The rapidly changing environment have forced organizations to improve systems thinking capability to coordinate diverse activities across cross-functional business areas necessarily involving group decision-making processes. Although many approaches have been introduced to enable the collaborative processes of group decision-making, they often lack features supporting the dynamic complexity issues. The study proposes system dynamics modeling based on simulation techniques to improve systems thinking capability in group decision-making context.
Objective: This study pays attention to types of parental depression and differences in happiness and self-esteem of children in each group of parents. Methods: This study employed the 10th wave of the Panel Study on Korean Children. Cluster analysis, covariance analysis, and Bonferroni verification were performed on the data of 1,282 parents with 9-year-old children. Results: A total of four parental depression groups were categorized: 'both depressed,' 'mother depressed,' 'father depressed,' and 'not depressed.' Children of the not depressed group showed the highest psychological well-being among the four groups. Children of the mother mildly depressed group had lower scores in happiness and self-esteem than those of the father mildly depressed group. Conclusion/Implications: This study was a new attempt to categorize parental depression together, breaking away from individual approaches such as mother's depression, father's depression, and mother's and father's depression and complementary approaches between couples. When examining the impact of parental depression on children's psychological well-being, it is necessary to consider depression of the father and mother as a unit.
The dams are huge structures storing a large amount of water and failures of them cause especially irreparable loss of lives during the earthquakes. They are named as a group of structures subjected to fluid-structure interaction. So, the response of the fluid and its hydrodynamic pressures on the dam should be reflected more accurately in the structural analyses to determine the real behavior as soon as possible. Different mathematical and analytical modelling approaches can be used to calculate the water hydrodynamic pressure effect on the dam body. In this paper, it is aimed to determine the dynamic response of concrete gravity dams using different water modelling approaches such as Westergaard, Lagrange and Euler. For this purpose, Sariyar concrete gravity dam located on the Sakarya River, which is 120km to the northeast of Ankara, is selected as a case study. Firstly, the main principals and basic formulation of all approaches are given. After, the finite element models of the dam are constituted considering dam-reservoir-foundation interaction using ANSYS software. To determine the structural response of the dam, the linear transient analyses are performed using 1992 Erzincan earthquake ground motion record. In the analyses, element matrices are computed using the Gauss numerical integration technique. The Newmark method is used in the solution of the equation of motions. Rayleigh damping is considered. At the end of the analyses, dynamic characteristics, maximum displacements, maximum-minimum principal stresses and maximum-minimum principal strains are attained and compared with each other for Westergaard, Lagrange and Euler approaches.
This paper summarizes the results of a Writing Group on the Extension of CFD codes to two-phase flow safety problems, which was created by the Group for Analysis and Management of Accidents of the Nuclear Energy Agency' Committee on the Safety of Nuclear Installations (NEA-CSNI). Two-phase CFD used for safety investigations may predict small scale flow processes, which are not seen by system thermalhydraulic codes. However, the two-phase CFD models are not as mature as those in the single phase CFD and potential users need some guidance for proper application. In this paper, a classification of various modelling approaches is proposed. Then, a general multi-step methodology for using two-phase-CFD is explained, including a preliminary identification of flow processes, a model selection, and a verification and validation process. A list of 26 nuclear reactor safety issues that could benefit from investigations at the CFD scale is identified. Then, a few issues are analyzed in more detail, and a preliminary state-of-the-art is proposed and the remaining gaps in the existing approaches are identified. Finally, guidelines for users are proposed.
Magnetization studies were conducted on a single crystal of $YNi_{2}$$B_{2}$C superconductor. The 17 mg crystal was studied at temperatures T from above $T_{c}$ (15.5 K) to 3 K, in the magnetic fields H // c-axis up to 6 tesla. The crystal exhibited little magnetic irreversibility, with a critical current density $CO_{3}$ ~ $10^{-4}$$\times$$CO_{3}$, the depairing current density. Near $T_{c}$, the equilibrium magnetization M was London-like with M $\infty$ In(H). The upper critical field $H_{c2}$ of the single crystal $YNi_{2}$$B_{2}$C was estimated by the several alternative approaches such as standard London limit, Ginzburg-Landau, and Abrikosov relations. The estimated $H_{c2}$values agree relatively well with each other approaches.
This article discusses selects of some outstanding problems in nuclear reactor analysis, with proposed approaches thereto and numerical test results, as follows: i) multi-group approximation in the transport equation, ii) homogenization based on isolated single-assembly calculation, and iii) critical spectrum in Monte Carlo depletion.
This paper describes two contrasting approaches to group decision making involving multiple criteria. A compromise programming method and the analytic hierarchy process are analyzed and compared by using an illustrative example of a computer model selection problem to demonstrate their usefulness as a viable tool for group decision making. This paper further considers some extensions and modifications of there two methods for future study.
Recently, from the viewpoint of TQM, the criticism and new approaches toward Japanese TQC have made much progress in Japan. It shows that these new approaches to quality are what are needed these days. In this connection, this paper aims at the study of a reform of Japanese TQC. This paper consists of the following two steps. First, several success factors of TQM in Japanese companies were selected through the study of literature. Second, actual approaches to or recognition of TQM in those companies were examined through the AHP analysis. The results of this paper are as follows: First, quality improvement and cost-down efforts within a factory have been emphasized. On the other hand, the development of strategic quality management is weak. Second, the development of creativity by individual autonomous teamwork is more needed than the development of creativity by group consciousness in companies. Third, the reform of upper-class management must be carried out by powerful leadership of top management.
In this paper, we present the modeling of the ozone prediction system using Neuro-Fuzzy approaches. The mechanism of ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary, the modeling of ozone prediction system has many problems and the results of prediction is not a good performance so far. The Dynamic Polynomial Neural Network(DPNN) which employs a typical algorithm of GMDH(Group Method of Data Handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system. The structure of the final model is compact and the computation speed to produce an output is faster than other modeling methods. In addition to DPNN, this paper also includes a Fuzzy Logic Method for modeling of ozone prediction system. The results of each modeling method and the performance of ozone prediction are presented. The proposed method shows that the prediction to the ozone concentration based upon Neuro-Fuzzy approaches gives us a good performance for ozone prediction in high and low ozone concentration with the ability of superior data approximation and self organization.
Changes in household composition and the residential environment have had a considerable impact on the features of postal delivery regions in recent years, resulting in a large increase in the overall workload of domestic postal delivery services. In this paper, we provide complex analysis results for postal delivery areas using various unsupervised learning approaches. First, we extract highly influential features using several feature-engineering methods. Then, using quantitative and qualitative cluster analyses, we find the distinctive traits and semantics of postal delivery zones. Unsupervised learning approaches are useful for successfully grouping postal service zones, according to our findings. Furthermore, by comparing a postal delivery region to other areas in the same group, workload balancing was achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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