Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.103-111
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1994
An interactive and iterative design method based on the constraint satisfaction problem (CSP) technique was developed to generate an ergonomically sound layout of a control panel. This control panel layout method attempts to incorporate a variety of relevant ergonomic principles and design constraints, and generate an optimal or, at least, a "satisfactory" solution through iterative interactions with the designer. The existing panel design and layout methods are mostly based on the optimization of single objective function formulated to reflect and trade off all ergonomic design objectives which are largely different in their nature. In fact, the problem of seeking an ergonomically sound panel design should be viewed as a multiple objective optimization problem. Furthermore, most of the design objectives should be understood as constraints rather than objectives to be optimized. Hence, a constraint satisfaction approach is proposed in this study as a framework for the panel designer to search through the design decision space effectively and make various design decisions iteratively. In order to apply the constraint satisfaction approach to the panel design procedure, the ergonomic principles such as frequency-of-use, importance, functional grouping, and sequence-of-use are formalized as CSP terms. With this formalization, a prototype system was implemented and applied to panel layout problems. The results clearly showed the effectiveness of the proposed approach since it permits designers to consider and iteratively evaluate various design constraints and ergonomic principles, and, therefore, aids the panel designer to come up with an ergonomically sound control panel layout.
Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.14
no.3
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pp.278-286
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2008
Purpose: It is a descriptive study to analyze correlation between the perception of management by objectives(MBO) and organizational effectiveness among clinical nurses. Methods: The subjects were 315 nurses at two hospitals (A and B) of C university, who have had more than 3.5 years of nursing experience. The survey instrument included two major concepts, perception of MBO (29 items) and organizational effectiveness, which has three sub-concepts, job satisfaction (18 items), organizational commitment (12 items), and motivation (20 items). The data analyses included t-test, ANOVA, Scheffe test, Pearson's correlation coefficients, and Stepwise multiple regression. Result: The mean score of the perception of MBO was 3.13 out of 5. In organizational effectiveness, job satisfaction was 3.09, organizational commitment 3.25, and motivation 3.38. The perception of MBO had significantly positive correlation with job satisfaction(r=.71), organizational commitment(r=.65) and motivation (r=.61). The perception of MBO explained 50.4%, 42.4%, and 37.1% for job satisfaction, organizational commitment, and motivation respectively. Conclusions: The results show that the MBO affected the organizational effectiveness, and the MBO serves as a useful system to improve the organizational effectiveness in a nursing department.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.12
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pp.3040-3052
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2000
For effective construction of second-order response surface models, an efficient quad ratic approximation method is proposed in the context of trust region model management strategy. In the proposed method, although only the linear and quadratic terms are uniquely determined using 2n+1 design points, the two-factor interaction terms are mathematically updated by normalized quasi-Newton formula. In order to show the numerical performance of the proposed approximation method, a sequential approximate optimizer is developed and solves a typical unconstrained optimization problem having 2, 6, 10, 15, 30 and 50 design variables, a gear reducer system design problem and two dynamic response optimization problems with multiple objectives, five objectives for one and two objectives for the other. Finally, their optimization results are compared with those of the CCD or the 50% over-determined D-optimal design combined with the same trust region sequential approximate optimizer. These comparisons show that the proposed method gives more efficient than others.
The preliminary design optimization of multi-stage spur gear reduction units has been a subject of considerable interest, since many high-performance power transmission applications (e.g., automotive and aerospace) require high-performance gear reduction units. There are multiple objectives in the optimal design of multi-stage spur gear reduction unit, such as minimizing the volume and maximizing the surface fatigue life. It is reasonable to formulate the design of spur gear reduction unit as a multi-objective optimization problem, and find an appropriate approach to solve it. In this paper an interactive physical programming approach is developed to place physical programming into an interactive framework in a natural way. Class functions, which are used to represent the designer's preferences on design objectives, are fixed during the interactive physical programming procedure. After a Pareto solution is generated, a preference offset is added into the class function of each objective based on whether the designer would like to improve this objective or sacrifice the objective so as to improve other objectives. The preference offsets are adjusted during the interactive physical programming procedure, and an optimal solution that satisfies the designer's preferences is supposed to be obtained by the end of the procedure. An optimization problem of three-stage spur gear reduction unit is given to illustrate the effectiveness of the proposed approach.
The D-optimal design for the nonlinear model typically depends on the unknown parameters to be estimated. Therefore, it is strongly recommended in literature to use a sequential experimental design for estimating the parameters. In this paper two stage experimental design is discussed under many different circumstances including estimating parameters. The method is so universal to be applied to any mixture of objectives for any model including linear model. A hybrid approach is suggested to handle more than 2 objectives in two-stage experimental design. The design is discussed in approximate design framework.
The façade is an important, complex, and costly part of a building, performing multiple objectives of value to the occupants, like protecting from wind, rain, sunlight, heat, cold, and sound. But the frequency of façade fires in large buildings is alarming, and has multiplied by seven times worldwide over the last three decades, to a current rate of 4.8 fires per year. High-performing polymer based materials allow for a significant improvement across several objectives of a facade (e.g., thermal insulation, weight, and construction time) thereby increasing the quality of a building. However, all polymers are flammable to some degree. If this safety problem is to be tackled effectively, then it is essential to understand how different materials, and the façade as a whole, perform in the event of a fire. This paper discusses the drivers for flammability in facades, the interaction of facade materials, and current gaps in knowledge. In doing so, it aims to provide an introduction to the field of façade fires, and to show that because of the drive for thermal efficiency and sustainability, façade systems have become more complex over time, and they have also become more flammable. We discuss the importance of quantifying the flammability of different façade systems, but highlight that it is currently impossible to do so, which hinders research progress. We finish by putting forward an integral framework of design that uses multi-objective optimization to ensure that flammability is minimized while considering other objectives, such as maximizing thermal performance or minimizing weight.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.33
no.2
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pp.114-126
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2009
In this paper, a versatile multi-criteria optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-criteria decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
Fisheries resources, due to their intrinsic biological -density dependent, and socio- economic -common property nature, might yield the sustained benefits to the society involved, depending on the degree to which the social management scheme, pursuing the optimum yield from each of them, is framed. And besides, the success or failure of the management on them would, with no doubt, lead parallelly to the direction on scientific study of "Natural Resource Economics." Thus the objectives of the management, to ensue the best use of these society's resource, should underlie the technical, economic, ana social efficiency all together to meet the maximization of society's benefits from yields, taking account of managerial efficiency. And those multiple conflicts need communications between biologists, social scientists, and managers given tile mandate, tobe coordinated to arrive at a unique value weighed, through the well-ordered system approach and resulting timely decision-making which accommodates dynamical fisheries aspects and varying social purposes. purposes.
In this paper, a versatile multi-objective optimization concept for fatigue life prediction is introduced. Multi-objective decision making in engineering design refers to obtaining a preferred optimal solution in the context of conflicting design objectives. Compromise decision support problems are used to model engineering decisions involving multiple trade-offs. These methods typically rely on a summation of weighted attributes to accomplish trade-offs among competing objectives. This paper gives an interpretation of the decision parameters as governing both the relative importance of the attributes and the degree of compensation between them. The approach utilizes a response surface model, the compromise decision support problem, which is a multi-objective formulation based on goal programming. Examples illustrate the concepts and demonstrate their applicability.
Staggered dimples printed on opposite walls of an internal cooling channel are formulated numerically and optimized to enhance heat transfer performance. Nusselt number and friction factor based objectives are considered and a weighted average surrogate model is used to approximate the data generated by numerical simulation. The dimpled channel shape is defined by three geometric design variables, and the design point within design space are selected using Latin hypercube sampling. A weighted-sum method for multi-objective optimization is applied to integrate multiple objectives into a single objective. By the optimization, the objective function value is improved largely and heat transfer rate is increase much higher than pressure loss increase due to shape deformation. Channel with vertically non-symmetric optimum dimples is tested and found that the best appears if dimples on opposite wall are displaced by one quarter of dimple spacing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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