Supply Chain Management(SCM) system is a critical investment that can affect future competitiveness and performance of a company. Selection of a right SCM system is one of the critical issues. This paper provides the characteristic factors of SCM system selection and the SCM system evaluation and selection model based on Analytic Hierarchy Process(AHP). The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to support the business goals. A empirical example demonstrates the feasibility of the proposed model and the model can help a company to make better decision-making in selecting SCM system.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.11
no.5
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pp.523-529
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2011
In a tall building construction with reinforced concrete structures, the selection of an appropriate formwork system is a crucial factor for the success of the project. Thus, selecting an appropriate formwork system affects the entire construction duration and cost, as well as subsequent construction activities. However, in practice, the selection of an appropriate formwork system has depended mainly on the intuitive and subjective opinion of working level employees with restricted experience. Therefore, in this study, a formwork system selection model using the Adaboost algorithm is proposed to support the selection of a formwork system that is suitable for the construction site conditions. To validate the applicability of the proposed model, the selection models Adaboost and ANN were both applied to actual case data of tall building construction in Korea. The Adaboost model showed slightly better accuracy than that of the ANN model. The Adaboost model can assist engineers to determine the appropriate formwork system at the inception of future projects.
An optimal selection problem of SCM system is one of the critical issues for the company's competitiveness and performance under global economy. This paper presents a hierarchy model consisted of characteristic factors for introducing SCM system and an AHP (Analytic Hierarchy Process) based decision-making model for SCM system evaluation and selection. The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to meet the business goals. This paper focuses on selecting an optimal SCM system considering both all decision factors and sub-decision factors of a hierarchy model. Especially, the benefit/cost analysis is applied to choose SCM system. A case study shows the feasibility of the proposed model and the model can help a company to make better decision-making in the SCM system selection problem.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.30
no.3
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pp.158-164
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2007
Supply Chain Management (SCM) system is a critical investment that can affect the competitiveness and performance of a company. Selection of a right SCM system is one of the critical issues. This paper presents the characteristic factors of SCM system and a Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) based decision-making model for SCM system evaluation and selection. This study focuses on quantitative factors, applying the fuzzy concept to various evaluative factors. The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to achieve the business goals. A empirical example demonstrates the feasibility of the proposed model and the model can help a company to make better decision-making in the SCM system selection problem.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.37
no.1
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pp.9-25
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2014
It is very important to select the best employees who are suitable for their jobs and duties as considering the efficiency and productivity of the firms' performance. As a result, many kinds of selection methodologies and systems have been developed. Among them is the selection system based on the core competencies which is known as the superior selection systems that can increase the predictive validity who is the right people, compared to the traditional selection system based on the job analysis. Hence, the former has been focused in the complex business situation in recent years. In this case study, we examine the selection system case based on the core competencies of OSS team in Company A, which is one of the largest telecommunication firms and we suggest the implications. According to the results of this case study, defining the core competencies of the job and selecting the right people who had the related competencies not only decreased the turnover rate of OSS team in Company A, but also increased the employees' loyalty and satisfaction for the organizations. This study will be a benchmark to other departments that don't use competency selection system of Company A as well as the firms that want to adapt the selection system based on the core competencies. Also, this case study has a contribution that shows us an alternative model how can the firms identify and select the best right employees.
This paper presents a model for R&D project selection and evaluation system design developed through literature review. The model emphasizes the fitness between the five elements of the system : evaluation phase and purpose, personnel and organization, evaluation critiria and decision model, evaluation form and procedure, and projects. The model was applied in real situation as a test case. The important findings are that a good project selection and evaluation model contributes only partially to the effectiveness of the project selection and that system development and implementation activity is a dynamic and multi-facetted learning process.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.6
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pp.15-21
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2011
Cooperative diversity system can be applied to an ad-hoc network for reduction of the power consumption, for expansion of the communication range, and for improving the system performance. In a selection relay cooperative diversity system which selects the maximal SNR(Signal-to-noise ratio) relay for transmitting the source information, the selected strong relay transmits continuously under slow fading channel, consequently it reduces the network lifetime. To overcome this defect, recently the uniform power relay selection has been studied to expand the network life time. We apply the uniform power relay selection to a DOT(Double opportunistic transmit) cooperative system that select the transmit relays, of which the SNR of the transmit relays exceed both of the source-relay and the relay-destination threshold. And the performance of the system is analytically derived. The performance comparisons are made among SC(Selection combining), MRC(Maximal ratio combining), and uniform power relay selection of the cooperative diversity system. We noticed that the performance of the uniform power relay selection is inferior to that of others. It is interpreted that the uniform transmit opportunity to the selected relays for extension of the network lifetime degrades the performance.
Nowadays many enterprises build e-procurement systems. An e-procurement is a Web-based procurement process and its functionalities are considered important in the B2B e-commerce. Buyers should select competent suppliers for a successful e-procurement. Therefore, this study proposes a method using the analytic hierarchy process(AHP) for building a Web-based supplier selection system. In detail, the purpose of this study is (1) to review methods previously used when buyers selecting suppliers and to extract important selection criteria: (2) to explain extended AHP method adopted by this study among supplier selection methods: (3) to describe the supplier selection steps using extended AHP : and (4) to propose a decision support system embedding the methodology described above. The proposed system comprises of three phase: first phase is to evaluate suppliers on enterprise level: second phase to evaluate them on each transaction level: third phase to post-evaluate them.
Purpose This study proposes a novel system trading model using case-based reasoning (CBR) based on absolute similarity threshold. The proposed model is designed to optimize the absolute similarity threshold, feature selection, and instance selection of CBR by using genetic algorithm (GA). With these mechanisms, it enables us to yield higher returns from stock market trading. Design/Methodology/Approach The proposed CBR model uses the absolute similarity threshold varying from 0 to 1, which serves as a criterion for selecting appropriate neighbors in the nearest neighbor (NN) algorithm. Since it determines the nearest neighbors on an absolute basis, it fails to select the appropriate neighbors from time to time. In system trading, it is interpreted as the signal of 'hold'. That is, the system trading model proposed in this study makes trading decisions such as 'buy' or 'sell' only if the model produces a clear signal for stock market prediction. Also, in order to improve the prediction accuracy and the rate of return, the proposed model adopts optimal feature selection and instance selection, which are known to be very effective in enhancing the performance of CBR. To validate the usefulness of the proposed model, we applied it to the index trading of KOSPI200 from 2009 to 2016. Findings Experimental results showed that the proposed model with optimal feature or instance selection could yield higher returns compared to the benchmark as well as the various comparison models (including logistic regression, multiple discriminant analysis, artificial neural network, support vector machine, and traditional CBR). In particular, the proposed model with optimal instance selection showed the best rate of return among all the models. This implies that the application of CBR with the absolute similarity threshold as well as the optimal instance selection may be effective in system trading from the perspective of returns.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.219-223
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2001
Within a mechanical system such as an automotive the number of standard machine parts is increasing, so that the parts selection becomes more important than ever before. Selection of appropriate bearings in the preliminary design phase of a machine is also important. In this paper, three decision-making approaches are compared to find out a model that is appropriate to bearing selection problem. An artificial neural network, which is trained with real design cases, is used to select a bearing mechanism at the first step. Then, the subtype of the bearing is selected by the weighting factor method. Finally, types of peripherals such as lubrication methods are determined by a rule-based expert system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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