This study proposes a new approach which combines Data Envelopment Analysis(DEA) and the Analytic Hierarchy Process(AHP) techniques to effectively evaluate Decision Making Units(DMUs). While DEA evaluates a quantitative data set, employs linear programming to obtain input and output weights and ranks the performance of DMUs, AHP evaluates the qualitative data retrieved from expert opinions and other managerial information in specifying weights. The objective of this research is to design a decision support process for managers to incorporate positive aspects of DEA's absolute numerical evaluations and AHP's human preference structure values. It is believed that a pragmatic manager will be more receptive to the results that include subjective opinions incorporated into the evaluation of the efficiency of each DMU efficiency. The WPDEA method provides better discrimination than the DEA method by reducing the number of efficient units.
This study was conducted to survey and diagnose operation status of the agricultural machinery rental service, analyse and compare operational efficiency among 82 city and county ATDEC (agricultural technology development and extension center) using the DEA (Data Envelopment Analysis) method, and recommend future direction, for improvement of the business. Input variables were invested budget and labor, and output variable was rental return. Percentages of return to investment on the rental service were calculated as 68.3% and 63.9% when analyzed with CCR (Charnes, Cooper and Rhodes) and BCC (Banker, Charnes and Cooper) models, respectively, indicating inefficiency of the service operation. Increase of rental charge would increase efficiency by 63.9~68.3% depending on models, and decrease of financial and labor investment would improve the efficiency by about 11.3%. Technical efficiency would be more important than scale efficiency, therefore adjustment of over-invested budget and labor needed to be made together with increase of rental charge to improve the operation. Among the ATDECs providing the rental service, 6 (7.3%), 43 (52.4%), and 33 (40.2%) were in state of CRS (constant return to scale), IRS (increasing return to scale), and DRS (decreasing return to scale), respectively. These indicated public aspects of the rental system, over-investment, lack of output component for input component, meaning that scale income would be increased by qualitative expand of rental charge. Efficiency analysis of the rental system by region showed that efficient ATDECs to be benchmarked by others were in the order of DMU-70, DMU-54, DMU-29, DMU-5, DMU-22, DMU-2, and DMU-61. More comprehensive and extensive survey and analyses would be necessary in the future.
The mechanism design is synthesis of suitable mechanism which can be output motions about input motions. That has generally two steps which are the type synthesis and the dimensional synthesis. And required mechanism analysis step for confirming middle or final result. The type synthesis is definition of mechanism type which required aim and the dimensional synthesis is calculation of dimension about defined type mechanism. The type synthesis of mechanism is included qualitative design field which isn't defined systematic design method. especially, the most difficult step for mechanism design automation. In this paper proposed the component modular design method which is figured mechanism types automate with component modules using component modular approach. And develop CAD(Computer Aided Program) program for application.
At present, KS-1000 which is one of a commercial measurement instrument for motor fault diagnosis has been used in industrial field. The measurement system of KS-1000 is composed of three part : harmonic acquisition, signal processing by KS-1000 algorithm, diagnosis for motor fault. First of all, voltage signal taken from harmonic sensor is analysed for frequency by KS-1000 algorithm. Then, based on the result values of analysis skilled expert makes a judgment about whether motor system is the abnormality or degradation state. But the expert system such a motor fault diagnosis is very difficult to bring the expectable results by mathematical modeling due to the complexity of judgment process. In this reason, we propose an automation system using fuzzy model based on genetic algorithm(GA) that builded a qualitative model of a system without priori knowledge about a system provided numerical input output data.
Fuzzy regression, a nonparametric method, can be quite useful in estimating the relationships among variables where the available data are very limited and imprecise. It can also serve as a sound methodology that can be applied to a variety of management and engineering problems where variables are interacting in an uncertain, qualitative, and fuzzy way. A close examination of the fuzzy regression algorithm reveals that the resulting possibility distribution of fuzzy parameters, which makes this technique attractive in a fuzzy environment, is dependent upon an h parameter value. The h value, which is between 0 and 1, is referred to as the degree of fit of the estimated fuzzy linear model to the given data, and is subjectively selected by a decision maker (DM) as an input to the model. The selection of a proper value of h is important in fuzzy regression, because it determines the range of the posibility ditributions of the fuzzy parameters. In this paper, we discuss the interdependent relationship among the h value, membership function shape, and the spreads of fuzzy parameters in fuzzy linear regression with fuzzy input-output using shape-preserving operations.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.306-311
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2008
Fuzzy regression, a nonparametric method, can be quite useful in estimating the relationships among variables where the available data are very limited and imprecise. It can also serve as a sound methodology that can be applied to a variety of management and engineering problems where variables are interacting in an uncertain, qualitative, and fuzzy way. A close examination of the fuzzy regression algorithm reveals that the resulting possibility distribution of fuzzy parameters, which makes this technique attractive in a fuzzy environment, is dependent upon an h parameter value. The h value, which is between 0 and 1, is referred to as the degree of fit of the estimated fuzzy linear model to the given data, and is subjectively selected by a decision maker (DM) as an input to the model. The selection of a proper value of h is important in fuzzy regression, because it determines the range of the posibility ditributions of the fuzzy parameters. In this paper, we discuss the interdependent relationship among the h value, membership function shape, and the spreads of fuzzy parameters in fuzzy linear regression with fuzzy input-output using shape-preserving operations.
There is the need for performance evaluation and the identification of key success factors for utilizing technology roadmaps (TRM), but relevant research does not yet exists in this field. In Korea, the Small and Medium Business Administration has implemented the "Support Program for the Individual Company Technology Roadmaps" to promote the establishment of technology development strategies by SMEs. This study developed the framework and indices for performance analysis, designed and implemented survey for TRM performance analysis, and analyzed TRM performance of the companies that have participated in the above program from 2008 to 2011. This study compared the supported 97 companies and 102 companies not supported and analyzed quantitative and qualitative performance and satisfaction levels among the supported companies to compare low-performance companies and high-performance companies. This study aims to examine the KSF of TRM in terms of input and process. Also we suggested significant insights into the performance of TRM in terms of output.
본 연구는 수업컨설팅을 효과적으로 지원하기 위한 수업언어 분석 프로그램을 개발하는 데 목적이 있다. 이를 위해 사용자 요구사항을 바탕으로 수업언어를 체계적으로 분석할 수 있는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 개발된 수업언어 분석 프로그램은 다음과 같은 특징이 있다. 첫째, 사용자가 분석 도구의 틀을 원하는 바대로 설정할 수 있기 때문에 다양한 형태의 수업언어 분석이 가능하다. 둘째, 횟수나 시간비율과 같은 양적 분석의 결과뿐만 아니라 수업언어 전사와 같은 질적 분석의 결과를 얻을 수 있다. 셋째, 사용자가 분석 단위 시간, 동영상 플레이어 환경, 입력 및 결과 파일 형태와 같은 프로그램 환경을 자유롭게 설정할 수 있기 때문에 개인별 맞춤형 분석이 가능하다. 마지막으로 수업컨설팅 절차에 따른 활동 결과를 체계적으로 기록하고 관리할 수 있다. 이 프로그램은 수업컨설팅이 보다 전문적으로 이루어지도록 지원할 것이라 기대한다.
Due to the rapid change of global business environment, the growth of China's steel industry and the inflow of cheap products, domestic steel industry is faced on downward trend. The change of business paradigms from a quantitative growth to a qualitative product is needed in this steel industry. In this environment, it is very important for domestic steel distribution companies to secure their competitiveness by selecting good supply companies through a efficient procurement strategy and effective method. This study tried to find out the success factors of steel distribution industry based on survey research from experts. Weighted values of each factors were found by using AHP (analytic hierarchy process) analysis. The weighted values were applied to DEA(data envelopment analysis) model and eventually the best steel supply company were selected. This paper used 29 domestic steel distribution firms for case example and 5 steps of decision process to select good vendors were suggested. This study used quality, price, delivery and finance as a selection criteria. Using this four criterions, nine variable were suggested. Which were product diversity, base price, discount, payment position, average delivery date, urgency order responsibility and financial condition. These variables were used as a output variable of DEA. Sales and facilities were used as an input variable. Pairwise comparison was conducted using these variables. The weighted value calculated by AHP pairwise comparison were used for DEA analysis. Through the analysis of DEA efficiency process, good DMU (decision making unit) were recommended as a steel supply company. The domestic case example was used to show the effectiveness of this study.
Purpose: The study aimed to examine the concept and attributes of the quality of clinical nursing education for new graduate nurses. Methods: This study adopted a hybrid model introduced by Schwartz-Barcott and Kim. In the theoretical stage, the meaning and attributes of the quality of clinical nursing education for new graduate nurses were determined by analyzing eight articles. In the fieldwork stage, data were collected using semi-structured interviews with five new graduate nurses and seven experienced nurses. The data were analyzed by qualitative content analysis methods developed by Elo and Kyngӓs. In the final analysis, a final result was arrived at comparing, contrasting, and integrating the attributes of the concepts derived in the theoretical and field-work stages. Results: The quality of clinical nursing education for new graduate nurses was identified as excellence or the standard of education for new graduate nurses that would support them in adapting to clinical settings and transitioning to professional nurses. The attributes of the quality of clinical nursing education were founded to possess three dimensions, six categories, and 18 attributes. The multidimensional attributes of the quality of clinical nursing education for new graduate nurses were confirmed as education resources, design, method, content, evaluation, interaction, and outcome under the three dimensions of input, process, and output. Conclusion: The concept and nature of the quality of clinical nursing education observed in this study can be utilized as a basis for the future development, evaluation, and improvement of clinical nursing education for new graduate nurses in healthcare organizations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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