International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.55-64
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2023
The travelling salesman problem (TSP) is an important combinatorial optimization problem that is used in several engineering science branches and has drawn interest to several researchers and scientists. In this problem, a salesman from an arbitrary node, called the warehouse, starts moving and returns to the warehouse after visiting n clients, given that each client is visited only once. The objective in this problem is to find the route with the least cost to the salesman. In this study, a meta-based ant colony system algorithm (ACSA) is suggested to find solution to the TSP that does not use local pheromone update. This algorithm uses the global pheromone update and new heuristic information. Further, pheromone evaporation coefficients are used in search space of the problem as diversification. This modification allows the algorithm to escape local optimization points as much as possible. In addition, 3-opt local search is used as an intensification mechanism for more quality. The effectiveness of the suggested algorithm is assessed on a several standard problem instances. The results show the power of the suggested algorithm which could find quality solutions with a small gap, between obtained solution and optimal solution, of 1%. Additionally, the results in contrast with other algorithms show the appropriate quality of competitiveness of our proposed ACSA.
Purpose - This study examines whether internal control has an effect on stock price informativeness about future earnings. High quality internal control provides continuous assurance for the quality of financial reports, and these future earnings-related information is accurately reflected in the current stock price. Design/methodology/approach - This study collected 12,862 data from 2006 to 2021 in China to make an empirical analysis using the future earnings response coefficient (FERC) and the multiple regression analysis were hired in order to analyze the data. Findings - We find that internal control strengthens the association between current returns and future earnings, indicating that more information about future earnings is reflected in current stock prices. This positive effect exists in both the main board market and the growth enterprise market of China's stock market, especially in the main board market after the implementation of the internal control policy. In addition, we find that the positive effect is weaker for firms that report internal control deficiencies or receives non unqualified internal control audit opinions. The results using earnings persistence yield similar findings, further supporting the results based on the FERC model. Research Implications or Originality - Our tests provide strong evidence that the quality of internal control affects FERC in China stock market.
The customer demand for diverse colors in home appliances has increased. However, this has led to issues for manufacturers, such as ensuring cost effectiveness and high-level quality control. To resolve these issues, production engineers utilize computer-aided engineering (CAE) tools for injection-molding processes and assess the suitability of process parameters for products manufactured using the in-mold labeling method. CAE can solve various problems in manufacturing processes, thereby increasing production efficiency and decreasing manufacturing cost. In addition, it can be used analyze customer complaints related to surface defects, such as part differences and irregular spacing between parts, and ultimately reduce product returns. In this study, CAE was used to solve quality problems and implement the most economical manufacturing process.
일부 소비재의 경우 소비자들은 제품이나 서비스를 사용한 뒤 어떤 추가적인 혜택의 발생에 대한 기대를 가질 수 있다. 제품을 다 쓰고 난 뒤에 발생할 이익에 대한 기대가 포함된 소비재(본 연구에서는 투자성 소비재라고 함)는 단순 구입 개념보다는 투자 개념에서의 접근이 필요하다. 본 연구는 투자성 소비재의 구매와 관련하여 소비자가 단순히 구입 개념으로 접근하는 경우와 투자개념으로 접근하는 경우 어떤 차이가 발생하는지를 알아보고자 한다. 연구결과에 의하면 소비자들이 단순히 제품의 현재 상태에 대한 정보를 중심으로 구매에 집중하는 경우에는 일반적인 소비재들의 구매에서처럼 품질이 좋을 것으로 기대되는 고가격 제품에 대한 구매의도가 품질이 낮을 것으로 생각되는 저가격 제품의 경우보다 더 높게 나오지만, 제품을 사용하고 난 뒤 얻게 될 미래의 혜택에 집중하는 경우에는 위험한 고가격 제품보다는 안전한 저가격 제품에 대한 구매의도가 더 높게 나오는 것으로 나타났다.
In this study, we evaluate the efficiency of Construction Industry using Data Envelopment Analysis(DEA). Since the Construction Industry has been traditionally operated through competition, it is important to measure the efficiency. In this paper, we empirically analyze the Efficiency of the 50 Korean Construction Industry. In detail, we used the scale of efficiency in order that efficiency cannot be affected by the total technical efficiency of each company and the scale of DMU by applying CCR or BBC model. Also, we analyzed the changes of measurement DEA model score. we adopted the basic DEA, RTS Region and MPSS(Most Productive Scale Size) method which are combined with efficiency measurement model in order to analyze the operational status. Furthermore, by complementing the shortfalls of the scale efficiency value of the DEA Model, RTS Region Model can be recommended to be appropriate in the evaluation of ideal input/output Quantity. In particular, input variables are total assets, construction capacity, the technical staff and output variables are sales volume, operating income. The result of RTS Region and MPSS shows that 9 DMUs of the efficiency frontier in the Construction Industry are analyzed to be relatively efficient DMUs, and 41 DMUs are analyzed to be inefficient DMUs, and finally inefficient DMUs are separated with Region 1 and Region 6.
As technology develops, more advanced technologies involving GPS, GIS, RFID and sensor networks have been adopted in agriculture sector for u-Farm. However, technology adoptions have been evaluated as ineffective. Farmers and agri-business have low level of understanding on technology so it is not efficiently utilized. This study introduces a case of RFID/sensor networks of mushroom farm as a u-Farm case study, focusing on developing a framework for analysis of u-Farm investment returns. RFID and sensor networks improve real-time production control, processing management, and traceability. Integration of RFID and sensor networks leads to innovation into the mushroom farm, reducing labor cost, increasing productivity, and improving quality of the mushroom. The ROI which is used as an indicator of performance indicator is 413%.
홈쇼핑 업종에서는 협력업체로부터 매년 새롭게 런칭되어진 월 평균 16,000여 종류의 다양한 여러 종류의 상품을 판매하고 있음에도 불구하고 상품의 품질 생성 과정에 직접 참여하지 못하는 모순적인 업무 구조에 의해서 업무가 운영되어지고 있는 실정이다. 이는 결국 품질 문제(불량반품건수와 PL 건수)로 직결되어 홈쇼핑 브랜드에 대한 신뢰도를 크게 저하시키고 있음은 물론 지속적인 재 구매로 이어질 가능성이 매우 희박하다 할 수 있다. 이런 문제점을 개선하고자 홈쇼핑 업종에서의 특성에 적합한 협력업체 선정과 평가체계를 개발하여 적용한 결과 불량반품건수는 개선전과 비교하여 10.3% 감소하였으며 PL 건수는 11.7% 감소한 것으로 확인되었다.
Korean Government has invested a lot of efforts on digital contents industry. It believes that the digital contents industry enables Korea to regain the reputation of the most powerful IT country. Among its various efforts to promote the digital contents industry, a Digital Contents Identifier System, called UCI(Universal Contents Identifier), has been developed and deployed. UCI has provided a critical infrastructure for digital contents production and distribution. Thanks to Korean Government's efforts, users (companies and individuals) have currently registered 3.8 million digital contents through 25 RA organizations. Although the number of registered contents has been increased rapidly, many organizations hesitate to adopt the UCI system due to the lack of visible and short-term returns from the UCI system. Thus, this research tries to explore factors which affect UCI user satisfaction. This research finds that user's awareness, information quality, and service quality are the critical influencing factors toward UCI user satisfaction. In addition, this research finds that the critical influencing factors in public organizations are different from the critical influencing factors in private organizations. These findings hopefully provide useful guidelines for disseminating the UCI system widely.
Purpose: This study presents a research approach that utilizes deep reinforcement learning to construct optimal portfolios based on the business cycle for stocks and other assets. The objective is to develop effective investment strategies that adapt to the varying returns of assets in accordance with the business cycle. Methods: In this study, a diverse set of time series data, including stocks, is collected and utilized to train a deep reinforcement learning model. The proposed approach optimizes asset allocation based on the business cycle, particularly by gathering data for different states such as prosperity, recession, depression, and recovery and constructing portfolios optimized for each phase. Results: Experimental results confirm the effectiveness of the proposed deep reinforcement learning-based approach in constructing optimal portfolios tailored to the business cycle. The utility of optimizing portfolio investment strategies for each phase of the business cycle is demonstrated. Conclusion: This paper contributes to the construction of optimal portfolios based on the business cycle using a deep reinforcement learning approach, providing investors with effective investment strategies that simultaneously seek stability and profitability. As a result, investors can adopt stable and profitable investment strategies that adapt to business cycle volatility.
It is generally believed that there is a trade-off between economic growth and environmental quality since pollutants are generated in the process of production and consumption of commodities. Several researchers have shown this prevailing belief using the short-term input-output models. The literature, however, shows that there have been few attempts to investigate the relationship using long-term forecasting models. This motivates the current paper. This paper attempts to build a reginal growth model in a partial equilibrium framework taking into consideration the requirements of capital invested for pollutant abatement. Model is largely neoclassical. Labor is assumed to move a region with high utility specified in regional per capita average was income and pollution level while capital is partially mobile to a region with high returns. The regional growth is explored in a phase diagram. The paper shows that there are two stable growth equilibria which a region can converge over time and that the equilibria are distinguished by the initial threshold capital stock that a region holds. If the initial capital stock of a region is over(under) than the threshold size, the region converges to the higher (lower) growth equilibrium over time. Moreover, based on this result an environmental quality enhancing policy is analyzed in the phase diagram. It has revealed that the policy calls for the relocation of growth equilibrium points, specifically speaking, it stimulates an increase in labor stock and a decrease in capital stock. Hence the paper has suggested that the prevailing belief which the environmental policy negatively impacts on a regional economic growth is not always true.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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