International Journal of Reliability and Applications
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v.5
no.1
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pp.25-36
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2004
Ultrasonic inspection system consist of the examination procedures, equipment, and operators. The reliability of nondestructive testing is influenced by the inspection environment, materials and types of defect. It is very difficult to estimate the reliability of NDT due to the various factors. Piping inspection round robin was conducted to quantify the capability of ultrasonic inspection during in-service. In this study, the models for predicting the ultrasonic NDE reliability by logistic model and linear regression model are discussed. The utility of the NDT reliability assessment is verified by the analysis of the data from round robin test with these models.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.3
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pp.485-492
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2009
In this paper, we studied process capability analysis for brake-pad manufacturing system and considered Weibull, normal and logistic distributions for density estimation of wear life of brake pads for a passenger car with a real data. These three distributions are seem to work well. Estimated percentiles of brake pads can be used to evaluate the design criteria and customers' need for brake pads.
One of the important roles used to ensure victory in a war is to maximize the overall military forces and to make sure that the capability of the military forces can be sustained as much as possible. Although several researchers have proposed various possible methodologies for logistics support, no research trials have been undertaken to investigate logistics support that considers all relevant elements of such. Unlike previous in trials that consider and analyze the system fault ratio as the main methodology, we propose an approach that simultaneously decides and recommends logistic priority by reflecting and combining item costs, transportation, fault-ratio, and system complexity. Also, we designed an algorithm that can recommend optimized logistics support priority using stationary distribution.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.1
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pp.8-17
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2014
In this research, we employed various data mining techniques to build predictive models for win-loss prediction in Korean professional baseball games. The historical data containing information about players and teams was obtained from the official materials that are provided by the KBO website. Using the collected raw data, we additionally prepared two more types of dataset, which are in ratio and binary format respectively. Dividing away-team's records by the records of the corresponding home-team generated the ratio dataset, while the binary dataset was obtained by comparing the record values. We applied seven classification techniques to three (raw, ratio, and binary) datasets. The employed data mining techniques are decision tree, random forest, logistic regression, neural network, support vector machine, linear discriminant analysis, and quadratic discriminant analysis. Among 21(= 3 datasets${\times}$7 techniques) prediction scenarios, the most accurate model was obtained from the random forest technique based on the binary dataset, which prediction accuracy was 84.14%. It was also observed that using the ratio and the binary dataset helped to build better prediction models than using the raw data. From the capability of variable selection in decision tree, random forest, and stepwise logistic regression, we found that annual salary, earned run, strikeout, pitcher's winning percentage, and four balls are important winning factors of a game. This research is distinct from existing studies in that we used three different types of data and various data mining techniques for win-loss prediction in Korean professional baseball games.
This study attempts to empirically analyzes whether the establishment of a company-affiliated research institute affects corporate performance and innovation-oriented enterprises, and suggests implications for policy establishment. Logistic regression analysis was used to analyze if the establishment of an affiliated research institute and internal competency variables affect innovation and innovative performance-type companies. As a result, the establishment of an affiliated research institute was found to have a positive effect on the probability of belonging to an innovation-oriented company group, and it was found that it had a significant effect on business performance. In particular, there was significant effect on the production capability among internal competencies and the inclusion of innovative business groups is analyzed to have a mediating effect. Based on the research, the policy directions for encouraging the establishment of an affiliated research institute of small and medium-sized enterprises and revitalizing the research institute were suggested, and limitations and future research directions were suggested.
The purpose of this study is to identify factors influencing college students' career decision. For this purpose, 673 college students in four - year colleges in Seoul, Gyeonggi- do, and Chungcheong - do were surveyed and analyzed. The main results are as follows. First, sexes did not show significant difference between career decision group and career indecision group. Second, logistic regression analysis was conducted to analyze the effects of variables affecting career decision. Grade, major satisfaction, and career development competencies were variables that had a significant effect on career decision of college students. However, academic achievement, college students' adjustment, and career adaptability were not significant variables. These results suggest that in order to support career decision of college students, it is necessary to increase students majors satisfaction and improve career development capability.
Previous studies have shown that the ex-ante financial ratios, mainly used by financial institutions for loan evaluation purpose, are related to the ex-post finn's performance of venture firm's. The main objective of this study is to examine whether non-financial variables such as 'technology', 'marketability', and 'other business indexes' have extra explanatory power in forecasting the ex-post firm's performance of small and medium size venture firm's in Korea. The implications and results of this study are expected to be useful in loan evaluation, investment decision and internal management decisions of venture firms. Among small and medium sized manufacturing firms funded in the year of 1999 through 2005, 416 firms are selected for our analysis. The relationship between evaluation indexes and firm's success/failure is investigated using binary logistic regression analysis and factor analysis with an aid of SPSS program. The summarized results are as follows. First, current evaluation model, used for loan evaluation purpose for small and medium size manufacturing firms show the same discriminatory power as previous prediction model. Second, among the tested additional variables, significant indices are 'technological capability of CEO', 'managerial capability of CEO', and 'business feasibility'. Third, while previous studies on evaluation structure had 3 factors, this study showed that valuation's structure has 6 factors.
The necessity for introducing artificial intelligence(AI) into the public sector to form an intelligent government has been emerging. This study set 'Organizational Agility', 'Exploitation & Exploration Learning', and 'E-government Capability' as independent variables for the introduction of AI in central government. Dependent variables were set on whether AI was adopted in the central government organization 'Bu(mainly conducts policy planning)', and 'Cheong(mainly performs policy execution)'. Logistic regression analysis was performed on each of the two models. As a result, it was derived that ministry Bu adopted AI as organizational agility increased, and ministry Chung adopted AI as e-government capability increased. Particularly, it was identified that the effect of exploitation learning for Cheong organizations offset the influence of AI introduction according to e-government capabilities, while exploratory organizational learning facilitated the AI introduction. This study is meaningful for suggesting a strategy for adopting AI in government.
Since the commencement of the fuel cell business in 2007, POSCO POWER has been the major supplier of the MCFC (Molten Carbonate Fuel Cell), which is the most commercialized stationary fuel cell system in the world. With its quite, yet active movement, more than 20MW MCFC systems have been installed and are operating in Korea. While trying to localize the components and set up a firm supply chain in Korea to provide more reliable and cost-competitive products to its customers, POSCO POWER is also devoting itself to developing new MCFC application products. One such product is a back-up power system, in which a back-up algorithm is embedded to the present system so that the product can work as a back-up generator in case of grid failure. The technology to enhance load following capability of a stack module is also being developed with the back-up algorithm. Another example is a building application, the goal being to make the present Sub-MW product suitable for urban area. For this, downsizing and modularization are the main R&D scope. The project for developing ship service fuel cell for APU application will launch soon as well. In the project, a system which can operate in marine environment, and reforming technology for liquid logistic fuel will be developed.
Purpose - The purpose of this study is to examines the effect of corruption pressure in host country on sequential investment. The study further investigates how the information acquisition capacity of MNEs and the political tie in the host country had a moderating effect on the relationship between corruption and sequential investment. Design/methodology/approach - Ordered logistic regression is hired to analyze 1,260 MNEs' sequential investment in Vietnam. Findings - The empirical results of this study demonstrate the more MNEs perceive the strong level of pressure to be corrupt in the local market, the less they are likely to invest. The information acquisition capacity of MNEs has been shown to mitigate the negative effects of corruption pressures on sequential investments, while the moderating effect of political tie in host country is partially supported. Research implications or Originality - This study identified that the corruption pressures of host countries negatively affect not only MNEs that are entering, but also the ones that have already entered host countries; the corruption discourages any sequential investment for existing MNEs. By suggesting two moderating variables, this study will provide managerial implications for MNEs and managers who face corruption pressure in host countries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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