Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.17
no.1
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pp.1-8
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1991
For situations where there are several markets for a product with different profit/cost structures, an economic variables sampling plan is developed for determining the market to ship the lots to. It is assumed that the quality characteristic X is normally distributed with known variability and unknown mean having a normal prior distribution. Profit models are constructed which involve four profit/cost components ; profit from a conforming item, inspection cost, replacement cost, and cost from an accepted nonconforming item. Methods of finding optimal sampling plan are presented and a numerical example is given.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.2
no.1
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pp.85-92
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1976
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.
Importance of Today's diffusion of integrated hospital information systems is that various and huge amount of data is being accumulated in their database systems. Many researchers have studied utilizing such hospital data. While most researches were conducted mainly for medical diagnosis, there have been insufficient studies to develop medical care cost prediction model, especially using machine learning techniques. In this research, therefore, we built a medical care cost prediction model for cancer patients using CBR (Case-Based Reasoning), one of the machine learning techniques. Its performance was compared with those of Neural Networks and Decision Tree models. As a result of the experiment, the CBR prediction model was shown to be the best in general with respect to error rate and linearity between real values and predicted values. It is believed that the medical care cost prediction model can be utilized for the effective management of limited resources in hospitals.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.21
no.4
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pp.555-570
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1995
We consider a preventive replacement policy for a cold-standby system with N components, in which only one component is in operation at a time. If the component in operation fails, a standby component is immediately switched into operation. If all components fail, the system fails. The system is inspected at random poins in time to determine whether it is to be replaced or not. If the number of failed components at the time of inspection exceeds a threshold value r, the system is replaced. Otherwise the decision is put off until the next inspection point arrives. Under the cost structure which includes a replacement cost, a system down-time cost and a holding cost of the components, we develop an efficient procedure to find the optimal control values N and r, which minimize the expected cost per unit time.
Vertical greenery has become an important technological means to improve the ecological environment condition in urban high-density areas, especially in central areas of Chinese cities. The cost of vertical greenery has significantly increased both in the decision-making process of architectural design and in the assessment of the sustainability potential of urban complexes. The estimation and evaluation of the cost of vertical greenery have become important obstacles to multi-party investment in the construction of vertical greenery. Considering the factors of the building typology and full life-cycle cost, this paper constructs an assessment model of vertical greenery in seven types in urban complex, and suggests an optimized approach to vertical greenery in an urban complex.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.259-262
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2015
Due to the labor-intensiveness, high investment cost, long execution time, frequent change orders, and many stakeholders in a BIM project, a BIM manager is bound to face a lot of risks to make decisions in cost managing process. Since the productivity of a BIM team will affect the execution cost, this study investigates a simple method of assessing the productivity of a BIM team using the working timesheet records of the team. In this research, the productivity of a BIM team is defined as the effective working floor area (in square meters) of BIM uses per labor-time (in man-months) spent by the team. After the applicability of this method is tested by regression analysis using data from 5 real BIM projects in the construction phase, it is found that the simple productivity definition adopted in the method, although easy-to-implement, does not produce a statistically constant productivity value. More research is therefore needed in the future to devise better indicator(s) for assessing the productivity of a BIM team.
International conference on construction engineering and project management
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2013.01a
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pp.169-172
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2013
Building Information Modeling (BIM) is an effective decision-making platform that helps to save project cost and enhance quality of construction. By generating and linking a wide variety of objects data, BIM can be effectively utilized, and it should be ensured that object properties maintain consistency throughout the project period of design, estimates, construction, maintenance and repair. This study examined how to utilize BIM data in a construction project, by linking cost and schedule data in web environment, to better utilize the information and maintain consistency of the BIM information. To do so, the model integrated WBS data and CBS data, linked them with BIM model to realize 5D simulation in web environment. As a result, cost and schedule data could be simultaneously acquired, and object properties-cost, schedule, location-as well. These are expected to contribute to developing a BIM-based automatic data-processing system in web environment.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.7
no.4
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pp.56-64
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2019
Planting intercropping in rubber plantations is another alternative for generating more income for farmers. However, farmers still lack the knowledge of choosing plants. In addition, information for decision making comes from many sources and is knowledge accumulated by the expert. Therefore, this research aims to create a decision support system for growing rubber trees for individual farmers. It aims to get the highest income and the lowest cost by using semantic web technology so that farmers can access knowledge at all times and reduce the risk of growing crops, and also support the decision supporting system (DSS) to be more intelligent. The integrated intercropping ontology and rule are a part of the decision-making process for selecting plants that is suitable for individual rubber plots. A list of suitable plants is important for decision variables in the allocation of planting areas for each type of plant for multiple purposes. This article presents designing and developing the intercropping ontology for DSS which defines a class based on the principle of intercropping in rubber plantations. It is grouped according to the characteristics and condition of the area of the farmer as a concept of the rubber plantation. It consists of the age of rubber tree, spacing between rows of rubber trees, and water sources for use in agriculture and soil group, including slope, drainage, depth of soil, etc. The use of ontology for recommended plants suitable for individual farmers makes a contribution to the knowledge management field. Besides being useful in DSS by offering options with accuracy, it also reduces the complexity of the problem by reducing decision variables and condition variables in the multi-objective optimization model of DSS.
Recently, a lot of companies intend to make spin-offs as the Internet usage is proliferating in the business area. A spin-off means a small but autonomous company which is thought to show higher profitability rather than it stays under the influence of a mother enterprise. To prove our hypotheses, we collected questionnaire data from 104 companies considering spin-offs. From experiments with Factor Analysis, we found that there exist four factors which decision-makers should consider before deciding spin-offs such as competence of unit, competence of mother company, competence of spin-off company, and support of mother company. After massive experiments with Regression Analysis we also found that there are significant three performance factors such as competence of unit, competence of spin-off company, and support of mother company. The survey also asked about three potential strategies that they may have been following for achieving business objectives: Cost leadership, Focus, and Differentiation, Six benefits factors emerged from this study: External competitiveness, Internal competency, Productivity, Change, Cost saving, and Improvement. External competitiveness was the most important benefit, and it predicted a Differentiation and Focus strategy. Productivity and Improvement also predicted a Differentiation strategy. External competitiveness, Change, and Cost saving predicted a Cost leadership strategy. However, organizations followed Differentiation and Focus strategies significantly more than Cost leadership. The assessment thus sheds light on the link between information strategy and spin off. We hope that based on our results, many companies considering a spin-off can make a right decision and expect higher performance in a turbulent business environment.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.3
s.21
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pp.99-105
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2002
In 1995 of May, the Ministry of Construction and Transportation (NOCT) developed the First Nation-wide Master Plan of GIS. It is set up in response to an increasing and various demands on spatial informations. Until now, a set of diverse projects related to spatial information have been proposed and executed. However, cost-benefit analysis of investment and decision making for alternatives have not been carried out appropriately because scientific evaluations for obtaining efficiency and economical validity of investment have been deficient. Optimum decision making for projects based on itemized priority order using effect or cost of proposed alternative plan is a fundamental expedient for demonstration of propriety of projects and enhancement of efficiency of investment. From such understanding, this paper applied the analytic hierarchy process (AHP) technique to the cost required to construct a GIS so that analyze the weight of each cost factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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