Purpose - The paper aims to propose an optimization model for supporting the buyer-seller negotiations. We consider the price, quality, and delivery as evaluation criteria, also recognized as objectives for negotiation. Research design, data, and methodology - The methodology used in this paper involves the input-oriented DEA with the inverse optimization. Under the existence of several potential suppliers, the price would be considered to be the decision variable to conclude the negotiation so as to meet the desired level of the quality and delivery. The data set for six suppliers with three criteria is examined by the proposed approach. Results - We present the decision aid model by displaying the price spectrum as the changes of desired output levels. It overcomes the shortcomings from previous researches mainly based on the discrete types of scenario generations. This approach shows that the obtained results help the buyer understand the trade-offs between price and performance when he/she considers the negotiation. Conclusions - The paper contributes to the numerical models for buyer-supplier negotiation in that the model for the supplier evaluation and selection is closely linked with the model for negotiation. In addition, it eliminates the unrealistic negotiation strategy, and provides the negotiation strategies that the buyer would not shift the burden on suppliers by maintaining the current efficiency.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.534-541
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2011
Risk evaluation approaches for bidding on international construction projects are typically partitioned into three stages: country selection, project classification, and bid-cost evaluation. However, previous studies are frequently under attack in that they have several crucial limitations: 1) a dearth of studies about country selection risk tailored for the overseas construction market at a corporate level; 2) no consideration of uncertainties for input variable per se; 3) less probabilistic approaches in estimating a range of cost variance; and 4) less inclusion of covariance impacts. This study thus suggests a three-staged risk evaluation model to resolve these inherent problems. In the first stage, a country portfolio model that maximizes the expected construction market growth rate and profit rate while decreasing market uncertainty is formulated using multi-objective genetic analysis. Following this, probabilistic approaches for screening bad projects are suggested through applying various data mining methods such as discriminant logistic regression, neural network, C5.0, and support vector machine. For the last stage, the cost overrun prediction model is simulated for determining a reasonable bid cost, while considering non-parametric distribution, effects of systematic risks, and the firm's specific capability accrued in a given country. Through the three consecutive models, this study verifies that international construction risk can be allocated, reduced, and projected to some degree, thereby contributing to sustaining stable profits and revenues in both the short-term and the long-term perspective.
Due to the rapid change of global business environment, the growth of China's steel industry and the inflow of cheap products, domestic steel industry is faced on downward trend. The change of business paradigms from a quantitative growth to a qualitative product is needed in this steel industry. In this environment, it is very important for domestic steel distribution companies to secure their competitiveness by selecting good supply companies through a efficient procurement strategy and effective method. This study tried to find out the success factors of steel distribution industry based on survey research from experts. Weighted values of each factors were found by using AHP (analytic hierarchy process) analysis. The weighted values were applied to DEA(data envelopment analysis) model and eventually the best steel supply company were selected. This paper used 29 domestic steel distribution firms for case example and 5 steps of decision process to select good vendors were suggested. This study used quality, price, delivery and finance as a selection criteria. Using this four criterions, nine variable were suggested. Which were product diversity, base price, discount, payment position, average delivery date, urgency order responsibility and financial condition. These variables were used as a output variable of DEA. Sales and facilities were used as an input variable. Pairwise comparison was conducted using these variables. The weighted value calculated by AHP pairwise comparison were used for DEA analysis. Through the analysis of DEA efficiency process, good DMU (decision making unit) were recommended as a steel supply company. The domestic case example was used to show the effectiveness of this study.
Beckerle, Philipp;Wojtusch, Janis;Rinderknecht, Stephan;von Stryk, Oskar
Smart Structures and Systems
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제13권4호
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pp.711-730
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2014
In this paper the system dynamic influences in actuators with variable stiffness as contemporary used in robotics for safety and efficiency reasons are investigated. Therefore, different configurations of serial and parallel elasticities are modeled by dynamic equations and linearized transfer functions. The latter ones are used to identify the characteristic behavior of the different systems and to study the effect of the different elasticities. As such actuation concepts are often used to reach energy-efficient operation, a power consumption analysis of the configurations is performed. From the comparison of this with the system dynamics, strategies to select and control stiffness are derived. Those are based on matching the natural frequencies or antiresonance modes of the actuation system to the frequency of the trajectory. Results show that exclusive serial and parallel elasticity can minimize power consumption when tuning the system to the natural frequencies. Antiresonance modes are an additional possibility for stiffness control in the series elastic setup. Configurations combining both types of elasticities do not provide further advantages regarding power reduction but an input parallel elasticity might enable for more versatile stiffness selection. Yet, design and control effort increase in such solutions. Topologies incorporating output parallel elasticity showed not to be beneficial in the chosen example but might do so in specific applications.
This study analyzed the management efficiency of local food stores that are increasing recently. The analysis targeted 25 local food outlets in Jeonbuk area, and the analysis method analyzed the efficiency by CCR model. The input variables used to analyze the input-oriented efficiency of local food stores are business expenses, employees, organizational number of participating farms, and number of items, and sales are used as output variables. The main contents of the analysis are as follows. First, local food outlets increased due to support projects such as the government, local governments, and agricultural cooperatives, but their dependence was high. Second, the management efficiency of 25 local food stores in Jeonbuk is 28.0% when the efficiency is 1.000, and 72.0% of inefficient local food stores. Third, considering the projection point and the reference group, there was room for improvement in input variables. Therefore, it was determined that improvement efforts are needed to secure the continuity of local food outlets in the future. However, this study will require review of variable selection and analysis methods for further analysis.
다변량 자료분석에서 최근의 추세는 관측개체의 수 n이 커지는 외에 변수의 수 p가 큰사례들이 많아지고 있다는 것이다. n개 개체 각각에서 획득된 p개 변수들 $X_1$, $X_2$, $\ldots$, $X_p$ 가운데는 이름이나 개념적으로는 구분이 가능하지 만 실제로 거의 중복이 되는 변수들이 있을 수 있는데, 이들 변수들이 모두 분석에 포함되면 여러 문제가 유발될 수 있다. 예컨대 주성분 분석이나 인자분석에서는 중복 변수들이 주축(主軸, principal axis) 결정에, 관측개체 군집 화에서는 개체간 거리 산출에 왜곡된 영향을 줄 수 있다. 또한 목적변수가 지정된 지도학습(supervised learning)에서 설명변수들의 중복성은 추정모형의 안정성을 해치는 결과를 초래한다. 실제 자료 분석에서는 한 자료 세트가 여러 기법으로 탐색되고 다수의 모형이 추출되므로 변수세트를 최대한 절약적(parsimonious)으로 구성할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 $X_1$, $X_2$, $\ldots$, $X_p$ 중에서 필요한 변수들은 선적하고 불필요한 변수들은 제거함으로써 주어진 변수세트를 보다 적은 크기의 변수세트로 대치하는 방법을 제시하는 데 있다. 제안 방법을 몇 개의 수치적 사례에 적용해 봄으로써 선적 변수와 제거변수간 관계의 시각화, 회귀모형에서의 유용성, 범주형 자료분석에서의 활용 등에 대해 논의 하고자 한다.
인공신경망(artificial neural network) 기법은 인간의 두뇌 신경세포의 활동을 모형화한 것으로 오랜 시간동안 발전해 왔으며 여러 분야에서 활용되고 있고 수문분야에서도 인공신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되어 왔다. RDAPS와 같은 단기수치예보 자료는 강우의 유무 판단과 같은 정성적인 분석에서 비교적 정확도가 높지만 정확한 강우량의 추정과 같은 정량적인 부분에서는 정확도가 매우 낮으므로 인공신경망 기법과 같은 후처리 기법을 통해서 정확도를 높이게 된다. 인공신경망 기법을 수행할 때, 가장 중요한 것은 입력변수선택(input variable selection)으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 mutual information을 입력 변수 선택 기법으로 채택하여, 인공신경망의 입력변수 선정의 정확도를 알아보고자 한다. Mutual information은 주어진 자료의 엔트로피값을 이용하여 변수들 간의 독립과 종속의 관계를 나타내는 기법으로서, MI값은 '0'에서 '1'의 값을 가지며 '0'에 가까울수록 변수들 간의 관계가 독립적이고 '1'에 가까울수록 종속적인 관계를 나타낸다. 인공신경망의 입력변수선정에 대한 mutual information의 정확도를 알아보기 위해, 기존 입력변수선택 기법과 mutual information을 이용했을 경우의 인공신경망의 처리능력, 정확도를 비교 검토하였다.
본 연구에서는 울산~포항 간 복선전철 건설예정인 교량을 사례로 교량형식별 LCC 개념을 적용 경제성이 가장 우수한 공법을 적용하기 위하여 같은 연장 (L=1,615m)을 갖는 유사한 4개 교량에 대한 DEA (Data Envelopment Analysis) 분석을 실시하였다. DEA 모형은 상대적 효율성 평가를 위해 개발된 CCR 모형을 사용하였으며, 투입변수로 초기건설비용, 유지관리비용, 간접비용 (사용자비용 + 사회간접 손실비용), 생애주기비용을 사용, 산출변수로는 평균 내구연한을 사용하였다. 투입 변수 산정을 위해 생애주기비용 분석을 사용하였는데 생애주기 비용 산정은 분석기간 100년, 실질할인율 4.83%를 적용 하였으며, 비용의 분류는 초기건설비용, 유지관리비용, 사용자비용, 사회간접손실비용으로 분류 하였다. 분석결과, 비교 2안과 비교 3안이 가장 효율적인 것으로 분석되었으며, 나머지 대안의 효율성은 비교 1안, 기본안, 비교 4안 순서로 나타났다.
본 연구는 경남지역 20개 보건소를 대상으로 2007-2009년 까지 3년 동안의 효율성을 분석한 후, 그 결과를 토대로 비효율 보건소의 투입 및 산출변수의 목표량을 규명함으로써 운영의 효율성 제고에 실질적인 도움을 주기 위한 목적으로 수행하였다. 효율성 평가방법으로 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)의 CCR, BCC 모형을 이용하여 보건소 전체 효율성과 사업 영역별 효율성을 평가하였다. 투입변수로는 인력(의료직, 간호 및 기술직, 사무직)을, 산출변수로는 보건소 사업(진료실적, 구강보건, 예방접종, 노인보건, 모자보건, 방문보건)을 선정하였다. 분석 결과, 기술효율성(TE)의 경우 2007년 평균은 0.912, 2008년 0.877, 2009년 0.917이었으며, 순수기술효율성(PTE)의 2007년 평균은 0.961, 2008년 0.946, 2009년 0.964, 그리고 규모의 효율성(SE)의 2007년 평균은 0.944, 2008년 0.925, 2009년 0.952로 나타났다. 본 연구를 통해 경남지역 보건소의 효율성이 전반적으로 높은 수준임을 알 수 있는데, 이는 국가 및 경상남도에서 그동안 보건소의 공공 보건사업을 활성화하기 위해 지속적으로 행정적, 재정적 지원을 추진한 결과로 보인다. 본 연구의 결과는 향후 경남지역 공공보건사업의 체계적인 기획, 수행 및 평가체계의 구축은 물론, 전국의 다른 지역 보건소에 대해서도 효율성 제고를 위한 유용한 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 경상남도 20개 보건소의 효율성을 평가하고, 비효율 보건소의 개선 목표치를 제시함으로써 효율성 제고에 실질적인 도움을 주고자 하였다. 효율성 평가방법으로는 자료포락분석(Data Envelopment Analysis: DEA)의 CCR, BCC 모형을 이용하여 보건소의 전체적 효율성과 사업 영역별 효율성을 평가하였다. 이를 위하여 투입변수로는 인력(의료직, 간호직, 보건직, 사무직)을 선정하였고 산출변수로는 보건소 사업(진료, 보건교육, 구강보건, 예방접종, 노인보건, 모자보건)을 선정하였다. 본 연구 결과는 기술효율성(TE) 평균은 0.868이었으며, 12개(60%) 보건소가 효율적으로 나타났다. 순수기술효율성(PTE)의 평균은 0.924이었으며, 14개(70%) 보건소가 효율적인 것으로 나타났다. 그리고 규모의 효율성(SE)의 평균은 0.933이었으며, 12개(60%)가 효율적인 것으로 나타났다. 위 연구결과를 토대로 보건사업의 체계적인 기획, 수행 및 평가를 통해 보건소가 효율적으로 운영되고 지역민에게는 최상의 의료서비스를 제공하기 위한 노력이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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