The purpose of this paper was to confirm the operational level of the military department of universities, which plays a key role in the officer training process, through empirical research and confirm meaningful results for improvement. There are 11 university military departments operated through the Army, agreements, and semi-agreement, and the Data Envelopment Analysis (DEA) was applied from the perspective of resource input and performance for each university's military department operation to analyze relative efficiency and confirm specific directions for improvement. As a result of operational efficiency analysis, 6 DMUs (Decsision Making Unit) were found to be efficient in the BCC model out of 11 DMUs, and the evaluation results could be confirmed through classification of efficient and inefficient groups through data capture analysis. This paper may be of practical value in that it checks the efficiency of the comparative university military departments and confirms specific information for development through the DEA-Additive model that reflects several evaluation factors at once. Through this, the operators of each university's military department are admitted.
Nelson, Pamela F.;Martin-Del-Campo, Cecilia;Hallbert, Bruce;Mosleh, Ali
Nuclear Engineering and Technology
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v.48
no.1
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pp.114-128
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2016
The development of operational performance indicators is of utmost importance for nuclear power plants, since they measure, track, and trend plant operation. Leading indicators are ideal for reducing the likelihood of consequential events. This paper describes the operational data analysis of the information contained in the Corrective Action Program. The methodology considers human error and organizational factors because of their large contribution to consequential events. The results include a tool developed from the data to be used for the identification, prediction, and reduction of the likelihood of significant consequential events. This tool is based on the resilience curve that was built from the plant's operational data. The stress is described by the number of unresolved condition reports. The strain is represented by the number of preventive maintenance tasks and other periodic work activities (i.e., baseline activities), as well as, closing open corrective actions assigned to different departments to resolve the condition reports (i.e., corrective action workload). Beyond the identified resilience threshold, the stress exceeds the station's ability to operate successfully and there is an increased likelihood that a consequential event will occur. A performance indicator is proposed to reduce the likelihood of consequential events at nuclear power plants.
Bakir, Pelin Gundes;Alkan, Serhat;Eksioglu, Ender Mete
Smart Structures and Systems
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v.7
no.2
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pp.153-167
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2011
The Subspace based System Identification Techniques (SSIT) have been very popular within the research circles in the last decade due to their proven superiority over the other existing system identification techniques. For operational (output only) modal analysis, the stochastic SSIT and for operational modal analysis in the presence of exogenous inputs, the combined deterministic stochastic SSIT have been used in the literature. This study compares the application of the two alternative techniques on a typical school building in Istanbul using 100 Monte Carlo simulations. The study clearly shows that the combined deterministic stochastic SSIT performs superior to the stochastic SSIT when the techniques are applied on noisy data from low to mid rise stiff structures.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1994.06a
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pp.854-859
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1994
As powertrain noise is better and better controlled, road noise inputs become more important. The interior road noise of a car is mainly induced by the wheels rolling over the road surface. Each of the four wheels act as an independent and uncorrelated excitation input. To rank the energy transfer form each input to the interior, a Transfer Path Analysis (TPA) needs to be made-which requires operational vibration measurements. However due to the multiple uncorrelated inputs, phase relations vary continuously. It is therefore necessary to separate the operational data into set of "independent phenomena" by means of a Principal Component Analysis (PCA). A TPA can then be carried out for each independent phenomenon. Operational deflection shapes referenced to these principal components share the physical phenomena. The details of the methodology are discussed and a discussion of the results on a car shows that the method gives accurate results for full vehicle testing.e testing.
An Observing System Experiment (OSE) using Global Ocean Data Assimilation and Prediction System (GODAPS) was conducted to evaluate the assimilation impact of Argo floats, deployed by National Institute of Meteorological Sciences/Korea Meteorological Administration (NIMS/KMA), in marginal seas around Korean peninsula. A data denial experiment was run by removing Argo floats in the Yellow Sea and the East Sea from an operational run. The assimilation results show that Argo floats bring the positive impact on the analysis of ocean internal structure in both Yellow Sea and East Sea. In the East Sea, overall positive impact in the water temperature and salinity context is found, especially outstanding improvement from 300 to 500 m depth. In the Yellow sea, the assimilation impact on water temperature and salinity is also large within 50 m depth, especially greater impact than the East Sea in salinity. However, in the Yellow Sea, the influence of Argo floats tends to be restricted to the vicinity of Argo floats, because there was only one Argo float in the middle of the Yellow Sea during the experiment period. Given that the only limited number of Argo floats generally contribute in a positive way to the improvement of the GODAPS, further progress could be expected with adding more observations from Argo floats to current observing systems.
The purpose of this paper is to analyze the productivity of the costal fisheries in Jeonnam Province. In this study, the operational characteristics and Cobb-Douglas production function of coastal fisheries were examined based on a research on the actual condition of costal fisheries (RACF). The statistical analysis of RACF data reveals that Cobb-Douglas production function consists of the three variables: fishing quantity per ton-age, the number of fisherman per ton-age and fishing equipment cost per ton-age. The results of this study show us that the relation and productivity between labor and capital of the operational equipment in the coastal fisheries. If extensive comparable biological and market data become available, analysis model can be widely applied to yield more accurate results.
As the competition among the container terminals in Korea has become increasingly fierce, every terminal is striving to increase its investments constantly and lower its operational costs in order to maintain the competitive edge and provide satisfactory services to terminal users. The unreasoning behavior, however, has induced that substantial waste and inefficiency exists in container terminal production. Therefore, it is of great importance for the terminal to know whether it has fully used its existing infrastructures and that output has been maximized given the input. From this perspective, data envelopment analysis (DEA) provides a more appropriate benchmark. This study applies three models of DEA to acquire a variety of analytical results about the operational efficiency to the Korean container terminals. According to efficiency value analysis, this study first finds the reason of inefficiency. It is followed by identification of the potential areas of improvement for inefficient terminals by applying slack variable method and giving the projection results. Finally, return to scale approach is used to assess whether each terminal is in a state of increasing, decreasing, or constant return to scale. The results of this study can provide terminal managers with insight into resource allocation and optimization of the operating performance.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.39
no.3
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pp.51-61
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2014
In this paper, we deal with developing a cost estimation relationships (CER) for Korean maneuverable weapons systems using historical production cost. To develop the CER, we collected the historical data of the production cost of four tanks and five armored vehicles. We also analyzed the Required Operational Capability (ROC) of the weapons systems and chose cost drivers that can compare operational capabilities of the weapons systems We used Forward selection, Backward selection, Stepwise Regression and $R^2$ selection as the cost drivers which have the greatest influence with the dependent variables. And we used Principle Component Regression, Robust Regression and Weighted Regression to deal with multicollinearity and outlier among the data to develop a more appropriate CER. As a result, we were able to develop a production cost CER for Korean maneuverable weapons systems that have the lowest cost errors. Thus, this research is meaningful in terms of developing a CER based on Korean original cost data without foreign data and these methods will contribute to developing a Korean cost analysis program in the future.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2012.04a
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pp.439-440
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2012
New analysis methods complement classical approaches in the vehicle NVH development by reducing and accelerating iteration steps to obtain a target sound. Therefore, tools are required that allow an integrative approach of sound engineering and structural analysis and enable a precise simulation and modification based on measured data. The Response Modification Analysis (RMA) is such a hybrid solution, which provides indications of relevant transfer paths taking into account the sensitivity of response channels to modifications of reference channels.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.2
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pp.179-195
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2024
The technological innovation of high-tech enterprises plays a positive driving role in operational performance. Investigating the factors influencing the operational performance of high-tech enterprises and the effects of technological innovation on operational performance is a targeted approach to promoting the growth of economic benefits and enhancing the foundation of enterprise efficiency. Additionally, it holds positive significance for the increase in market share of high-tech enterprises. This paper, considering the characteristics of high-tech enterprises, selects three influencing factors: research and development (R&D) investment intensity, the number of authorized patents, and the increment of intangible assets. Theoretical analysis is conducted on the impact mechanism and effects of these factors on operational performance. Based on this, empirical analysis is performed using relevant data of Chinese high-tech enterprises from 2011 to 2019. The study indicates that R&D investment intensity has a significant positive promoting effect on operational performance, the number of authorized patents also positively influences operational performance significantly, while the asset-liability ratio of high-tech enterprises has a notable inhibitory effect on operational performance. Finally, relevant recommendations are proposed.
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