Purpose - This paper's goal is to assess and promote several good teaching product designs and several learning environments. The paper discusses research product design learning and management. Research design, data, and methodology - As part of information science and technology, a school uses several teaching networks for auxiliary teaching, taking several designs as the teaching foundation, and creating multimedia curricula. Results - The results indicate that in the best learning designs and environments, the learner can maintain a high interest, which not only attracts all levels in the schools, but also has a pivotal influence on teaching around the world. The research study answers the question, was the atmosphere already luxurious? Conclusions - This study introduces several methodologies that are widely used for experimental processes. Using multi-criterion decision-making technology in studies of language product evaluation systems, the language teaching quality and space design is developed, and the language classroom learning system, the machine operation, the classroom environment design method, etc., conform to specifics of the study, the best choices, the most effective utilization, and are the most efficient.
This study tries to grasp common problems which most companies utilizing CRM are facing and present solutions to such problems in utilizing CRM. For these purposes, we try to determine the most important and most urgent factors in CRM utilization by using AHP, one of the Multi-criteria decision-making methods proposed by Satty. AHP is widely used for determining relative magnitude per evaluation item, i. e. priority on problems and is expected to make more systematic and objective evaluations than conventional methods do. Even in the present situation where any general criterion on CRM dose not exist, utilization of CRM is expected to be actively continued, which will cause many problems. In this regard, evaluating CRM counts. This study also tries to present a model applicable to such CRM evaluations
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.63-68
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2022
Given the competition between different tourist destinations to attract domestic and international tourists it is absolutely vital to examine their website efficacy on specific attributes. This study employs one of the recently developed multi-criteria decision-making method the Best-Worst Method to assess the state government official tourism website across four Indian states known for their tourism potential- Himachal Pradesh, Uttrakhand, Uttar Pradesh and Rajasthan on specific attributes provided by the widely acknowledged WebQual instrument. Information Fit-to-Task and Trust emerged as the most important criterion. Relative advantage and Innovation the least important. The results of the study are easily interpretable and visual. They offer both an individual and comparative analysis of the perceived website efficacy on specific attributes to facilitate tourism stakeholders and website administrators to strategize and make their digital presence effective and competitive.
Taguchi method is one of the most popular approaches for design optimization such that performance characteristics become robust to uncontrollable noise variables. However, most previous Taguchi method applications have addressed a single-characteristic problem. Problems with multiple characteristics are more common in practice. The multi-criteria decision making(MCDM) problem is to select the optimal one among multiple alternatives by integrating a number of criteria that may conflict with each other. Representative MCDM methods include TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution), GRA(Grey Relational Analysis), PCA(Principal Component Analysis), fuzzy logic system, and so on. Therefore, numerous approaches have been conducted to deal with the multi-characteristic design problem by combining original Taguchi method and MCDM methods. In the MCDM problem, multiple criteria generally have different measurement units, which means that there may be a large difference in the physical value of the criteria and ultimately makes it difficult to integrate the measurements for the criteria. Therefore, the normalization technique is usually utilized to convert different units of criteria into one identical unit. There are four normalization techniques commonly used in MCDM problems, including vector normalization, linear scale transformation(max-min, max, or sum). However, the normalization techniques have several shortcomings and do not adequately incorporate the practical matters. For example, if certain alternative has maximum value of data for certain criterion, this alternative is considered as the solution in original process. However, if the maximum value of data does not satisfy the required degree of fulfillment of designer or customer, the alternative may not be considered as the solution. To solve this problem, this paper employs the desirability function that has been proposed in our previous research. The desirability function uses upper limit and lower limit in normalization process. The threshold points for establishing upper or lower limits let us know what degree of fulfillment of designer or customer is. This paper proposes a new design optimization technique for multi-characteristic design problem by integrating the Taguchi method and our desirability functions. Finally, the proposed technique is able to obtain the optimal solution that is robust to multi-characteristic performances.
다기준 의사결정 문제에서 요인간의 가중치 계산과 계산된 요인의 평가값 종합화는 매우 중요하다. 본 연구에서는 다기준 의사결정 문제에 있어서 의사결정자의 의사전략 결합기법과 다기준의사결정 문제로의 적용을 연구하였다. 복잡한 환경에서 의사결정을 할 때 발생되는 모호함을 해결하기 위해 주관적 의견을 결합한 퍼지지합 이론을, 다기준 문제의 요인을 퍼지값으로 계층화하기 위해 계층분석법을 적용하였다. 또한, 의사결정자의 의사전략을 결합하기 위해 순위 가중치평균법을 이용하였다. 순위가 있는 가중치 평균방법은 퍼지집합의 orness 특성을 이용하여 의사결정자의 주관적 의지를 반영할 수 있는 기법으로, 순위가중치평균(OWA) 연산자에 따른 낙관적 혹은 비관적인 정도에 따라 주관적인 의도를 반영할 수 있는 방법이다. 다기준의사결정 문제의 적용사례로서 해상교통안전을 위한 대기정박지의 위치분석 문제를 본 연구에서 제시한 방법에 따라 적용하였다.
With tremendous advancement of information and communication technologies, mobile learning systems have been widely adopted in language learning contexts, and several frameworks have been developed for identifying and categorizing different factors of mobile-assisted language learning (MALL). However, pre-existing frameworks have limitations when evaluating the importance level of criteria. The purpose of this study is to develop a comprehensive hierarchical framework for identifying and categorizing success factors of MALL and prioritizing them according to the importance level. To do that, AHP method is used to quantitatively estimate weight values of MALL criteria. Results reveal that the priority of MALL criteria is ordered as follows: content, system, learner, language learning. Local weights of each criterion are also analyzed; for example, usefulness, accuracy, and authenticity are critical factors for improving MALL contents. Ease of use and mobility of MALL systems are also considered more critical than other systematic factors. In addition, availability of immediate feedback and self-directness has the highest weight values of importance. The findings of the study are discussed regarding hierarchical orders of MALL criteria and conclude that successful MALL implementation may be achieved if related elements are diversely measured and evaluated. Pedagogical implications and suggestions for further research are also presented.
In this study, teaching-learning based optimization (TLBO) is improved by incorporating model of multiple teachers, adaptive teaching factor, self-motivated learning, and learning through tutorial. Modified TLBO (MTLBO) is applied for simultaneous topology, shape, and size optimization of space and planar trusses to study its effectiveness. All the benchmark problems are subjected to stress, displacement, and kinematic stability constraints while design variables are discrete and continuous. Analyses of unacceptable and singular topologies are prohibited by seeing element connectivity through Grubler's criterion and the positive definiteness. Performance of MTLBO is compared to TLBO and state-of-the-art algorithms available in literature, such as a genetic algorithm (GA), improved GA, force method and GA, ant colony optimization, adaptive multi-population differential evolution, a firefly algorithm, group search optimization (GSO), improved GSO, and intelligent garbage can decision-making model evolution algorithm. It is observed that MTLBO has performed better or found nearly the same optimum solutions.
본 논문의 목적은 대학의 신임교수선택 문제를 해결하기 위해서, TOPSIS 방법을 퍼지 환경에 적용시키는 것이다. 이를 위해서, 본 논문에서 각 후보자에 대한 평가와 평가기준에 대한 가중치는 사다리꼴 퍼지 수로 표현되는 언어적 용어로 기술된다. 여기서 두 사다리꼴 퍼지 수들 간의 거리는 vertex 방법으로 측정한다. 그리고 TOPSIS 개념에 따라서, 근접계수를 구해서 모든 후보자들의 우선순위를 결정한다. 본 연구에서는 1) 신임교수선택을 위한 4 개 평가기준(연구실적, 교육연구역량, 인성, 전공 적합성), 2) 집단의사결정을 위한 퍼지 TOPSIS 방법의 5단계 절차, 3) 신임교수선택 사례를 통해서 4명 후보자들의 우선순위를 도출했다. 본 논문의 결론은 퍼지 자료를 분석하려는 전문가에게 활용될 수 있고, 또한 인사관리에서 직원선택문제를 해결하는 다기준 의사결정 도구로도 유용하게 사용될 수 있다. 끝으로 이와 같은 연구결과가 갖는 이론적 및 실천적 함의를 논의했고, 향후 연구방향을 제시했다.
Major issues in water supply service have changed from expansion of service area to improvement of service quality, i.e., water quality and safety, and early response to emergency situation. This change in the service concept triggers the perceptions of limitation with the current centralized water supply system and of necessities of decentralized (distributed) water supply system (DWSS), which can make up the limitations. DWSS can reduce the possibility of water supply outage by establishing multiple barriers such as emergency water supply system, and secure better water quality by locating treatment facilities neighboring consumers. On the other hand, fluctuation of water demand will be increased due to the reduced supply area, which makes difficult to promptly respond the fluctuating demand. In order to supplement this, hybrid water supply system was proposed, which combined DWSS with conventional water supply system using distributing reservoir to secure the stability of water supply. The Optimal connection point of DWSS to existing water supply network in urban area was determined by simulating a supply network using EPANET. Optimal location of decentralized water treatment plant (or connection point) is a nodal point where changes in pressure at other nodal points can be minimized. At the same time, the optimal point should be selected to minimize hydraulic retention time in supply network (water age) to secure proper water quality. In order to locate the point where these two criteria are satisfied optimally, Distance measure method, one of multi-criteria decision making was employed to integrate the two results having different dimensions. This methodology can be used as an efficient decision-support criterion for the location of treatment plant in decentralized water supply system.
철도 노선설계 후 노선의 적합도 평가는 수요의 변화를 기준으로 한 장래 가치의 환산 또는 비용편익 분석을 통한 대안 간 평가 등으로 이루어지고 있다. 그러나 이는 설계 가능한 모든 대안의 조사가 불가능하고, 설계기준과 같은 기본 틀은 편차가 적어 대안간 적합성을 상호비교하는 데에는 적절치 못할 것이다. 또한 비용은 설계요소에 따라 변화되므로 이를 적용하는 데에는 한계가 있다. 본 연구에서는 자동화된 설계방법으로 조사된 모든 대안을 대상으로 하고, 설계기준을 모든 대안에 적용하여 기준을 벗어나지 않도록 하며, 단일 평가항목이 아닌 다 기준 의사결정 방법을 사용하여 선형설계요소의 가중치를 평가하였다. AHP (Analytic Hierarchical Process) 기법을 사용한 가중치 평가결과를 통하여 철도선형계획에서 중점을 두어야 하는 요소들을 고려함으로써, 보다 최적화된 철도선형을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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