Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.4
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pp.83-97
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2001
Net Present Value (NPV) criterion has been the most widely used criterion to evaluate investment opportunities. However, the analysis based on the NPV criterion falls to consider the managerial flexibility of deferring decisions until major uncertainty is resolved. Recently, real options method attracted a lot of attention as a Powerful approach to address the problem. If investment decision is deferred, the value of the investment opportunity increases but opportunity cost increases at the same time. Therefore, it is important to decide the optimal timing how long the decision can be deferred. In this paper, we developed a model deciding the optimal decision timing. Using the real options approach, the model derived the optimal deferring time until a decision is made. Then, the model was applied to a Korean mobile telecommunications company who wants to invest on the wireless resale business. We believe that this model would be very useful to overcome the problem of NPV decision criterion. With this approach, we can make contingent decisions based on the observation of uncertainly resolutions.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.26
no.5
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pp.606-617
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2002
The purpose of this study is to develop a decision model that helps manufacturers and retailers determine the optimal timing of markdown in order to maximize their profit. An optimal timing decision model was developed based on three steps; conjoint measurement, scenario analysis and simulation. Data were collected from the sample of 149 out of 170 undergraduate and graduate students in Seoul in 1997. From the Jeans market, 8 brands; Levi's, lee, Guess, Calvin Klein, Pintos, Get used, MFG, and Basic, were selected as competitors for this study. In the conjoint measurement, respondents estimated the level of preference, from 1 to 100, for each item in which brand, price, style, and colors were used to explain product characteristics. Then, in order to reflect competitive situation in Jeans market, four types of scenarios were developed. In each scenario, simulations were applied to decide optimal timing of markdowns that leads to maximal profitability and sales volume. The profit was calculated based on the equation; Profit = Jean's market volume x market share of each brand - cost, where market volume was obtained by integral calculus for market utility function, and market share by logit value of part-worth from the conjoint analysis. For the purpose of the parsimony of the research, costs and the level of markdown were fixed to 30% of the regular price. In results, the optimal timing decision model identified 3 different types of brands. The brands that do not need to take markdown were Ievi's, MFG, and Basic Jeans characterized by the highest brand power and the highest price zone. The brands that needed to take early markdowns were Guess, Lee, Calvin Klein, and Get Used with the intermediate level of brand power and price. The brand that need late markdown was Pintos with the weakest brand power among the competitors and the lowest price. The optimal range of markdown remains for further research.
Automatic realization of on-off human decision making was derived based on a conditional probability. Following the proposed procedure, problems of insulator washing timing in power substations and spike detection on EEG(electroencephalogram) records were appropriately solved.
Self-adaptive software is software that adapts by itself to system requirements about the recognized problems without stopping the software cycle. In order to reduce the unnecessary adaptation in the system having the critical points, we propose proactive approach which can predict the future operation after a critical point. In this paper, we predict the future operation after a critical point using a hybrid model to deal with the characteristics of the observed data with the linear and non-linear pattern. The operation of the prediction method is determined on a timing decision indicator based on the prediction accuracy. The two main points of contributions of this paper are to reduce uncertainty about the future operation by predicting the situation after a critical point using hybrid model and to reduce unnecessary adaptation implementation by deciding a timing based on a timing decision indicator.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.1
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pp.98-105
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2007
In this paper, we propose a timing detector using suboptimal maximum likelihood method. The proposed method has an simple reference signal generator. Additionally, timing detector's gain of the proposed method is the same to Early-Late gate and ML method. We reveal that tracking range of time tracker is narrow because of using data-decision, that is, tracking range is ${\pm}0.06ns$ for the 4-order Gaussian monocycle with 0.7ns pulse width. Therefore we can find that searcher must have very accurate acquisition procedure. When estimating a performance of time tracker, we consider a jitter in transmitter and receiver's pulse generation process as well as background noise. By using computer simulation, we propose mean/variance of timing detector and tracking process. Also we consider a mobility in tracking process, i.e., timing error modeled ramp function. In order to propose a performance of time tracker, we consider only one correlation demodulator.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.5
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pp.623-629
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2020
In this paper, a multiple transmission communication system employing ranging based transmission timing adjustment capability is proposed. In addition, a decision feedback equalizer with the use of combinations of soft decision and hard decision adequate to the proposed multiple transmission communication system is also proposed. The proposed ranging based transmission timing adjustment capability makes the received signals from the multiple transmission points centered on the different symbol timing boundaries. The decision making method for the inputs to the proposed decision feedback equalizer is adaptively selected between soft decision and hard decision as per channel conditions like SNR. The performance of the proposed method had been analyzed through the simulation under the fading channel environments and compared with the previous methods. The simulation results showed performance improvement of the proposed method over the existing ones without noticeable increments in complexities.
The support or automation of various kinds of intelligent work is urged at large, integrated control centers. Given this demand, a decision making system for wash timing of polluted insulators, applying the Bayesian rule theory, has been developed in order to support maintenance work in the power system. The results of this system application revealed that exact wash timing of the insulators could be determined automatically, equivalent in precision to judgement by skilled operators, thus contributing to further work efficiency.
Purpose - In this study, we propose an empirical model for predicting seasoned equity offering (SEO here after) using machine learning methods. Design/methodology/approach - The models utilize the random forest method based on decision trees that considers non-linear relationships, as well as the gradient boosting tree model. SEOs incur significant direct and indirect costs. Therefore, CEOs' decisions of seasoned equity issuances are made only when the benefits outweigh the costs, which leads to a non-linear relationship between SEOs and a determinant of them. Particularly, a variable related to market timing effectively exhibit such non-linear relations. Findings - To account for these non-linear relationships, we hypothesize that decision tree-based random forest and gradient boosting tree models are more suitable than the linear methodologies due to the non-linear relations. The results of this study support this hypothesis. Research implications or Originality - We expect that our findings can provide meaningful information to investors and policy makers by classifying companies to undergo SEOs.
Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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2001.11a
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pp.44-48
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2001
In this paper we describe the design of symbol timing and carrier synchronization algorithms for burst receiver. The demodulator consists of digital down converter, matched filter and synchronization circuits. For symbol timing recovery we use modified Gardner algorithm. And we use decision directed method for carrier phase recovery. For the sake of performance analysis, we compare simulation results with the board implemented by FPGA which is APEX20KE series chip for Alter. The performance results show it works quite well up to the condition that a frequency offset equal to 0.1% of symbol rate.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.6
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pp.45-53
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1996
In this paper, the convergence behavior of timing phase when an adaptive partial response equalizer and decision-directed type of a PLL work together in a digital recording channel is described. The phenomena of getting biased in timing phase when the convergence parameter of an adaptive partial response equalizer and timing recovery constant of a PLL are not selected properly is introduced. The phenomena, occurring due to perturbation of timing phase, are analyzed, by computer simulation and the region of ocnvergence for timing phase is discussed. Also, a method to overcome the phenomena using a variable step-size parameter is described.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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