The efficiency of light-emitting diode (LED) devices is a significant factor that reflects the capability of these devices to convert electrical power into optical power. In this study, a method for estimating the efficiency of LED devices is proposed. An efficiency model and a heat power model are established as convenient tools for LED performance evaluation. Such models can aid in the design of LED drivers and in the reliability evaluation of LED devices. The proposed estimation method for the efficiency and heat power of LED devices is verified by experimentally testing two types of commercial LED devices.
The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and its determinants of the regional public hospitals. We utilize 34 regional public hospital's panel data for 6 years from 2003 to 2008. We use DEA(Data Envelopment Analysis)-CCR, BCC model, DEA/Window model, and DEA Profiling. The empirical results show the following findings. First, technical efficiency shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, DEA/Window results show that the stable dissimilarity by standard deviation, LDP of CCR. Third, the results of partial efficiency by DEA Profiling show that increase efficiency depends on the number of beds, doctors, and nurses.
The paper aims to estimate efficiency of watermelon by using a bootstrapping approach to generating efficiency estimates through Monte Carlo simulation resampling process. We use the input-output data for watermelon 107 farmers. The main results are as follows. The estimates of efficiency depends on the methodology. The estimates of general DEA is greater than the bootstrapping method. The technical efficiency and pure technical efficiency measure of watermelon is 0.72, 0.82 respectively. However the bias-corrected estimates are less than those of DEA. We know that the DEA estimator is an upward biased estimator. According to these results, the DEA bootstrapping model used here provides bias-corrected and confidence intervals for the point estimates, it is more preferable.
Availability is an important characteristic of a repairable component. Iyer(1992) obtained the 'limiting efficiency'(not the `steady state availability') of the age-dependent minimal repair model which was first considered by Block et al.(1985). However the existence of the steady state availability of the model has not been reported. In this note, the existence of the steady state availability of the model is shown and a brief remark on the importance of the property is given.
Using an overlapping generations model, this paper examines tax policy effects across generations. The model incorporates housing assets separately from capital assets and includes taxes on labor income, capital income, consumption and housing assets. Tax reforms for each tax rate have different effects on tax burdens across generations and the overall efficiency of the economy, leading to different welfare costs for generations. Specifically, raising housing property taxes results in the smallest welfare loss by future generations, as in the model it does not hurt economic efficiency and the tax burden increases mainly for the elderly, who have accumulated housing assets in preparation for retirement.
Recently, global terminal operotors are struggling to attract more cargoes into their ports through enlarging facilities and trying to be more efficient operotion Many researches on container terminal efficiency have been conducted, but most of the traditional studies are focused on the partial efficiency of the container terminal using quantitative questionnaires and basic statistical data In this paper, the Stochastic Frontier Model of the interaction among the variables was employed to execute numerical analysis on the efficiency of terminal. The objective of this paper is to measure the level of efficiency in the container terminals every year and to assess the influence in container terminal's efficiency on domestic and foreign terminals by changing the terminal scales and the level of input factors.
The display industry plays an important role in the entire Korean economy. Few empirical research has analyzed the efficiency of display companies although it is necessary to measure the management efficiency for more efficient operation and more strengthening competitiveness of them. The purpose of this paper is to measure and analyze their efficiency of the Korean listed display companies using a hybrid ANP and DEA model. In this paper, we analyzed the 44 listed companies consisted of 7 listed on KOSPI and 37 listed on KOSDAQ at the end of 2010. In order to determine the input and output variables of DEA, the ANP model was applied to evaluate the importance of input and output variables. The benchmarking companies and efficiency value for the display firms with inefficiency were also provided to improve the their efficiency.
This paper examines if China' each province.city manages its organization well after China's WTO affiliation; and on the ground, judges how much each province city needs to improve. China's each province city data from 2002 to 2006 is used to evaluate technical efficiency by using the input-oriented CCR model and the input-oriented BCC model. Analytical results show that only Shanghai gets continuously the highest efficiency score from 2002 to 2006 and so the other provinces cities need to benchmark Shanghai to elevate their efficiency. There can be regional, cultural and emotional differences among the provinces cities but Tibet, Shaanxi, Gansu, Qinghai, Ningxia and Xinjiang get low efficiency scores even after China's WTO affiliation. The Chinese government can make use of efficiency evaluation results by DEA as basic materials in making economic development schemes in order to reduce these deviations as various minority races constitutes China and there are regional deviations of degree of economic development in China.
In general, cracks significantly deteriorate the in-situ performance of concrete members and structures, especially in urban metro tunnels that have been embedded in saturated soft soils. The microcapsule self-healing method is a newly developed healing method for repairing cracked concrete. To investigate the optimal microcapsule parameters that will have the best healing effect in concrete, a 3D analytical probability healing model is proposed; it is based on the microcapsule self-healing method's healing mechanism, and its purpose is to predict the healing efficiency and healing probability of given cracks. The proposed model comprehensively considers the radius and the volume fraction of microcapsules, the expected healing efficiency, the parameters of cracks, the broken ratio and the healing probability. Furthermore, a simplified probability healing model is proposed to facilitate the calculation. Then, a Monte Carlo test is conducted to verify the proposed 3D analytical probability healing model. Finally, the influences of microcapsules' parameters on the healing efficiency and the healing probability of the microcapsule self-healing method are examined in light of the proposed probability model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.1
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pp.1-14
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2024
Time-series forecasting is extensively used in the actual world. Recent research has shown that Transformers with a self-attention mechanism at their core exhibit better performance when dealing with such problems. However, most of the existing Transformer models used for time series prediction use the traditional encoder-decoder architecture, which is complex and leads to low model processing efficiency, thus limiting the ability to mine deep time dependencies by increasing model depth. Secondly, the secondary computational complexity of the self-attention mechanism also increases computational overhead and reduces processing efficiency. To address these issues, the paper designs an efficient multi-layer attention-based time-series forecasting model. This model has the following characteristics: (i) It abandons the traditional encoder-decoder based Transformer architecture and constructs a time series prediction model based on multi-layer attention mechanism, improving the model's ability to mine deep time dependencies. (ii) A cross attention module based on cross attention mechanism was designed to enhance information exchange between historical and predictive sequences. (iii) Applying a recently proposed sparse attention mechanism to our model reduces computational overhead and improves processing efficiency. Experiments on multiple datasets have shown that our model can significantly increase the performance of current advanced Transformer methods in time series forecasting, including LogTrans, Reformer, and Informer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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