Response surface methodology(RSM) is a useful collection of experimentation techniques for developing, improving, and optimizing products and processes. When we are to estimate second-order regression model and optimize quality characteristic by RSM, central composite designs and Box-Behnken designs are widely in use. However, in developing cutting-edge products, it is very crucial to reduce the time of experimentation as much as possible. In this paper small-sized second-order designs are introduced and their estimation abilities are compared in terms of D-optimality, A-optimality, and variance of regression coefficients. The result of this study will be beneficial to experimenters who face experiments which are expensive, difficult, or time-consuming.
본 논문에서는 반응 모델링에서의 집단 불균형을 해소하기 위한 이상탐지 기법의 활용을 제안한다. DMEF4 데이터셋의 카탈로그 발송 작업에 대하여 두 가지의 이상탐지 기법, one-class support vector machine (1-SVM)과 learning vector quantization for novelty detection (LVQ-ND)을 적용하여 이진분류기법들과 비교한다. 반응률이 낮은 경우에는 이상 탐지 기법들이 더 높은 정확도를 보인 반면, 반응률이 상대적으로 높은 경우에는 오분류 비용을 조정한 SVM 기법이 가장 좋은 성능을 보였다. 또한, 이상탐지 기법들은 발송비용이 낮은 경우에 높은 이익을 달성하였고, 발송비용이 높은 경우에는 SVM 모델이 가장 높은 이익을 달성하였다.
In the case of paper plant engineering company, one of the most important critical problems is to accurately estimate the cost and the delivery time of the project. This is necessary for the company to win a bidding and to have some room for negotiation. Moreover, the company needs to have time to process all the relevant informations to make timely response to, and deal with the changing conditions of the bidding environments as quickly as possible. One of the popular methodology dealing with this kind of situation is an effective "decision support system," and may researches are currently been done on this subject. In this article, and effective decision support system is developed which can provide automatic delivery time and cost estimates from which plant engineering company may be benefited.
Much attention currently is being aimed to OA (office automation). OA has a potential for improving management decision making as well as increasing productivity of secretarial and clerical workers. This study construct a model that may be useful to the OA manager, in channeling OA efforts in the right direction. The purpose of this study is to analyze the improtance of critical success strategy for OA implementation, to test 5 hypotheses and 11 subsidiary hypothese of organizational characteristics and OA propulsion characteristics, and to suggest and evaluate a cussess strategy for OA implementation. The population consists of the Korean business in Seoul, 292 response of the 1000 questionaires were available and analyzed. The analytical methods are adopted on the frequency analysis to analyze the general characteristics, the one-way ANOVA, the Pearson's correlation analysis, the regression analysis for the test of the hypotheses.
An an exploratory attempt, this study examines the patterns of strategic changes of the firms and changes in strategic group structure in response to environmental changes of the industry. Empirical analyses of 39 firms in the Korean tile industry for the period of 1986-1990 reveals that :1) environmental changes had different impacts on attractiveness of different product/market segments :2) the relatively large firms in less attractive product/market segments were more likely to change their domains :3) according to their specific target product/market segments, the firms tended to strengthen different resource capabilities which were identified as key success factorss to compete in each target segment : and 4) these differences in strategic changes of the firms resulted in the changes in strategic group structure during the same period. Implications and the limitations of this study are finally discussed.
Health care that is considered to be one of the major factors for the quality of life is nowadays receiving a great deal of attention, and thus there is a growing need in Korea to identify the efficiency of national medical service and enhance the competitiveness. Although there exist studies on the medical service efficiency about general hospitals and local hospitals, they mostly deal with the efficiency problems from a domestic and regional perspective. In response, this paper analyzes the competitive efficiency of national medical service with respect to 16 OECD countries, by exploiting Data Envelopment Analysis (DEA) and Malmquist Productivity Index (MPI). Building on the DEA and MPI analysis results, this paper identifies the competitive position of Korean national medical service and suggests implications for the medical service improvement.
Metamodels using response surface methodology (RSM) are used for the optimality analysis of linear programming (LP). They have the form of a simple polynomial, and predict the optimal objective function value of an LP for various levels of the constraints. The metamodelling techniques for optimality analysis of LP can be applied to large-scale LP models. What is needed is some large-scale application of the techniques to verify how accurate they are. In this paper, we plan to use the large scale LP model, strategic transport optimal routing model (STORM). The developed metamodels of the large scale LP can provide some useful information.
Kim Jae Kyeong;Park Su Kyung;Cho Yoon Ho;Choi Il Young
한국경영과학회:학술대회논문집
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대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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pp.320-325
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2002
Today many companies offer millions of products to customers. They are faced with a problem to choose particular products . In response to this problem a new marking strategy, recommendation has emerged. Among recommendation technologies collaborative filtering is most preferred. But the performance degrades with the number of customers and products. Namely, collaborative filtering has two major limitations, sparsity and scalability. To overcome these problems we introduced a new recommendation methodology using adjusted product hierarchy, grain. This methodology focuses on dimensionality reduction to improve recommendation quality and uses a marketer's specific knowledge or experience. In addition, it uses a new measure in the neighborhood formation step which is the most important one in recommendation process.
It Is often required to choose the optimum operating conditions for several responses simultaneously. In solving this multiresponse problem, the correlation of several responses, quality of prediction and the robustness of each response variable are must be considered. This paper proposes a new loss function approach that allows to consider these three important aspects. A numerical example illustrates the proposed methodology
For solving multiresponse problems, a variety of loss function approaches have been proposed assuming that a cost matrix is known and fixed. However a cost matrix is also an important factor in loss function approaches, because the optimal solution is very sensitive to the cost matrix. In this paper. we propose a novel method for adjusting the cost matrix by considering the predictive ability of the estimated response models. Simulation results for the generated data set show that the proposed method is competitive with previously reported methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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