Proceedings of the Korea Association of Information Systems Conference
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2005.12a
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pp.326-333
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2005
The purpose of this paper is to provide a decision support method to a rational buyer, who wants to pay the least price for the product with the highest quality and service. We suggest a minimum efficiency game model and DEA game model to valuate many vendors whose qualifies of outputs are measured by percentage. Our results gave a decision maker (buyer) the upper bound and lower bound of the true efficiency score of a decision making unit (vendor) with respect to the benchmark (target) set by the buyer. As a result, a buyer can choose the best vendor in terms of his/her preference.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.5
no.3
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pp.307-316
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2007
In real system application, the interacting multiple model (IMM) based algorithm operates with the following problems: it requires less computing resources as well as a good performance with respect to the various target maneuvering, it requires a robust performance with respect to the time-varying measurement noise, and further, it requires an easy design procedure in terms of its structures and parameters. To solve these problems, an adaptive fuzzy interacting multiple model (AFIMM) algorithm, which is based on the basis sub-models defined by considering the maneuvering property and the time-varying mode transition probabilities designed by using the mode probabilities as the inputs of the fuzzy decision maker whose widths are adjusted, is proposed. To verify the performance of the proposed algorithm, a radar target tracking is performed. Simulation results show that the proposed AFIMM algorithm solves all problems in the real system application of the IMM based algorithm.
In this study, a model was developed to analyze the capacity and the total price of the agricultural products marketing between nations through the estimation of the production and consumption amount of the agricultural products in each nation and the analysis of the price and transport cost to each nation. The method which can contribute to the agricultural policy decision support was devised. The main concept of the method is to compute the potential import-export amount and total cost among the nations. In the application, wheat was selected to evaluate the model. The application results showed that the model could analyzed the unit consumption and storage amount per capital of each nation and the price and transport cost per unit weight from each export nation, provided the policy decision maker with the basic data analyzed by GIS.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.18
no.1
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pp.47-60
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1992
A class of allocation problems can be modeled in a linear programming formulation. But in reality, the coefficient of both the cost and constraint equations can not be generally determined by crisp numbers due to the imprecision or fuzziness in the related parameters. To account for this. a fuzzy version is considered and solved by transforming to a conventional non-linear programming model. This gives a solution as well as the degree that the solution satisfies the objective and constraints simultaneously and hence will be very useful to a decision maker. An attacker assignment problem for multiple fired targets has been modeled by a linear programming formulation by Lemus and David. in which the objective is to minimize the cost that might occur on attacker's losses during the mission. A fuzzy version of the model is formulated and solved by transforming it to a conventional nonlinear programming formulation following the Tanaka's approach. It is also expected that the fuzzy approach will have wide applicability in general allocation problems
A 2-D Fluent-based numerical wave tank(FBNWT) capable of simulating wave propagating and overtopping is presented. The FBNWT model is based on the Reynolds averaged Naiver-Stokes equations and VOF free surface tracking method. The piston wave maker system is realized by dynamic mesh technology(DMT) and user defined function(UDF). The non-iteration time advancement(NITA) PISO algorithm is employed for the velocity and pressure coupling. The FBNWT numerical solutions of linear wave propagation have been validated by analytical solutions. Several overtopping problems are simulated and the prediction results show good agreements with the experimental data, which demonstrates that the present model can be utilized in the corresponding analysis.
The aim of the paper is to solve the problem of customer reduction due to the difficulty of parts sourcing which impacts production delay and delivery delay in SC networks. Furthermore, this paper is to suggest the new inventory policy of MTS in order to solve the problem of current inventory policy. In order to compare two policies, a LCD maker is selected as a case study and the real data for 2007 years is used for simulation input. The maker uses MTO policy for parts sourcing which has the problem of lead time even if it has some advantage of inventory cost. Based on current process. The simulation program of AS-IS model and TO-BE model using ARENA 10 version is developed for evaluation. In a result, the order number of two policies shows that MTO is 52 and MTS is 53. However the quantity of order shows big difference such that MTO is 168,460 and MTS is 225,106. Particularly, the lead time of new inventory policy shows much shorter that that of MTO such that MTO 100 is days and MTS is 16 days. In spite of short lead time by MTS policy, new policy has to take burden of inventory cost per year. Total inventory cost per year by MTS policy is US$ 11,254 and each part inventory cost is that POL is US$ 1,807, LDI is US$ 2,166 and Panel is US$ 7,281. The implication of the research is that the company has to consider the cost and the service simultaneously in deciding the inventory policy. In the paper, even if the optimal point of deciding is put into tactical area, the ground of decision is suggested in order to improve the problem in SC networks.
HEMHA, NIWAT;SANGUANSAK, NUANWAN;IRAWATI, PUJI;DHILLON, VIK;MARSH, TOM R.
Publications of The Korean Astronomical Society
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v.30
no.2
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pp.201-204
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2015
The common-envelope process is a complicated phase in binary evolution. A lot of effort has been dedicated to study the common-envelope stage, but many questions related to this process are yet to be answered. If one member of the binary survives the common-envelope phase, the binary will emerge as a white dwarf accompanied by a low-mass main sequence star in close orbit, often referred as a post common-envelope binary (PCEB). SDSS J0745+2631 is among the list of newly found PCEBs from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS). This star is proposed to be a strong eclipsing system candidate due to the ellipsoidal modulation in its light curve. In this work, we aim to confirm the eclipsing nature of SDSS J0745+2631 and to determine the stellar and orbital parameters using the software Binary Maker 3.0 (BM3.0). We detected the primary eclipse in the light curve of SDSS J0745+2631 in our follow-up observation from January 2014 using the ULTRASPEC instrument at the Thai National Observatory. The data obtained on 7th and 8th January 2014 in g filter show an evident drop in brightness during the eclipse of the white dwarf, but this eclipse is less prominent in the data taken on the next night using a clear filter. According to our preliminary model, we find that SDSS J0745+2631 hosts a rather hot white dwarf with an effective temperature of 11500K. The companion star is a red dwarf star with a temperature of 3800K and radius of 0.3100 $R_{\odot}$. The red dwarf star almost fills its Roche lobe, causing a large ellipsoidal modulation. The mass ratio of the binary given by the Binary Maker 3.0 (BM3.0) model is M2/M1 = 0.33.
Since the early 1980s scholars have applied latent structure and other type of finite mixture models from various academic fields. Although the merits of finite mixture model are well documented, the attempt to apply the mixture model to medical service has been relatively rare. The researchers aim to try to fill this gap by introducing finite mixture model and segmenting inpatients DB from one general hospital. In section 2 finite mixture models are compared with clustering, chi-square analysis, and discriminant analysis based on Wedel and Kamakura(2000)'s segmentation methodology schemata. The mixture model shows the optimal segments number and fuzzy classification for each observation by EM(expectation-maximization algorism). The finite mixture model is to unfix the sample, to Identify the groups, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each group. In section 3 and 4 we illustrate results of segmenting 4510 patients data including menial and ratio scales. And then, we show AHP can be identify the attractiveness of each segment, in which the decision maker can select the best target segment.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2000.05a
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pp.59-63
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2000
At military bases, environmental restoration activities resulting from oil contamination are growing concerns of preventing adverse effects on human health and environments. Its technologies are still under developing stage through some countries such as United States and Germany. This study is focused on developing model for a decision-maker to assist the restoration priority under the situation of limited resources such as budget and time. The Model, named the Base Restoration Priority Decision model(BRP model), is composed of the three factors : oil contaminants receptors, and the potential migration pathways. Each risk rating of factor is combined in the 27 matrix blocks and set immediate, moderate, and delayed action category designated restoration priority. This is categorized to group sites into three degree using the simplest of assessment system. As a result, the model will be able to apply to the effective allocation of resources for the restoration by any decision-maker because the model is easy to understand. Also, the continuous study will have established risk assessment system for the restoration of contaminated military with this study as the starting point.
Purpose: The purpose of this study was to design of a probabilistic model for optimum manpower planning in R&D department by Montecarlo simulation. Methods: We investigate the process and the requirement of manpower planning and scheduling in R&D department. The empirical distributions of necessary time and manpower for R&D projects are developed. From the empirical distributions, we can estimate a probability distribution of optimum manpower in R&D department. A simulation method of estimating the probability distribution of optimum manpower is considered. It is a useful tool for obtaining the sum, the variance and other statistics of the distributions. Results: The real industry cases are given and the properties of the model are investigated by Montecarlo Simulation. we apply the model to the research laboratory of the global company, and investigate and compensate the weak points of the model. Conclusion: The proposed model provides various and correct information such as average, variance, percentile, minimum, maximum and so on. A decision maker of a company can easily develop the future plan and the task of researchers may be allocated properly. we expect that the productivity can be improved by this study. The results of this study can be also applied to other areas including shipbuilding, construction, and consulting areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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