In this paper, the employment planning model is developed which is a decision-making model for determining the optimum employment level with respect to varying net manpower requirement for each planing period such that total cost in a planning horizon is minimized. It is constructed as a nonlinear programming model and a dynamic programming model on the basis of studies in the areas of production smoothing and manpower scheduling. Costs for a planning period are categorized into regular wage cost, hiring cost, and overtime cost. The first is a linear function. The other two cost functions are of quadratic nature. The planning horizon of this planning model is intermediate range (five years) for which a fair planning accuracy can be guaranteed. The model considers learning period for each job class. It is simple and an optimum solution can be easily obtained by direct search techniques.
The study suggests a contract model of application operation through case study of A bank's IT outsourcing application contract based on workload. The IT outsourcing order form has a problem in that the scope of work is ambiguous due to the integration of operation and maintenance. In this study, application operation and maintenance were separated by referring to application operation history provided in ISO/IEC15504-5 standard. The scope of the IT outsourcing service was clarified by organizing the definition and detail activities of the application operation business. Application operation contract method has generally applied estimation method by the number of input manpower and period by agreement between buyer and client. As there is no activity to calculate the number of input manpower based on the operational work history and based on the standard workload per activity. In this case is not guaranteed due to the simple agreement between the contractors. In this paper, we propose an application operating cost estimation model that measures the size of the operating software using function point analysis that is the basis of application operation tasks. In order to verify the validity of the application operation cost model, we verified the correlation between the application size and the labor cost through regression analysis using SPSS.
As one of many design variables, the role of dimension tolerances is to restrict the amount of size variation in a manufactured feature while ensuring functionality. In this study, a nonlinear integer model has been modeled to allocate the optimal tolerance to each individual feature at a minimum manufacturing cost. While a normal distribution determines statistically worst tolerances with its symmetrical property in many previous tolerance allocation studies, a asymmetrical distribution is more realistic because its mean is not always coincident with a process center. A nonlinear integer model is modeled to allocate the optimal tolerance to a feature based on a beta distribution at a minimum total cost. The total cost as a function of tolerances is defined by machining cost and quality loss. After the convexity of manufacturing cost is checked by the Hessian matrix, the model is solved by the Complex Method. Finally, a numerical example is presented demonstrating successful model implementation for a nonlinear design case.
A steady-state controllable M/G/1 queueing model operating under the {T:Min(T,N)} policy is considered where the {T:Min(T,N)} policy is defined as the next busy period will be initiated either after T time units elapsed from the end of the previous busy period if at least one customer arrives at the system during that time period, or after T time units elapsed without a customer' arrival, the time instant when Nth customer arrives at the system or T time units elapsed with at least one customer arrives at the system whichever comes first. After deriving the necessary system characteristics including the expected number of customers in the system, the expected length of busy period and so on, the total expected cost function per unit time for the system operation is constructed to determine the optimal operating policy. To do so, the cost elements associated with such system characteristics including the customers' waiting cost in the system and the server's removal and activating cost are defined. Then, procedures to determine the optimal values of the decision variables included in the operating policy are provided based on minimizing the total expected cost function per unit time to operate the queueing system under considerations.
머신러닝과 같은 소프트웨어가 일상생활에 매우 큰 영향력을 발휘하고 있는 상황에서, 소프트웨어의 개발비용을 평가하는 비용 모델의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 비용 모델로서 LOC(Line of Code)와 M/M(Man-Month) 모델은 소프트웨어의 양적인 요소들을 측정하는 비용모델이다. 이와는 달리, FP(Function Point)는 소프트웨어의 기능적 특징들을 평가하는 비용모델로서 소프트웨어의 질적인 요소를 평가한다는 점에서 효과적이다. 그러나 FP는 머신러닝 소프트웨어의 주요한 요소들을 평가하지 않기 때문에 머신러닝 소프트웨어를 평가하는데 한계를 가진다. 본 논문은 확장형 FP(Extended Function Point, ExFP)를 제안한다. 확장형 FP는 머신러닝의 주요 특징인 하이퍼 파라미터와 그것의 최적화에 대한 복잡도를 반영하여 소프트웨어의 기능적 요소를 평가하도록 확장하였기 때문에 머신러닝과 같은 최신 소프트웨어에의 비용 평가에 적합하다. 머신러닝 소프트웨어의 특징을 반영한 평가를 통해 제안된 확장형 FP의 효용성을 보였다.
본 논문은 버스의 소비 전력을 비용 함수로 정의하여 버스의 소비 전력을 줄이는 버스 기반 평면계획을 제안한다. 기존 버스 기반 평면계획의 비용함수는 버스의 면적만을 줄이고 버스의 소비전력은 고려하지 않았다. 그러나 버스의 분할 설계 방식을 가정한 경우 버스의 소비 전력이 면적에 반드시 비례하지는 않기 때문에 기정의 비용함수로는 버스의 소비 전력을 반영할 수가 없다. 본 논문에서는 버스 분할 설계 기법이 적용된 경우를 가정하고 버스에 연결된 블록간의 통신량과 실제 거리를 고려하여 버스의 소비 전력을 비용함수에 추가하였다. 실험 결과 새로운 비용함수를 사용한 버스 기반 평면계획에서는 버스의 소비 전력에 관련된 값이 평균 11.43%만큼 감소하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제8권1호
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pp.62-70
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2020
As an effective means of price discrimination, some suppliers offer trade credit to the distributors in order to stimulate the demand for the product they produce. The availability of the delay in payments from the supplier enables discount of the distributor's selling price from a wider range of the price option in anticipation of increased customer's demand. Since the distributor's lot-size is affected by the demand for the customer, the distributor's lot-size and the selling price determination problem is interdependent and must be solved at the same time. Also, in many common business transactions, the distributor pays the shipping cost for the order and hence, the distributor's ordering cost consists of a fixed ordering cost and the shipping cost that depend on the order quantity. In this regard, we deal with the joint lot-size and price determination problem when the supplier allows delay in payments for an order of a product. The positive effects of credit transactions can be integrated into the EOQ (economic order quantity) model through the consideration of retailing situations, where the customer's demand is a function of the distributor's selling price. It is also assumed that the distributor's order cost consists of a fixed ordering cost and the variable shipping cost. We formulate the distributor's mathematical model from which the solution algorithm is derived based on properties of an optimal solution. A numerical example is presented to illustrate the algorithm developed.
Since the cost of software maintenance occupies about 50~75% in a general successful organization, the software maintenance plays an important role in software life cycle. In particular, if the managed system needs to be operated in a long term or the system is very large and complex, then the maintenance is especially more important. Software maintenance is defined as software modification activities after customer delivery, such as improvement of performance or functionality, error correction, adaptation to environmental changes, etc. In this paper, software cost estimation models are proposed, that is based on productivity of manpower in maintenance projects. In order to do this, the activities of maintenance are classified into function change, non-function change, user support and application operation. The proposed models are constructed and verified based on the real size and cost information of projects in the real world. The approach in this paper is to discriminate the heterogeneous activities in maintenance projects, and then to calculate the respective cost of each discriminated activity. By using the proposed models, the total cost of maintenance project is summed from the costs of four activities. In addition the number of conflicts between owner and order receiver about the amount of cost will be reduced and the reasonable cost estimation system will be established.
This article presents a deterministic inventory model for situations in which, during the stockout period, a fraction ${\beta}$ of the demand is backordered and the remaining fraction $1-{\beta}$ is lost. By defining a time proportional backorder cost and a fixed penalty cost per unit lost, a convex objective function representing the average annual cost of operating the inventory system is obtained. The optimal operating policy variables are calculated directly. At the extremes ${\beta}\;=\;1$ and ${\beta}\;=\;0$ the model presented reduces to the usual backorders and lost sales case, respectively.
The micro grid considered in this paper consists of a diesel generator, a photovoltaic array, a wind turbine, a fuel cell, and a energy storage system. This paper explains and simulates the micro grid components in terms of accuracy and efficiency of having a system model based on the costs of fuel as well as operation and maintenance. For operational efficiency, the objective function in a diesel generator consists of the fuel cost function similar to the cost functions used for the conventional fossil-fuel generating plants. The wind turbine generator is modeled by the characteristics of variable output. The optimization is aimed at minimizing the cost function of the system while constraining it to meet the customer demand and safety of micro grid. The operating cost in fuel-cell system includes the fuel costs and the efficiency for fuel to generate electric power. To develop the overall system model gives a possibility to minimize of the total cost of micro grid. The application of optimal operation can save the interruption costs as well as the operating costs, and improve reliability index in micro grid.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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