Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.27
no.3
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pp.297-304
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2001
Procurement decisions for inspection equipment are often made heavily based on the initial purchase price instead of the effects of inspection cost, equipment calibration and utilization over the lifetime. Cost of ownership(COO) models that take into account all of these cost factors together have been developed focusing on a single quality characteristic. In modern manufacturing environment, inspection equipment often can deal with more than one quality characteristic simultaneously. In this paper, we propose the revised COO model for the economic evaluation of the inspection equipment that can accommodate multiple quality characteristics. We also employ an engineering economy model to compare equipments with different life span. Software is developed for handy comparison of the COO of alternative equipments along with sensitivity analysis far the optimal procurement decision.
It is discussed how to determine time windows for pickups and deliveries, which have been assumed to be given in all most of previous studies on traveling salesman problems with time window, vehicle routing problems with time window, vehicle scheduling and dispatching problems, and so on. First, time windows are classified into four models (DR, DA, AR, and AA) by customers‘ polices. For each model, it is shown how a time window is related to various cost terms of suppliers and customers. Under the assumption of collaborative supplier-customer relationship, an integrated cost model for both supplier and customer is constructed for determining boundaries of time windows. The cost models in this paper consists of cost terms that depend on waiting time, early arrival time, late arrival time, and rejection of receipt. A numerical example is provided and results of the sensitivity analysis for some parameters are also provided to help intuitive understanding about the characteristics of the suggested models.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.9
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pp.4284-4293
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2012
At the early construction project stage, the most important task is to estimate planned construction costs analyzed with detailed information. Therefore, in this study, Apartment Housing Projects at the Early Stage of Civil Construction Cost of the reasonable and accurate predictions of the Regression analysis to 170 of actual Construction Cost, and dependent variable regression to Civil Construction Cost, location based national land area based on a combination of private land, union land, public land to the use of predictive models by various analyses of the ease and accuracy. As a result, Civil Construction Cost of Apartment Housing Projects by the regression formula for the error rate estimates in national land predictive model 15.59%, private land predictive model 17.53%, union land predictive model 21.86%, public land predictive model 13.08%.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2021.05a
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pp.93-94
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2021
The Korean government has invested a tremendous amount of money in the last 10 years to build large public research infrastructures (LPRI). For efficient operation and maintenance of LPRI built with expensive equipment and professional engineers, reasonable budget needs to be allocated. However, it is difficult to fulfill sustainable operation and maintenance (O&M) because there is no standard on budgeting for efficient LPRI operation, including expensive equipment and manpower allocation. There have been a lot of cost assessment studies regarding O&M of high-demand facilities such as hospitals, hotels and residential buildings, but a very few on sustainable O&M of LPRI. Therefore, mid/long-term budget establishment plans for efficient LPRI O&M are required from the initial planning stage and a cost assessment model to support the plans should be developed. The objective of this paper is to propose a cost assessment model for sustainable operation and maintenance of large public research infrastructures. To do so, actual O&M data of 6 LPRI types in operation are collected, and regression analysis model (RAM) is used for development and evaluation a cost assessment model. The study result will support sustainable operation of LPRI from a business perspective and be used as basic data for continuous development of cost assessment models to establish budgets for LPRI operation from an academic perspective.
Pepper is the most important horticultural plant in Korean farm. Pepper harvesting has been known to be the most difficult process in pepper cultivation so that demand for mechanization is strong. In a research to develop a pepper harvesting machine performance and capacity of the harvester should be determined based on both economical feasibility and machine design concept. In order to accomplish an economical analysis of the pepper harvester, a mathematical model for comparing manual harvesting cost to machine harvest cost was developed. Validity of the model depends on the data used in the model. Economical information for the model variables was acquired from the result of farm survey on pepper cultivation technique and economics of pepper farmer. Technical information on pepper harvester were also collected through literature review and analyzed. Based on the economical analysis and synthesis of the technical information on pepper harvesters, its performance and capacity were determined. The operating performances of the harvester such as cutting, conveying, flipping, pepper removing and post-processing (sorting) were determined. Daisy capacity of the machine was determined to be 0.41 ha. A pepper harvester with the suggested capacity was economically feasible if the price of pepper harvester, pepper recovery ratio and service life of harvester were about 6 million won, 80%, and 4 years, respectively.
Purpose: The main theme of this study is to derive a profit curve by a cubic cost function for nonlinear CVP analysis. According to the analytical approach to derive a nonlinear profit function in this study, it is possible with only the existing cost structure to calculate the profit maximization and downtime point sales unlike the classical CVP analysis. Furthermore, the profit curve by the mathematical model of this study could serve as a tool to quantify the qualitative evaluation of each stage of the industry life cycle. Methods: This study followed the mathematical approach from the cubic cost function model of microeconomics, and using real data of the Bank of Korea Results: The nonlinear profit function suggested by this study is as follows; ${\pi}(x)=-a\left(x-\frac{f}{1-v}\right)^3+(1-v)x-k$ where $a=\frac{1}{3}v\left(\frac{(1-v)}{f}\right)^2,k=f-a\left(1-\frac{f}{1-v \right)^3$ Conclusion: The process and results of this study would be able to contribute not only in practice of nonlinear CVP analysis required in the management accounting or financial management, but also in cost theory of microeconomics. Also, since the life cycle of all industries in Korea was verified to the growth or mature stage, decision makers should pay careful attention to determining life cycle stages and consider the profit curve by the average variable cost ratio over multi periods.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.4
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pp.120-127
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2016
Due to the enlargement and high-rise of reinforced concrete structure, the application of high functional material is required. However, high-strength bar is recently introduced to the country and the material is insufficient to measure the variation of quantity of rebar quantitatively when using high-strength bar. For these reasons, this study is to provide useful data in cost decision making when applying high-strength bar at a stage of architectural project planning. For residence-commerce complex buildings, we set up six types of conditions such as in case of using only rebar, in case of using only high-strength bar, in case of using rebar mixed with high-strength bar and so on. With the standard of study model 1 that applies only SD400 regardless of rebar diameter, the analyzed result of rebar variation and the cost change of construction in other study model is as follows. When the rebar amount and cost in study model I was 100%, each ratio was 88.3% and 90.5% in study model II, 80.2% and 83.4% in study model III, 91.9% and 93.5% in study model IV, 88.9% and 87.7% in study model V and 82.4% and 85.5% in study model VI. Therefore, in case of rebar amount and construction cost, study model III was evaluated as the best that was applied only SD600.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.13
no.2
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pp.1-8
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1987
In this paper, a deterministic EOQ model with interest rate in which a proportion (${\beta}$) of the demand is backlogged and the rest (1-${\beta}$) is lost. The optimal order quantity is derived and the corresponding average cost is obtained, Sensitivity analysis is performed to sec the influence of interest rate on the optimal order quantity and the average cost. Finally a numerical example is given in which optimum quantities of the model developed in this study and those of the conventional EOQ model are compared.
Kim, Hong-Sik;Moon, Seung-Pil;Choi, Jae-Seok;Rho, Dae-Seok
Proceedings of the KIEE Conference
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2001.05a
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pp.112-115
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2001
This paper illustrates a new nodal effective load model for nodal probabilistic production cost simulation of the load point in a composite power system. The new effective load model includes capacities and uncertainties of generators as well as transmission lines. The CMELDC based on the new effective load model at HLII has been developed also. The CMELDC can be obtain from convolution integral processing of the outage capacity probabilistic distribution function of the fictitious generator and the original load duration curve given at the load point. It is expected that the new model for the CMELDC proposed. In this study will provide some solutions to many problems based on nodal and decentralized operation and control of an electric power systems under competition environment in future. The CMELDC based on the new model at HLII will extend the application areas of nodal probabilistic production cost simulation, outage cost assessment and reliability evaluation etc. at load points. The characteristics and effectiveness of this new model are illustrated by a case study of a test system.
Sungjoo Hwang;Moonseo Park;Hyun-Soo Lee;Hyunsoo Kim
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.1-6
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2011
As large-scale building projects have recently increased for the residential, commercial and office facilities, construction costs for these projects have become a matter of great concern, due to their significant construction cost implications, as well as unpredictable market conditions and fluctuations in the rate of inflation during the projects' long-term construction periods. In particular, recent volatile fluctuations of construction material prices fueled such problems as cost forecasting. This research develops a time series model using the Box-Jenkins approach and material price time series data in Korea in order to forecast trends in the unit prices of required materials. Building information modeling (BIM) approaches are also used to analyze injection times of construction resources and to conduct quantity take-off so that total material prices can be forecast. To determine an optimal time series model for forecasting price trends, comparative analysis of predictability of tentative autoregressive integrated moving average (ARIMA) models is conducted. The proposed BIM-based time series forecasting model can help to deal with sudden changes in economic conditions by estimating material prices that correspond to resource injection times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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