his paper develops the systematic and quantitative priority-determining method for national investment using the framework of evaluating R&D. This study proposes multi criteria for evaluating the R&D of New & Renewable Energy through analysing the attribute of 11 types of energy. The framework is constituted by 4 criteria, the political urgency, economic impact, regional constraint. and technological attribute and the each criteria has 3 or 4 sub-criteria. These sub-criteria are weighted using AHP.
본 연구에서는 보행자가 갈림길을 만났을 때 랜드마크로 활용할 수 있는 건물을 기 구축된 공간정보로부터 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 갈림길에서 보행자의 시야를 바탕으로 랜드마크 후보군을 정의한 뒤, 후보군의 기하 정보와 속성 정보를 상대적 기준과 절대적 기준으로 구분하여 평가함으로써 랜드마크를 추출하였다. 제안된 방법을 도로명 주소 전자지도의 수원 일부지역에 적용하여 추출된 랜드 마크를 기존의 차량용 랜드마크와 비교한 결과 차량용 랜드마크가 추출되는 것으로 나타났으며, 각 선택점에서 주로 보행자의 눈에 띄기 쉬운 모퉁이에 위치한 건물들이 랜드마크로 선정되었다. 따라서 추출된 랜드마크를 활용하여 보행자 내비게이션 시스템에서 보다 정확한 길안내를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 소비자들의 사고유형에 따른 소비 행동의 차이를 탐색하였다. 특히 소비자들이 실용제품의 평가에는 실용속성을, 쾌락제품의 평가에는 쾌락속성을 보다 많이 활용하게 될 것으로 예측하였다. 또한 소비자의 사고유형을 이성적 사고유형과 경험적 사고 유형으로 구분하고 제품속성 정보 유형에 따라 다른 사고유형을 유발시키는지를 검증하고, 이러한 사고유형이 제품평가에 미치는 영향을 탐색하였다. 분석결과 첫째, 소비자들은 제품유형별로 각기 다른 기준을 이용하여 평가를 하는 것으로 나타났는데, 실용재의 경우에는 평가기준으로 실용속성을 좀 더 사용하며 쾌락재의 경우에는 쾌락속성을 좀 더 이용하는 것으로 나타났다 둘째, 속성정보 유형에 따라 유발되는 사고유형이 다른 것으로 나타났는데 실용속성 정보는 이성적 사고를 유발하는 반면, 쾌락속성 정보는 경험적 사고를 유발하는 것으로 나타났다. 마지막으로 실용재를 실용속성으로 평가할 경우 이성적 사고가 제품에 대한 평가를 높게 하며, 쾌락재를 쾌락속성으로 평가할 경우 경험적 사고가 제품에 대한 평가를 높게 하는 것으로 나타났다.
구조실험을 위한 데이터 모델은 구조실험에 관련된 실험정보를 정형화하여 표현하므로 데이터 저장소를 개발하는데 이용할 수 있다. 데이터 모델은 특히 대규모의 구조실험정보 또는 일반적인 다양한 실험정보를 위한 데이터 저장소에 효과적인데 예를 들면 NEES에서 개발한 NEEShub Project Warehouse가 있다. 본 논문은 데이터 모델의 구성과 사용을 평가하기 위한 평가요소를 제안하고 있다. 클래스의 속성이 값을 갖는지를 의미하는 AVE(attribute value existence)란 용어를 도입하여 속성의 사용성에 대한 Attribute AVE, 클래스의 사용성에 대한 Class AVE, 하위레벨에 있는 클래스를 포함하는 Class Level AVE, 하나의 프로젝트의 모든 클래스를 포함하는 Project AVE, 모든 프로젝트를 포함하는 데이터 모델에 대한 Data Model AVE를 정의하였다. 이러한 평가요소들을 NEES 데이터 모델의 프로젝트들에 적용하였는데 데이터 모델내의 클래스와 객체에 대한 사용성을 수치적으로 기술하여 평가하는 것이 가능하였다.
Executive information systems (EIS) developers are faced with an increasingly difficult choice problem in the evaluation and selection of software packages. For many reasons, they frequently must depend on identification and evaluation of features of packages. When EIS software evaluation is regarded as an unstructured or semi-structured group decision making problem, the most appropriate decision-aiding methods are needed to help effective group interaction. This paper examines evaluation criteria of full-featured EIS packages and considers the priority of these criteria using the Analytic Hierarchy Process (AHP). Two exploratory phases are presented. In the first phase, an approach combining the AHP with the linear weighted attribute method is presented to computer qualities of some packages. In the second phase, the decision making group includes EIS developers, users, and vendors to prioritize evaluation criteria.
Railway system is consisted of resources such as rail-line, signalling system, and railcars. It is necessary to efficiently utilize these limited and expensive resources as much as possible up to given line capacity. So far, we treat the line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting train frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that changes dynamically according to operational conditions, so there is a need of new line capacity estimation system. In this paper, we present systematic line capacity analysis model. The proposed model has three main components; TPS(tain performance simulator), PES(parameter evaluation simulator), LCS(line capacity simulator).
Railway system is consisted of various resources such as rail-line, signal, and railcar. It is necessary to efficiently utilize these limited and expensive resources as much as possible up to given line capacity. So far, we treat the line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting train frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that changes dynamically according to operational conditions, so there is a need of new line capacity estimation system. In this paper, we present an improved systematic line capacity model. The proposed model has three main components ; TPS(tain performance simulator), PES (parameter evaluation simulator), LCS(line capacity simulator). The concept of each sub-component is described, including the evaluation method of capacity parameters. And capacity parameter evaluation and estimation results using sample line section data are presented.
There are two methodologies to increase transport capacity of railway. The one is to invest railroad equipment or vehicles, and the other is to improve operation efficiency through optimization. All of these is intended to increase transport capacity by improving line capacity So far, we treat line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting tram frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that change dynamically according to operational condition, so there is a need of new line capacity estimation system. The Purpose of this paper is to present a new line capacity estimation system based on the probability simulation and its applications.
Railway system is consisted of various resources such as rail-line, signal, and railcar. It is necessary to efficiently utilize these limited and expensive resources as much as possible up to given line capacity. So far, we treat the line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting train frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that changes dynamically according to operational conditions, so there is a need of new line capacity estimation system. In this paper, we present an improved systematic line capacity model. The proposed model has three main components ; TPS(lain performance simulator), PES(parameter evaluation simulator), LCS(line capacity simulator). The concept of each sub-component is described, including the evaluation method of capacity parameters. And capacity parameter evaluation and estimation results using sample line section data are presented.
There are two methodologies to increase transport capacity of railway. One is to invest railroad equipment or vehicles, and the other is to improve operation efficiency through optimization. All of these is intended to increase transport capacity by improving the line capacity, So far, we treat the line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting train frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that changes dynamically according to operational conditions, so there is a need of new line capacity estimation system. Korea Railroad Research Institute(KRRI) proposed a new line capacity estimation system based on the probability simulation method. In this research. we perform analysis of line capacity for the railway improvement alternatives, and to represent the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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