PURPOSES : Traffic congestions which occur in the intersections of arterials lead to mobility and environment problem, and then traffic agencies and engineers have been struggling for mitigating congestions with greenhouse gas emissions. As an alternative of solving theses problems, this study is to introduce a low-cost and high-effectiveness countermeasure as unconventional intersections which are successfully in operation in U.S.. The main feature of unconventional intersections is to reroute turning movement on an approach to other approach, which consequently more green time is available for the progression of through traffic. Due to improved progression, this unique geometric design contributes to reduce delays with greenhouse gas emission and provides a viable alternative to interchanges. This study is to evaluate the potential operation and environment benefits of unconventional intersections. METHODS : This study used the VISSIM model with Synchro and EnViVer. Synchro is to optimize signal phases and EnViVer model to estimate the amount of greenhouse gas emissions by each condition. RESULTS : The result shows that unconventional intersections lead to increase the capacity and to reduce greenhouse gas emissions, compared to existing intersections. CONCLUSIONS : Unconventional intersections have the ability to positively impact operations and environments as a low-cost and high-effectiveness countermeasure.
Kang, Moon Hae;Park, Eun-Cheol;Choi, Kui Son;Suh, MiNa;Jun, Jae Kwan;Cho, Eun
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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v.14
no.3
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pp.2059-2065
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2013
This goal of this research was to evaluate the cost-effectiveness of the National Cancer Screening Program (NCSP) for breast cancer in the Republic of Korea from a government expenditure perspective. In 2002-2003 (baseline), a total of 8,724,860 women aged 40 years or over were invited to attend breast cancer screening by the NCSP. Those who attended were identified using the NCSP database, and women were divided into two groups, women who attended screening at baseline (screened group) and those who did not (non-screened group). Breast cancer diagnosis in both groups at baseline, and during 5-year follow-up was identified using the Korean Central Cancer Registry. The effectiveness of the NCSP for breast cancer was estimated by comparing 5-year survival and life years saved (LYS) between the screened and the unscreened groups, measured using mortality data from the Korean National Health Insurance Corporation and the National Health Statistical Office. Direct screening costs, indirect screening costs, and productivity costs were considered in different combinations in the model. When all three of these costs were considered together, the incremental cost to save one life year of a breast cancer patient was 42,305,000 Korean Won (KW) (1 USD=1,088 KW) for the screened group compared to the non-screened group. In sensitivity analyses, reducing the false-positive rate of the screening program by half was the most cost-effective (incremental cost-effectiveness ratio, ICER=30,110,852 KW/LYS) strategy. When the upper age limit for screening was set at 70 years, it became more cost-effective (ICER=39,641,823 KW/LYS) than when no upper age limit was set. The NCSP for breast cancer in Korea seems to be accepted as cost-effective as ICER estimates were around the Gross Domestic Product. However, cost-effectiveness could be further improved by increasing the sensitivity of breast cancer screening and by setting appropriate age limits.
Kim, Jeong-A;Jeong, Jongpil;Lee, Tae-hyun;Bae, Sangmin
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.2
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pp.197-207
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2018
SMEs manufacturing Factory, which are small-scale production systems of various types, mass-produce and sell products in order to meet customer needs. This means that the company has an excessive amount of material supply to reduce the loss due to lack of inventory and high inventory maintenance cost. And the products that fail to respond to the demand are piled up in the management warehouse, which is the reality that the storage cost is incurred. To overcome this problem, this paper uses ARIMA model, a time series analysis technique, to predict demand in terms of seasonal factors. In this way, demand forecasting model based on economic order quantity model was developed to prevent stock shortage risk. Simulation is carried out to evaluate the effectiveness of the development model and to demonstrate the effectiveness of the development model as applied to SMEs in the future.
In this study, we design an applicable model enabling internet protocol television (IPTV) service providers to use a virtual network (VN) for IPTV service delivery. The model addresses the guaranteed service delivery, cost effectiveness, flexible control, and scalable network infrastructure limitations of backbone or IP overlay-based content networks. There are two major challenges involved in this research: i) The design of an efficient, cost effective, and reliable virtual network topology (VNT) for IPTV service delivery and the handling of a VN allocation failure by infrastructure providers (InPs) and ii) the proper approach to reduce the cost of VNT recontruction and reallocation caused by VNT allocation failure. Therefore, in this study, we design a more reliable virtual network topology for solving a single virtual node, virtual link, or video server failure. We develop a novel optimization objective and an efficient VN construction algorithm for building the proposed topology. In addition, we address the VN allocation failure problem by proposing VNT decomposition and reconstruction algorithms. Various simulations are conducted to verify the effectiveness of the proposed VNT, as well as that of the associated construction, decomposition, and reconstruction algorithms in terms of reliability and efficiency. The simulation results are compared with the findings of existing works, and an improvement in performance is observed.
Abstract: A kinetic model was developed for the dehydration of ethanol to ethylene based on two parallel reaction pathways. Kinetic parameters were estimated by fitting experimental data of powder catalysts in a lab-scale test, and the effectiveness factor was determined using data from pellet-type catalysts in bench-scale experiments. The developed model was used to design a multitubular fixed-bed reactor (MTR) and an adiabatic reactor (AR) at a 10 ton per day scale. The two different reactor types resulted in different process configurations: the MTR consumed the ethanol completely and did not produce the reaction intermediate, diethyl ether (DEE), resulting in simple separation trains at the expense of high equipment cost for the reactor, whereas the AR required azeotropic distillation and cryogenic distillation to recycle the unreacted ethanol and to separate the undesired DEE, respectively. Quantitative analysis based on the equipment and annual energy costs showed that, despite high equipment cost of the reactor, the MTR process had the advantages of high productivity and simple separation trains, whereas the use of additional separation trains in the AR process increased both the total equipment cost and the annual energy cost per unit production rate.
This paper addresses a problem of machining route selection in multi-stage process with machine group. This problem is considered the subcontracting and the production in-house such as regular and overtime work. the proposed model is formulated as a 0-1 integer programming constraining the avaliable time of each machine for planning period and total overtimes. The objective of the model is to minimize the sum of processing cost, overtime cost, and subcontracting cost. To solve this model, a genetic algorithm(GA) approach is developed. The effectiveness of the proposed GA approach is evaluated through comparisons with the optimal solution obtained from the branch and bound. In results, the same optimal solution is obtained from two methods at small size problem, and the consistent solution is provided by the GA approach at large size problem. The advantage of the GA approach is the flexibility into decision-making process because of providing multiple machining routes.
Discrete space vector modulation (DSVM) is an effective method to improve the steady-state performance of the finite control set predictive control for permanent magnet synchronous motor drive systems. However, it requires complex computations due to the presence of numerous virtual voltage vectors. This paper proposes an improved finite control set model-free predictive control using DSVM to reduce the computational burden. First, model-free deadbeat current control is used to generate the reference voltage vector. Then, based on the principle that the voltage vector closest to the reference voltage vector minimizes the cost function, the optimal voltage vector is obtained in an effective way which avoids evaluation of the cost function. Additionally, in order to implement double-objective control, a two-level decisional cost function is designed to sequentially reduce the stator currents tracking error and the inverter switching frequency. The effectiveness of the proposed control is validated based on experimental tests.
Drones are increasingly used in logistics delivery due to their low cost, high-speed and straight-line flight. Considering the small cargo capacity, limited endurance and other factors, this paper optimized the pickup and delivery vehicle routing problem with time windows in the mode of "truck+drone". A mixed integer programming model with the objective of minimizing transportation cost was proposed and an improved adaptive large neighborhood search algorithm is designed to solve the problem. In this algorithm, the performance of the algorithm is improved by designing various efficient destroy operators and repair operators based on the characteristics of the model and introducing a simulated annealing strategy to avoid falling into local optimum solutions. The effectiveness of the model and the algorithm is verified through the numerical experiments, and the impact of the "truck+drone" on the route cost is analyzed, the result of this study provides a decision basis for the route planning of "truck+drone" mode delivery.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2008.11a
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pp.159-165
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2008
For deciding the profitability and feasibility of the construction project, the schematic estimation has to not only link the design decision-making but also estimate the cost with reliability. The Object-based schematic estimation system was developed for easily linking with design-making and supports to evaluate the design alternatives in the design development stage but didn't consider the cost estimated by object supplementary and parameter work item. This research presents the Integrated Object-Parameter Schematic Estimation Model in the design development stage that can lead to more accurately estimate the cost through analyzing historical data from the high-storied office buildings. For the development of the proposed model for schematic estimation, after analyzing and classifying the work items from the Bills of Quantities(BOQs) and drawings of historical data, this research proposed the methods of estimating cost in accordance with attributes of each work item using regression analysis. In addition, a case study is performed for the effectiveness as comparing the proposed model with the previous estimating model.
Life Cycle Cost analysis technique is introduced to evaluate cost-effectiveness of two paint systems of steel bridges. The systems are a conventional paint system and a galvanized paint system. The all costs during safe lift such as initial cost repainting costs, disposal costs are considered for the lift cycle cost analysis. The NIST model is used and BridgeLCC 1.0 developed by the NST is utilized as the lift cycle cost analysis tool. It is concluded that, in spite of expensive initial cost, the durable paint system may be cost-effective compared with conventional paint system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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