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.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.181-181
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2017
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.
The tap water supply in Korea mainly depends on the surface water. However, the advanced water purification process becomes a necessity due to the deterioration of surface water quality and the risk of accidental spill. High cost of water treatment and public concerns make the decision makers turn to riverbank filtration as an alternative to the surface water. Riverbank filtration has been employed for water supply in many developed countries for more than 150 years. In Korea, riverbank filtration has drawn attention since 1990s as a supply source having potential to stably meet the ever-increasing water demand. Some cities located in the Nakdong River Basin are currently supplying water through riverbank filtration. This work studies the site suitability analysis for riverbank filtration using game theory. Theory of games, which is a branch of applied mathematics used in social sciences (most notably economics), biology, engineering and computer science, was applied to candidate locations for the selection of riverbank filtration site. We proposed a policy game model as a new method adopting a probabilistic approach. The model developed turned out to be an effective tool for site selection.
The lack of water resources is becoming a serious issue throughout the world. The water shortage in Korea is expected to increase. Groundwater can be a solution to this matter in some places. Especially, bank filtrations are known to be advantageous over conventional reserviors, even if they have some drawbacks such as their limited location for development and small sizes. The AHP(Analytic Hierarchy Process) is an analytical tool, supported by simple mathematics, which enables one to explicitly rank tangible and intangible factors against each other for the purpose of resolving conflicts or setting priorities. In order to check the applicability of AHP to the evaluation of bank filtration sites, four candidate locations were chosen. They have suffered from problems like water-supply shortage and delayed dam construction. The analysis results are compared with those of the previous study using a conventional method. It is believed that the developed method can a basis for reasonable decision-making regarding bank filtration development.
The lack of water resources is becoming a serious issue throughout the world. The water shortage in Korea is expected to increase dramatically through 2020. The amount of water shortage could amount to 1.8 and 2.6 billion cubic meters in 2011 and 2020, respectively. Groundwater can be a solution to this matter in some places. Especially, underground dams are known to be advantageous over conventional dams, evert if they have some drawbacks such as their limited location for development and small sizes. The analytic hierarchy process(AHP) is an analytical tool, supported by simple mathematics, which enables one to explicitly rank tangible and intangible factors against each other for the purpose of resolving conflicts or setting priorities. In order to check the applicability of AHP to the evaluation of underground dam sites, lour candidate locations were chosen. They have suffered from problems like water-supply shortage and delayed dam construction. The analysis results are compared with those of the previous study using a conventional method. It is believed that the developed method can provide central or local government with a basis for reasonable decision-making regarding underground dam development.
Chae, Seung Taek;Song, Young Hoon;Lee, Joowon;Chung, Eun-Sung
Journal of Korea Water Resources Association
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v.55
no.2
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pp.159-170
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2022
As the severity of water-related disasters increases in urban watersheds due to climate change, reducing flood damage in urban watersheds is one of the important issues. This study focuses on prioritizing the optimal site for permeable pavement to maximize the efficiency of reducing flood damage in urban watersheds in the future climate environment using multi-criteria decision making techniques. The Mokgamcheon watershed which is considerably urbanized than in the past was selected for the study area and its 27 sub-watersheds were considered as candidate sites. Six General Circulation Model (GCM) of Coupled Model Intercomparison Project 6(CMIP6) according to two Shared Socioeconomic Pathway (SSP) scenarios were used to estimate future monthly precipitation for the study area. The Driving force-Pressure-State-Impact-Response (DPSIR) framework was used to select the water quantity evaluation criteria for prioritizing permeable pavement, and the study area was modeled using ArcGIS and Storm Water Management Model (SWMM). For the values corresponding to the evaluation criteria based on the DPSIR framework, data from national statistics and long-term runoff simulation value of SWMM according to future monthly precipitation were used. Finally, the priority for permeable pavement was determined using the Fuzzy TOPSIS and Minimax regret method. The high priorities were concentrated in the downstream sub-watersheds where urbanization was more progressed and densely populated than the upstream watersheds.
As endangered species are gradually increasing due to land development by humans, it is essential to secure sufficient protected areas (PAs) proactively. Therefore, this study checked priority conservation areas to select candidate PAs when considering the impact of land development. We determined the conservation priorities by analyzing four scenarios based on existing conservation areas and reflecting the development impact using MARXAN, the decision-making support software for the conservation plan. The development impact was derived using the developed area ratio, population density, road network system, and traffic volume. The conservation areas of endangered species were derived using the data of the appearance points of birds, mammals, and herptiles from the 3rd National Ecosystem Survey. These two factors were used as input data to map conservation priority areas with the machine learning-based optimization methodology. The result identified many non-PAs areas that were expected to play an important role conserving endangered species. When considering the land development impact, it was found that the areas with priority for conservation were fragmented. Even when both the development impact and existing PAs were considered, the priority was higher in areas from the current PAs because many road developments had already been completed around the current PAs. Therefore, it is necessary to consider areas other than the current PAs to protect endangered species and seek alternative measures to fragmented conservation priority areas.
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