The purposes of this study were to examine if a decision making by a tourist sequentially or hierarchically occurs in a tourism destination and to test determinants that have an effect on both a sequential and non-sequential decision making. An instrument for the study was developed with three steps. A total of 420 and 380 questionnaire were collected respectively for the first two round surveys. For the third step, a pilot test was conducted with 30 respondents. And the data analysis utilized SPSS 18.0. A logistic regression analysis with variables of tourism activity and demography was employed to investigate the factors that affect a sequence of decision-making process. As an important result, the higher the age of the tourist in a tourism destination, the more conspicuous the consumption expenditure is made through the sequential decision-making process. Additionally, it is unreasonable to apply the premises and assumptions in extant consumer behavior to tourist behavior. The process of decision making by tourists in tourism areas is driven by either non-sequential or non-hierarchical decision-making process. More discussion and implications were provided.
This study develops a model of migration decision-making process, with identifying macrolevel and microlevel factors affecting the process. The model includes some sequential stages : to be dissatisfied with current residential area, intend to move, collect information about alternative destinations, select destination, decide to move, and make actual migration. The macrolevel factors included in the model are environmental, socioeconomic, cultural, and demographic characteristics of the current residence and alternative destinations. The microlevel factors are psychological, socioeconomic, and demographic characteristics of the individual. The effects of the macrolevel and microlevel factors on each stage of migration decision-making process are identified from the previous studies on migration. This study has both theoretical and practical implications. The theoretical contribution will be in the area of integrating the ecological and the individual level perspectives of migration by identifying the macrolevel and microlevel effects on migration decision-making process. This study also has implications for theoretical frameworks guiding empirical analysis of migration behavior of the individuals, and for policies aimed at redistributing population.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제25권4호
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pp.149-161
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2021
This study proposes a methodology for mission/path planning of an unmanned aerial vehicle (UAV) using an artificial potential field with the Markov Decision Process (MDP). The planning problem is formulated as an MDP. A low-resolution solution of the MDP is obtained and used to define an artificial potential field, which provides a continuous UAV mission plan. A numerical case study is conducted to demonstrate the validity of the proposed technique.
This study examined the sequential mediation effects of academic achievement attribution and career decision-making self-efficacy on the effect of paternal and maternal helicopter parenting on high-school students' career preparation behavior. A total of 285 (119 male and 166 female) Korean high-school students in the second grade participated in the study. Research variables were measured using the Career Preparation Behavior Scale (Kim, 1997), Helicopter Parenting Scale (LeMoyne & Buchanan, 2011), Attribution Questionnaire (Weiner, 1979), and Career Decision-Making Self-Efficacy Scale-Short Form (Betz et al., 1996). To examine the sequential mediating effect, data analysis was performed using SPSS 29.0 and PROCESS MACRO (v4.2) Model 6. The results revealed no correlations between helicopter parenting and academic failure attribution. However, higher paternal and maternal helicopter parenting were found to indirectly reduce high-school students' career preparation behavior through lower internal academic success attribution (effort and ability) and higher external academic success attribution (task difficulty and luck), which reduced career decision-making self-efficacy. These findings can be employed to develop more effective intervention programs comprising career guidance for adolescents, which emphasizes the negative effect of helicopter parenting. This study expands the research field, as previous findings on helicopter parenting mostly focus on college students.
Leukemia induced death has been listed in the top ten most dangerous mortality basis for human being. Some of the reason is due to slow decision-making process which caused suitable medical treatment cannot be applied on time. Therefore, good clinical decision support for acute leukemia type classification has become a necessity. In this paper, the author proposed a novel approach to perform acute leukemia type classification using sequential neural network classifier. Our experimental result only cover the first classification process which shows an excellent performance in differentiating normal and abnormal cells. Further development is needed to prove the effectiveness of second neural network classifier.
반도체 제조라인(FAB)은 복잡하고 불확실한 운영환경에서 작동하는 대규모의 제조시스템 중 하나로 반도체 설비 운영을 담당하는 엔지니어들은 직관적이고 신속한 공정 스케줄링을 위해 가중치 기반 스케줄링을 널리 사용하고 있다. 가중치 기반 스케줄링에서 가중치 결정은 FAB 성능에 큰 영향을 미치므로 엔지니어들은 가중치 최적화를 위하여 시뮬레이션 기반 의사결정을 활용할 수 있다. 그러나 대규모 시뮬레이션은 많은 실험 비용을 요구하기 때문에 효과적인 의사결정을 위해서 신중한 실험설계가 요구된다. 본 연구에서는 적은 시뮬레이션 실행 내에서 효율적인 스케줄링을 도출하기 위해 세 가지 샘플링 대안(i.e., Optimal latin hypercube sampling(OLHS), Genetic algorithm(GA), and Decision tree based sequential search (DSS))에 대한 비교연구를 수행하였다. 시뮬레이션 실험을 통해 세 가지 대안이 단일 규칙보다 우수한 성능을 보였고, 그중 GA와 DSS가 최적화를 위한 효과적인 대안이 될 수 있음을 확인하였다.
Data mining, which is also referred to as knowledge discovery in database, means a process of nontrivial extraction of implicit, previously unknown and potentially useful information (such as knowledge rules, constraints, regularities) from data in databases. The discovered knowledge can be applied to information management, decision making, and many other applications. In this paper, a new data mining problem, discovering sequential patterns, is proposed which is to find all sequential patterns using sampling method. Recognizing that the quantity of database is growing exponentially and transaction database is frequently updated, sampling method is a fast algorithm reducing time and cost while extracting the trend of customer behavior. This method analyzes the fraction of database but can in general lead to results of a very high degree of accuracy. The relaxation factor, as well as the sample size, can be properly adjusted so as to improve the result accuracy while minimizing the corresponding execution time. The superiority of the proposed algorithm will be shown through analyzing accuracy and efficiency by comparing with Apriori All algorithm.
Several prediction model of penetration rate (PR) of tunnel boring machines (TBMs) have been focused on applying to design stage. In construction stage, however, the expected PR and its trends are changed during tunneling owing to TBM excavation skills and the gap between the investigated and actual geological conditions. Monitoring the PR during tunneling is crucial to rescheduling the excavation plan in real-time. This study proposes a sequential prediction method applicable in the construction stage. Geological and TBM operating data are collected from Gunpo cable tunnel in Korea, and preprocessed through normalization and augmentation. The results show that the sequential prediction for 1 ring unit prediction distance (UPD) is R2≥0.79; whereas, a one-step prediction is R2≤0.30. In modeling algorithm, a gradient boosted regression tree (GBRT) outperformed a least square-based linear regression in sequential prediction method. For practical use, a simple equation between the R2 and UPD is proposed. When UPD increases R2 decreases exponentially; In particular, UPD at R2=0.60 is calculated as 28 rings using the equation. Such a time interval will provide enough time for decision-making. Evidently, the UPD can be adjusted depending on other project and the R2 value targeted by an operator. Therefore, a calculation process for the equation between the R2 and UPD is addressed.
Kiomarsi, Farshid;Shojaei, Ali Asghar;Soltani, Sepehr
Nuclear Engineering and Technology
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제52권7호
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pp.1587-1596
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2020
The location selection for nuclear power plants (NPP) is a strategic decision, which has significant impact operation of the plant and sustainable development of the region. Further, the ranking of the alternative locations and selection of the most suitable and efficient locations for NPPs is an important multi-criteria decision-making problem. In this paper, the non-sequential Monte Carlo probabilistic method and the Latin hypercube sampling probabilistic method are used to evaluate and select the optimal locations for NPP. These locations are identified by the power plant's onsite loads and the average of the lowest number of relay protection after the NPP's trip, based on electricity considerations. The results obtained from the proposed method indicate that in selecting the optimal location for an NPP after a power plant trip with the purpose of internal onsite loads of the power plant and the average of the lowest number of relay protection power system, on the IEEE RTS 24-bus system network given. This paper provides an effective and systematic study of the decision-making process for evaluating and selecting optimal locations for an NPP.
The necessity of imformation on product design process is increased in recently years, because a product can be called a mass of information and becomes more complex as long as technology is developed. But the present product development method is like a relay race. In this sequential process, information is transferred from one department to other departments like \"over the wall\". And communication gaps among departments are generated, so imformation cannot be controlled very well. Therefore it is needed to innovate the design process. The information system proposedin this study is an application software which can be useful for integrated product design process. It has been developed primarily for use in IBN PC and windows environment. It comprises four functional modules; functions of handing the overall project information (document, ideaskech, rendering, drawing); functions of decision making production problems in design project process; functions of groupware which can link with other departments; functions of comprehensive database with production.roduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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