The inventory location is the mos important factor which decide the efficiency of picking orders. According to the inventory location, it is possible to optimize the route for picking order, and then it makes us to expect the cost reduction and efficiency improvement. However, it is practical situation to make decisions where to keep the products based on manager's intuition and experience, not based on the systematical or analytical approach. In this research, with the practical order data of cropper product and layout for the storage yard, the association rules have found, and then the new methodology has been devised to make the decision where to keep the inventory. By utilizing the practical order data for a year, it has been proved that the proposed approach can reduce the total distance of the all routes for picking order and solve the problem of delayed delivery.
Background: Lung cancer is the leading cause of cancer death worldwide Therefore, identification of genetic as well as environmental factors is very important in developing novel methods of lung cancer prevention. However, this is a multi-layered problem. Therefore a lung cancer risk prediction system is here proposed which is easy, cost effective and time saving. Materials and Methods: Initially 400 cancer and non-cancer patients' data were collected from different diagnostic centres, pre-processed and clustered using a K-means clustering algorithm for identifying relevant and non-relevant data. Next significant frequent patterns are discovered using AprioriTid and a decision tree algorithm. Results: Finally using the significant pattern prediction tools for a lung cancer prediction system were developed. This lung cancer risk prediction system should prove helpful in detection of a person's predisposition for lung cancer. Conclusions: Most of people of Bangladesh do not even know they have lung cancer and the majority of cases are diagnosed at late stages when cure is impossible. Therefore early prediction of lung cancer should play a pivotal role in the diagnosis process and for an effective preventive strategy.
With the growth of contents business, the expansion of domestic culture contents into global market became active. However, while some field such as game, music and movie have made fine results, education contents has failed to make significant success in global market. Therefore, this study intends to look into a case of Contents Management Institute(CMI), which spread G-Learning into La Ballona Elementary School located in LA. In this case, CMI successfully dealt with diverse difficulties to conduct a G-Learning class in the school and helped to increase students' achievement. Based on analyzing this case, this study suggests three reasons behind the success. First, by separating platform and learning contents in development process, CMI could save the cost in contents development and handle problems swiftly. Second, it could be possible to use human resources efficiently by constucting a support organization. Third, by sharing information and doing persuasion CMI could lead to chain persuasion process among local decision makers.
This paper aims to analyse the relative efficiency of logistics facilities and suggest the policy alternatives for exploring and activating them. This study also divides the logistics facilities into airport terminals, logistics complexes, container terminals, and trucking freight terminals. For this purpose, the CCR-DEA as well as the BCC-DEA techniques are employed to show which part explains the primary cause of inefficiencies of each DMU(Decision Making Unit). The empirical results indicate that the efficiency of logistics complex is the lowest of all, while freight trucking terminal has the highest efficiency. This study also reveals that operation inefficiency is greater than scale inefficiency in most of DMUs, showing that much more effort be done for alleviating the cost resulting from irrational management.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.6
no.3
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pp.174-182
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2007
There are not many studies on the maintenance and replacement for the ITS equipments. Most of ITS center has no comprehensive regulation on the equipment replacement. This study was focusing on estimation of equipment replacement period and the number of spare parts in stock using the actual failure data of Road Side Equipment (RSE) by Dedicated Short Range Communication (DSRC). The failure data showed a type of bath-tub curves. The data, however, did not fit to any probability distribution curve, which means that the preventive replacement cannot be strongly applied for the RSE. In the aspect of practical strategy, this study suggest that repairing cost and failure frequency be used for decision of replacement of RSE after the 1 or 2 year warrant period. The future study needs to include more RSE failure data as well as other equipments of the ITS.
Kim, HyunJoo;Yoo, ChangKyoo;Ryu, Jun-Hyung;Lee, In-Beum
Korean Chemical Engineering Research
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v.46
no.2
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pp.369-375
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2008
To achieve zero-emission, one of the main goals of an eco-industrial park (EIP), it is needed to develop an effective water exchange network. The network includes various subsystems and decision making processes, which make the modeling process extremely complicated. Agent-based modeling was used to simulate water exchange network in an EIP. Firm agents were created based on the behavior pattern of firms, and an agent-based model (ABM) was made with the agents, showing the growth of the exchange network. An existing steel and iron making industrial park was chosen as a case study, and the ABM model shows eco-efficient behavior with a decreased environmental cost. Water reuse network based on the ABM model results in 35% decrease of the fresh water supply and 50% reduction of the wastewater generation in EIP. A case study shows that agent-based model can be a powerful tool in modeling and designing complex eco-industrial parks, especially when a part of the system needs to be changed.
Purpose Since the Bitcoin, which was the first virtual currency, was made at 2009, almost 1,000 virtual currencies appeared onstage in the world. Even though virtual currencies have the function of money as a medium of exchange or contract, any of those has not yet entered the commercialization stage. Instead, some of the virtual currencies show the nature of investment assets. In the case of virtual money investment, users tend to use all the information of the world because information transfer is very easy and capital movement is almost free between different countries. In addition, as the transaction sizes of virtual currencies increase, a virtual currency price is no longer independent and is likely to be affected by the prices of other virtual currencies. Therefore, it is necessary to understand the influence among virtual currency markets, which helps successful implementation of investment strategies. Design/methodology/approach This study focuses on the investment product function of virtual money and conducts the analysis using the time series model used in the financial and economic areas. In this paper, we try to analyze the return and volatility transfer effect of virtual money markets through GJR-GARCH model. Findings This study is expected to find out whether we can make market forecasts through reflecting changes in other markets. In addition, we can reduce the trial and error of user decision making by using the information on the yield and volatility transition effect derived from the research results, and it is expected to reduce the opportunity cost of users.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.9C
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pp.891-897
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2003
Partial response maxim likelihood (PRML) is a powerful and indispensable detection scheme for perpendicular magnetic recording channels. The performance of PRML can be improved by incorporating a noise prediction scheme into branch metric computations of Viterbi algorithm (VA). However, the systems constructed by VA have shortcomings in the form of high complexity and cost. In this connection, a new simple detection scheme is proposed by exploiting the minimum run-length parameter d=1 of RLL code. The proposed detection scheme have a slicer instead of Viterbi detector and a noise predictor as a feedback filter. Therefore, to improve BER performance, the proposed detection scheme is extended to dual detection scheme for improving the BER performance. Simulation results show that the proposed scheme has a comparable performance to noise-predictive maximum likelihood (NPML) detector with less complexity when the partial response (PR) target is (1,2,1).
This paper presents sequential sampling plans for evaluating the pest density based on complete counts from probe in a rice storage warehouse. Both maize weevil and Indian meal moth population showed negative binomial dispersion patterns in brown rice storage. For cost-effective monitoring and action decision making system, sequential sampling plans by using the sequential probability ratio test (SPRT) were developed for the maize weevil and Indian meal moth in warehouses with 0.8 M/T storage bags. The action threshold for the two insect pests was estimated to 5 insects per kg, which was projected by a matrix model. The results show that, using SPRT methods, managers can make decisions using only 20 probe with a minimum risk of incorrect assessment.
In this paper, we propose a complexity reduction method of sample adaptive offset (SAO), which is an in-loop filter in high-efficiency video coding (HEVC). In the conventional SAO, an offset value is calculated for each coding tree block (CTB) to minimize the error between the original and reconstructed images. In order to determine the optimal offset value, all offset candidates are examined and the offset value that leads to the smallest rate-distortion cost is chosen. Thus, SAO occupies a significant amount of the computational complexity in the HEVC encoder. In the proposed method, we determine the least-used band (LUB) by considering the statistical characteristics of offset values and without processing the offset value included in the LUB. Also, in the offset value decision stage, we check only a certain number of candidates rather than all of them. Experimental results show that the proposed method reduces the encoding time by approximately 8.15% without yielding a significant loss in terms of coding efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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