Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.1
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pp.3-15
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2009
As building construction projects have been more higher and bigger in scale, the needs for cost reduction, productivity improvement, and reducing of work terms have rapidly increased in recent years. There has been, accordingly, a great emphasis on the necessity of logistics and progress management by well-organized system developed based on the appliance of different management theories. Although highly developed IT technology has contributed to the efficiency and effectiveness in information research and project management, RFID has been merely applied to a single progress or a few types of materials in current management studies, not to the overall process of the projects. This research proposes a consistent and systemized approach for decision making in adopting RFID technology in a construction project to support construction logistics and progress management. With a decision making model that consists of process model and template developed in this research, risks in cost, time, and error in building RFID-based construction logistics and progress management could be minimized.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.4
no.2
s.8
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pp.63-77
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1996
This study suggests that experts' group decision support system (Experts'GDSS) should be helpful to solve specific planning/design problems. Dealing with AHP (Analytic Hierarchical Process), as a group decision model, maximal covering model, as a facility allocation model, and GIS (Geographic Information System; ARC/INFO in this study), as a spatial representation model, this study seeks to examine the implication of GDSS (Group Decision Support System) in the housing facility allocation. The results of this study clearly demonstrated that experts' GDSS acted its positive role, systematically providing the relative weights among the planning variables and objectives. Among different expert groups (e.g., planners, scholars, and public administrators), this study showed that there were certain differences in their decision structures, which generated different solutions in facility allocation. The further study, however, remains to investigate the more systematic implementation of GDSS in planning problems; for example, reducing the conflicts between different groups with different purposes.
Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.12a
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pp.326-333
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2005
The purpose of this paper is to provide a decision support method to a rational buyer, who wants to pay the least price for the product with the highest quality and service. We suggest a minimum efficiency game model and DEA game model to valuate many vendors whose qualifies of outputs are measured by percentage. Our results gave a decision maker (buyer) the upper bound and lower bound of the true efficiency score of a decision making unit (vendor) with respect to the benchmark (target) set by the buyer. As a result, a buyer can choose the best vendor in terms of his/her preference.
For constructing the purchasing decision-making model to maximize customer value on the electronic commerce, Means-Ends Network model was used for identifying means and fundamental objectives and their relationships were analyzed by the structural equation. A questionnaire survey of 481 customers in their internet shopping experiences was conducted to extract valid means and fundamental objectives' factors. As a result, 6 means objectives shopping travel, shipping errors, vendor trust, online payment, product choice, and recommender systems and 3 fundamental objectives-shopping convenience, internet ecology, and customer support were founded. Using these 9 factors, structural equation was analyzed 4 times to ensure statistical validities and to establish new interrelationships among them. The results showed that fundamental objectives are affected by the strong relationships within means objectives. This interrelationship with mens and fundamental objectives is interpreted as the purchasing decision-making model to maximize customer value on the electronic commerce in this paper.
The purpose of this study is to devise a model of career decision in the science-gifted by exploring factors of having influence upon career decision in the science-gifted undergraduates of our country, and by examining pattern and path of career decision. By suggesting a model of structure, which synthetically considered factors of parents (parental social support), school (stress of college life, adjustment to college life), and individual characteristics(problem solving ability, career decision-making self-efficacy, conviction for major selection)as for career decision in the science-gifted undergraduates through this study, the aim was to arrange the theoretical frame for career in the science-gifted undergraduates. The research subjects were 93(class of 2007~2009) students who completed education in 2002 and 2003 at the gifted education center affiliated with University, and 264 scholarship students(class of 2005-2008) by the President at home and abroad, who are receiving scholarship by being selected as a science scholarship student by the incumbent President. The measurement tools, which were used in this study for collecting data, are test of parental social support, test of problem-solving ability, test of stress in college life, test of adjustment to college life, test of efficacy in career decision, and test of having confidence in selecting a major. For statistical analysis of the collected data, SPSS Program and AMOS Program were used. As a result, the model showed a good fit to the present data in the science-gifted undergraduates, TLI=.928, CFI=.941, RMSEA=.059. It was confirmed to be a model that is accepted in the group of the science-gifted undergraduates. Also, hypotheses, which were established on the basis of a theoretical quest, could be known to have been all adopted except one path. The results of this study can be offered as basic data for developing program and implementing a system in order to broaden the width of understanding about career and to help the career decision in the science-gifted.
Automobile credit business has developed rapidly in recent years, and corresponding default phenomena occur frequently. Credit default will bring great losses to automobile financial institutions. Therefore, the successful prediction of automobile credit default is of great significance. Firstly, the missing values are deleted, then the random forest is used for feature selection, and then the sample data are randomly grouped. Finally, six prediction models of support vector machine (SVM), random forest and k-nearest neighbor (KNN), logistic, decision tree, and artificial neural network (ANN) are constructed. The results show that these six machine learning models can be used to predict the default of automobile credit. Among these six models, the accuracy of decision tree is 0.79, which is the highest, but the comprehensive performance of SVM is the best. And random grouping can improve the efficiency of model operation to a certain extent, especially SVM.
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.20
no.4
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pp.523-531
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2022
The International Atomic Energy Agency (IAEA) entails independent decision-making for the safety supervision of civil nuclear facilities. To evaluate and review the safety of nuclear facilities, the national regulatory body usually consults independent institutions or external committees. Technical Support Organizations (TSOs) include national laboratories, research institutions, and consulting organizations. Support from professional organizations in other countries may also be required occasionally. Most of the world's major nuclear power countries adopt an independent nuclear safety supervision model. Accordingly, China has continuously improved upon the construction of such a system by establishing the National Nuclear Safety Administration (NNSA) as the decision-making department for nuclear and radiation safety supervision, six regional safety supervision stations, the Nuclear and Radiation Safety Center (NSC), a nuclear safety expert committee, and the National Nuclear and Radiation Safety Supervision Technology R&D Base, which serves as the test, verification, and R&D platform for providing consultation and technical support. An R&D system, however, remains to be formed. Future endeavors must focus on improving the technical support capacity of these systems. As an enhancement from institutional independence to capability independence is necessary for ensuring the independence of China's nuclear safety regulatory institution, its regulatory capacity must be improved in the future.
This study presents a mathematical programming model to develop production planning in the manufacturing processes for photovoltaic silicon ingots and wafers. The model is formulated as a linear programming model that maximizes total growth margin, which is composed of production cost, inventory cost, shortage cost, and sales profit while considering the constraints associated with the production environments of photovoltaic materials. In order to demonstrate the utility of the model for production planning, we run operations for a planning horizon of a year for a case study. When the primary results of this mathematical programming are compared with the historical records, the model could have resulted in the considerable increase of the total growth margin by effectively reducing inventory cost if a decision maker had employed the model as a decision support system with perfect information for sales demand.
This paper reports on the application of the integration of mathematical programming model and database in a decision support system (DSS) for the planning of the multi-reservoir operating system. The DSS is based on a multi-objective, mixed-integer goal programming (MIGP) model, which can generate efficient solutions via the weighted-sums method (WSM). The major concern of this study is seamless, efficient integration between the mathematical model and the database, because there are significant differences in structure and content between the data for a mathematical model and the data for a conventional database application. In order to load the external optimization results on the database, we developed a systematic way of naming variable/constraint so that a rapid identification of variables/constraints is possible. An efficient database structure for planning of the multi-reservoir operating system is presented by taking advantage of the naming convention of the variable/constraint.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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