is a major water resource for the industrial and agricultural activities as well as the resident life of Kwangju and Chonnam regions. However, the water quality of the lake is getting worse due to a large quantity of pollutant inflowing to the lake. Thus, the strategy for achieving the water quality goal of the lake should be developed as soon as possible. When there are various alternatives that can be used as the strategy, several criteria based on the achievement degree of water quality goal, the applicability of technique and social environment, and the reasonableness of the cost required are made to evaluate and rank the alternatives. However, it is difficult to make a decision when there are multiple criteria and conflicting objectives and specifically the estimated values of criteria contain elements of uncertainty. The uncertainty stems from the lack of available information, the randomness of future situation, and the incomplete knowledge of expert. As the degree of uncertainty is higher, the decision becomes more difficult. In this study, a fuzzy decision-making method is presented to assist decision makers in evaluating various alternatives under uncertainty. The method allows decision makers to characterize the associated uncertainty by applying fuzzy theory and incorporate the uncertainty directly into the decision making process for selecting the "best" alternative so decisions can be made that are more appropriate and realistic than those made without taking uncertainty in account.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.6
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pp.636-642
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2019
In this paper, we analyzed BER (Bit Error Rate) communication performance according to the detection order of MMSE (Minimum Mean Square Error) based soft decision interference cancellation. As the detection order method, antenna index order method, absolute value magnitude order method of channel elements, absolute value sum order method of channel elements, and SNR (Signal Noise Ratio) order method are proposed. BER performance for the scheme was measured and analyzed. As a simulation environment, 16-QAM (Quadrature Amplitude Modulation) modulation is used in an uncoded environment of an M×M multiple-input multiple-output system, and an independent Rayleigh attenuation channel is considered. The simulation results show that the performance gain is about 1.5dB when the SNR-based detection order method is M=4, and the performance gain is about 3.5dB when M=8 and about 3.5dB when M=16. The more BER performance was confirmed, the more the detection order method of the received signal prevented the interference and error spreading occurring in the detection process.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.16
no.5
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pp.114-122
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2015
Real estate development requires significant amount of capital investment. The project duration has been increased according to its enlarged size. For this reason, cost overrun and time delay are important risk factors that should be managed properly. As a method to hedge the risk, varoius real option methods have been presented. However, conventional project value assesment methods such as NPV(Net Present Value) have weakness to support decision making by reflecting dynamic situations in terms of variation of cost and time. Furthermore, the decision making process is serious of actions rather than discrete event. The purpose of this paper is to present a multiple real option valuation method to overcome the deterministic aspect of real option presented in previous research and practice. The method is developed as following: firstly, to select the model that can be applied in the real estate development project through a survey from previous literature on real options analysis; secondly, to apply data from office development case in order to verify the model by applying conventional real option and multiple real option valuation. According to analysis result, multiple real option provides enhanced values comparing to NPV and single real option.
Test and evaluation of weapon system is an important task to evaluate the performance of overseas weapon system purchasing project. Especially, quantitative evaluation of performances is hardly completed in defense projects where multiple criteria are conflicted each other. In order to solve this problem, we apply Axiomatic Design (AD) and Inner Dependence AHP method. First, finite functional requirements (FRs) are categorized in hierarchy structure by selecting proper design parameters (DPs) to implement their corresponding FRs. If there are no ways to select DPs when design is coupled between FRs and DPs, then inner dependence is allowed to overcome the strict rule of independence in AHP. Second, the weights of DPs are calculated by applying both Inner Dependence AHP method for coupled design and normal AHP method for uncoupled or decoupled design. Finally, information axiom of AD is applied to the proposed weapon systems by calculating information contents for all parameters. Weapon system with minimum sum of information contents is considered as the best solution. The proposed method in this study should be used in multiple criteria decision making problems involving various conflicting criteria.
박(朴)(1982, 1983, 1984 및 1985)이 개발(開發)한 배합사료공장(配合飼料工場)의 투자비용(投資費用) 및 운전비용(運轉費用)의 수학적모형(數學的模型)을 이용(利用)하여, 배합사료공장(配合飼料工場)의 적정(適正) 시스템의 설계(設計)를 예(例)를 들어 소개하였다. 적정(適正)시스템의 설계(設計)를 위(爲)하여 비선형(非線型) 프로그램의 "Single Objective Programming Problem(단일목적함수(單一目的函數))"와 "'Multiple Objective Decision Making Method(다목적함수(多目的函數))"의 2가지 방법(方法)을 적용(適用)하였다. Single Objective Programming Problem에서는 "Generalized Reduced Gradient(GRG) Method"를 이용(利用)하였고, Multiple Objective Decision Making Method(MODM)에서는 "Interactive Nonlinear Goal Program(INGP)"를 이용(利用)하였으며 그 결과(結果)는 다음의 몇가지로 요약(要約)할 수 있다. 1. 박(朴)이 개발(閒發)한 수학적(數學的) 모형(模型)들은 2 가지 방법(方法) 모두 사료공장(飼料工場)의 최적화(最適化) 설계(設計)에 효과적으로 이용(利用)할 수가 있었다. 2. MODM방법(方法)에 의(依)하여 얻어진 최적(最適)시스템은 Single Objective Program Problem에서 구(求)한 결과(結果)보다 균형(均衡)이 있는 시스템이었으며 장래(將來)의 사료원료(飼料原料), 사료구매시장(飼料購買市場), 기타 다른 조건(條件)들의 변화)에 대(對)해서 보다 탄력(彈力)이 있는 시스템으로 나타났다. 3. 엄밀한 의미(意味)에서 절대적(絶對的)인 최적사료공장(最適飼料工場)이란 있을 수 없으며, 주위의 조건(條件), 원료가격(原料價格), 사료가격(飼料價格), 공장주(工場主)의 취향 및 설계조건등(設計條件等)에 따라 최적(最適) 시스템은 각각(各各) 다르게 나타난다.
In this paper, we suggest the "Fuzzy Behavior Knowledge Space(FBKS)" and explain how to utilize the FBKS when aggregating decisions of individual classifiers. The concept of "Behavior Knowledge Space(BKS)" is known to be the best method in the context that each classifier offers only one class label as its decision. However. the BKS does not considers measurement value of class label. Furthermore, it does not allow the heuristic knowledge of human experts to be embedded when combining multiple decisions. The FBKS eliminates such drawbacks of the BKS by adapting the fwzy concepts. Our method applies to the classification results that contain both class labels and associated measurement values. Experimental results confirm that the FBKS could be a very promising tool in pattern recognition areas.
This study was to develop the predictive model for severity-adjusted mortality of inpatients with multiple chronic conditions and analyse the factors on the variation of hospital standardized mortality ratio(HSMR) to propose the plan to reduce the variation. We collect the data "Korean National Hospital Discharge In-depth Injury Survey" from 2008 to 2010 and select the final 110,700 objects of study who have chronic diseases for principal diagnosis and who are over the age of 30 with more than 2 chronic diseases including principal diagnosis. We designed a severity-adjusted mortality predictive model with using data-mining methods (logistic regression analysis, decision tree and neural network method). In this study, we used the predictive model for severity-adjusted mortality ratio by the decision tree using Elixhauser comorbidity index. As the result of the hospital standardized mortality ratio(HSMR) of inpatients with multiple chronic conditions, there were statistically significant differences in HSMR by the insurance type, bed number of hospital, and the location of hospital. We should find the method based on the result of this study to manage mortality ratio of inpatients with multiple chronic conditions efficiently as the national level. So we should make an effort to increase the quality of medical treatment for inpatients with multiple chronic diseases and to reduce growing medical expenses.
The objective of this study was to develop a mathematical model for optimum design of diversified farming systems which have the regional characteristics. For this purpose, the farming surveys were conducted for mainly 1984 agriculture. They were carried out on January and July 1985 for three villages of central region of Korea. The surveyed data were analyzed by systems analysis and the diversified farming systems were modeled. They consist of four and six croping patterns for paddy and upland, two and three kinds of fruit crop and livestock, and seven kinds of farm machinery for each work system. Then a mathematical model was developed by the multiple objective decision making (MODM) method in order to design optimum systems of diversified farming. It consists of 23 decision variables, two objective functions and nine constraint functions. The goals of objective function are maximization of agricultural incomes and power inputs of farm machinery, and the modeled factors for constraint function are arable land, available capital, labor, and land utilization.
This article presents an approach to estimate the general 3D motion of a polyhedral object using multiple, sensory data some of which may not provide sufficient information for the estimation of object motion. Motion can be estimated continuously from each sensor through the analysis of the instantaneous state of an object. We have introduced a method based on Moore-Penrose pseudo-inverse theory to estimate the instantaneous state of an object. A linear feedback estimation algorithm is discussed to estimate the object 3D motion. Then, the motion estimated from each sensor is fused to provide more accurate and reliable information about the motion of an unknown object. The techniques of multisensor data fusion can be categorized into three methods: averaging, decision, and guiding. We present a fusion algorithm which combines averaging and decision.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.10
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pp.121-128
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2017
In this paper, we propose a multi-label classification method in which multi-label classification estimation techniques are applied to resolving location prediction problem. Most of previous studies related to location prediction have focused on the use of single-label classification by using contextual information such as user's movement paths, demographic information, etc. However, in this paper, we focused on the case where users are free to visit multiple locations, forcing decision-makers to use multi-labeled dataset. By using 2373 contextual dataset which was compiled from college students, we have obtained the best results with classifiers such as bagging, random subspace, and decision tree with the multi-label classification estimation methods like binary relevance(BR), binary pairwise classification (PW).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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