Aiming at the problem of service reliability in resource reservation in cloud computing environments, a model of dynamic cloud resource reservation based on trust is proposed. A domain-specific cloud management architecture is designed in which resources are divided into different management domains according to the types of service for easier management. A dynamic resource reservation mechanism (DRRM) is used to test users' reservation requests and reserve resources for users. According to user preference, several resources are chosen to be candidate resources by fuzzy cluster analysis. The fuzzy evaluation method and a two-way trust evaluation mechanism are adopted to improve the availability and credibility of the model. An analysis and simulation experiments show that this model can increase the flexibility of resource reservation and improve user satisfaction.
Low impact development (LID) practices has become important to mitigate the damage from natural disasters in urban areas. Thereby many hydrological simulation models can simulate the hydrological impact of LID practices. However, commonly used models are not able to provide specific information to most users such as where LIDs should be placed and what kind of LID should be designed. In this study, a decision support system which can be used with the EPA's SWMM was developed for the determination of LID types and locations of LID practices, named Water Management Prioritization Module (WMPM), was applied to a urbanized university campus. Eight sub-catchments were selected as feasible candidate areas for the planning of LID practices. Pre-designated infiltration trenches and permeable pavements were applied to each selected sub-catchments, followed by peak and total runoffs comparison between before/after planning of LIDs. Moreover, TOPSIS, one of a multi-criteria decision analysis method was used in the procedure of selecting target sub-catchment areas and final prioritization of LID types and locations. As a result, sub-catchments S4 with permeable pavements and S16 with infiltration trenches has shown the most decrease in total and peak runoffs, respectively. Therefore, WMPM was found to be effective in determining the best alternative among various scenarios generated and simulated.
Purpose: This study aims to introduce a hybrid MCDM model to support the selection of retail store location. Research design, data, and methodology: The hybrid approach of ANP and TOPSIS was used to address the location selection problem. The ANP technique was employed to compute the weights of the selection criteria, whilst the TOPSIS was used to rank alternatives. The proposed approach was then applied into a fashion company in Vietnam to select the best alternatives to be the retail store. Results: The results showed that Candidate 1 - Hai Ba Trung street is the most appropriate selection for locating retail stores. Conclusions: The proposed approach provides the decision makers with more useful methods than traditional ones. Therefore, the model can be applied to the location selection in all industries. In terms of academic contribution, the selection criteria proposed in the research can devote to the literature in the selection of location along with the concept of distribution channels. Additionally, the research also provides insight and guidelines for firms in making decision on retail store location based on limited resources to avoid the waste of funds. However, the results only answer to the context of Vietnam - a developing country. Thus, future research may be extended to developed countries where have better conditions.
Purpose: This study aims to propose an integrated MCDM model to support the qualified personnel selection in the distribution science. Research design, data, and methodology: The integrated approach of AHP and TOPSIS was employed to address the personnel selection problem. The AHP method was used to define the weights of the selection criteria, whereas the TOPSIS was applied to rank alternatives. The proposed model was then applied into a leading logistics company to select the best alternatives to be the sales deputy manager. Results: The results showed that Candidate 3 is the most qualified personnel for the sales deputy manager position as he is ranked first in the order of preference for recruitment. Conclusions: The proposed model provides the decision makers with more effective and time-saving methods than conventional ones. Therefore, the model can be applied to personnel selection around the world. In terms of theoretical contribution, this study proposes a personnel selection model for choosing the most appropriate candidates. In addition, the study adds to the theory of human resources management and logistics management the full set of personnel selection criteria including education, experience, skills, health, personality traits and foreign language.
One of the challenges faced by Talent Acquisition teams today pertains to the acquisition of human resources by matching job descriptions and skillsets desired. It is more so in the case of competitive sectors like the Indian IT sector. There can be various channels for Talent Acquisition and accordingly, the cost and benefits might vary. However, the consequences of a mismatch have an impact on the quality of deliverables, high recruitment expenses and loss of revenue for the organization. With increased and diverse sources of data that are available to organizations today, there is ample opportunity to apply analytics for informed decision making in this field. This paper reveals useful insights that help streamline the Talent Acquisition process in the Indian IT Industry. The paper adopts a data-centric approach to examine the critical determinants for efficient and effective Talent Acquisition process in IT organizations. Selected supervised machine learning algorithms are applied for the analysis of the dataset. The study is likely to help organizations in reassessing their talent acquisition strategy with respect to key parameters like expected cost to company (CTC), candidate sourcing channels and optimal joining period.
최근 지표수의 취수원 다변화 및 수질에 대한 불신 등으로 강변여과 개발에 관심이 모아지고 있다. 선진국에서의 강변여과 개발은 150년 정도의 역사를 가지고 있으며, 우리나라에서도 지속적으로 증가하고 있는 용수수요에 안정적으로 대처하기 위한 원수 확보방안으로 강변여과에 대한 조사가 1990년대부터 시작되었고, 현재 낙동강을 중심으로 몇몇 지자체에서는 강변여과를 활용한 상수도 공급이 이루어지고 있다. 그러나 지금까지는 강변여과에 의한 개발가능량 산정과 관정개발에 연구가 집중되어 개발가능지 선정에 관한 체계적인 연구가 이루어지지 않고 있는 실정이다. 본 논문에서는 게임이론을 활용한 강변여과 개발 적지선정에 대해 연구하였다. 게임이론은 수학적 분석이론의 하나로 사회과학(특히 경제학)과 생물학, 공학, 컴퓨터과학 등에 적용되고 있으며, 본 연구에서는 강변여과 개발을 위한 적정 후보지 결정에 이용되었다. 제안된 정책모형은 확률적 접근을 시도한 새로운 방법론이며, 적지선정을 위한 효율적인 분석이 가능한 것으로 나타났다.
전 세계적으로 물부족 사태는 매우 심각한 상황에 이르렀다. 우리나라도 예외는 아니어서 용수부족이 예상된다. 지하수는 이러한 문제를 일부 지역에서 해결해 주는 역할을 할 수 있으며, 특히 강변여과는 위치와 규모의 제약에도 불구하고 저수지들이 지니고 있는 문제점들을 극복할 수 있다고 알려져 있다. 강변여과 적지분석을 위해 댐건설 지연과 물부족을 겪고 있는 네 지역을 선정하여, 갈등을 해결하고 대안의 우선순위를 결정하는 분석도구인 계층분석과정 (AHP)을 적용하였다. 또한 AHP를 이용한 분석결과를 기존 연구와 비교하였다. 개발된 강변여과 적지분석 방법론은 합리적 의사결정을 위한 판단근거를 제공할 것으로 사료된다.
전 세계적으로 물부족 사태는 매우 심각한 상황에 이르렀다. 우리나라도 예외는 아니어서 2011년에는 약 18억 $\textrm{m}^3$, 2020년에는 약 26억 $\textrm{m}^3$의 용수부족이 예상된다 지하수는 이러한 문제를 일부 지역에서 해결해 주는 역할을 할 수 있으며, 특히 지하댐은 위치와 규모의 제약에도 불구하고 지상댐이 지니고 있는 문제점들을 극복할 수 있다고 알려져 있다. 지하댐 적지분석을 위해 댐건설 지연과 물부족을 겪고 있는 네 지역을 선정하여, 갈등을 해결하고 대안의 우선순위를 결정하는 분석도구인 계층분석과정(AHP)을 작용하였다. 또한 AHP를 이용한 분석결과를 기존 연구와 비교하였다. 개발된 지하댐 적지분석 방법론은 중앙정부나 지방자치단체에게 합리적 의사결정을 위한 판단근거를 제공할 것으로 사료된다.
기후변화로 인한 도시유역의 물 관련 재해의 심각성이 증가함에 따라 미래 기후 환경에서 도시 유역의 홍수피해를 줄이는 것은 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 다기준의사결정기법을 이용하여 미래 기후 환경에서 도시 유역의 홍수 피해 저감 효율을 극대화하기 위해 투수성 포장 시설을 설치하기 위한 지역의 우선순위를 선정한다. 과거에 비해 도시화가 많이 진행된 목감천 유역을 대상유역으로 선정하였으며, 목감천 유역의 27개 소유역을 투수성 포장 시설의 설치 가능지역으로 하였다. 2개의 Shared Socioeconomic Pathway (SSP) 시나리오에 따른 Coupled Model Intercomparison Project 6(CMIP6)의 6개 전지구모형(General Circulation Model, GCM)을 사용하여 연구대상지의 미래 월 강수 자료를 추정했다. 투수성 포장의 우선순위를 결정하기 위한 수량 평가 기준은 Driving force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) 체계를 토대로 선정하였으며, 평가 기준별 투수성 포장 시설의 평가값은 국가통계자료와 Storm Water Management Model의 모의 값을 사용했다. 최종적으로 Fuzzy TOPSIS 및 Minimax regret 방법을 사용하여 투수성 시설을 설치하기 위한 지역의 우선순위를 선정했다. 결국 우선순위가 높은 지역은 목감천 유역의 상류 유역에 비해 도시화가 많이 진행되었고 인구밀도가 높은 하류유역에 집중되었다.
인간의 개발로 점차 멸종위기 생물종이 증가하고 있어, 충분한 보호지역의 선제적 확보가 중요한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 인간의 개발영향을 고려했을 때 앞으로 보호지역 선정 시 고려해야 할 보전 우선순위지역을 확인하였다. 보전 우선순위 도출은 보전계획 의사결정 지원 소프트웨어인 MARXAN을 이용하여 기존 보호지역 포함 여부와 개발영향 반영여부를 기준으로 총 네 가지의 시나리오로 분석하였다. 개발영향은 개발면적 비율, 인구밀도, 도로망 체계, 교통량을 이용하여 도출하였으며, 생물종 보전 대상 지역은 제 3차 전국자연환경조사 자료의 조류, 포유류, 양서파충류의 출현자료를 이용하여 도출한 서식적합지역을 이용하였다. 이 두 가지 요인을 입력 자료로 기계학습 기반 최적화방법론을 이용하여 보전 우선순위 지역을 도출하였다. 연구결과, 멸종위기 생물종을 보전하는데 중요한 역할을 할 것으로 기대되는 지역이 기존 보호지역과 떨어진 지역에서 다수 나타났으며, 개발영향을 고려했을 때는 보전우선순위 지역이 파편화되어 나타남을 알 수 있었다. 개발영향과 기존보호지역을 모두 고려했을 때에도 기존 보호지역 주변으로 이미 도로개발이 많이 이뤄져 기존 보호지역과는 떨어진 지역에서 우선순위가 높게 나타났다. 따라서 개발영향을 고려하여 멸종위기종 보호하기 위해서는 기존 보호지역 주변 이외의 지역도 검토해볼 필요가 있으며, 파편화되어 나타나는 보전 우선순위지역에 대한 대응방안 모색이 필요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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