In spite of her abundant natural resources for tourist industry, Kangreung and Sokcho area became lagged in economic development during the national industrialization. The major purpose of this study is to exactly purpose of this study is to exactly measure the impacts of tourist industry on regional development. Through the regional input-output analysis, we found some critical facts: (1) Input coefficients are relatively high in those industries as fish products, food and drink products, and printing and publishing. (2) Input coefficients are high in fiber and apparel products, and other manufac-turing. (3) Induced production effects are high in chemical and coal products, fish products, food and fish products, printing and publishing, and public administration for Sokcho. (4) As for the induced employment effect, food and lodging, other services, wholesale and retail show high coefficients. (5) As for the location quotients, food and lodging, fish products, transportation and ware housing are identified as basic industries. Through the questionnaire survey, we also found some important facts: (1) Residents tend to evaluate employment effects higher than the income effects from resort-related development. (2) Pollution, forest demolition, general price increase, and traffic congestions are more serious than ever reported. (3) Willingness to participate in resort development is high, but is discouraged by the lack of regional capital. Based on these findings, we suggest some future directions of tourist industry: (1) blocking the leakage of income produced in tourist and tourist industry, (2) connection between fishery and tourist industry, (3) development of tourist route, and (4) administrative reshuffling that helps joint development between private and public sectors.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.686-691
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1994
For evaluating the response fluctuation of the actual environmental acoustic system excited by arbitrary random inputs, it is important to predict a whole probability distribution form closely connected with evaluation indexes Lx, Leq and so on. In this paper, a new type evaluation method is proposed by introducing three functional models matched to the prediction of the response probability distribution from a problem-oriented viewpoint. Because of the positive variable of the sound intensity, the response probability density function can be reasonably expressed theoretically by a statistical Laguerre expansion series form. The relationship between input and output is described by the regression relationship between the distribution parameters(containing expansion coefficients of this expression) and the stochastic input. These regression functions are expressed in terms of the orthogonal series expansion and their parameters are determined based on the least-squares error criterion and the measure of statistical independency.
Given the industry's unprecedented attention and dedication of resources to voice recognition, this paper introduces and explores a novel idea generation technique whereby ideas are captured directly through verbalization rather than forcing group members to type ideas. A group simulator was used to measure the idea generation performance of individuals who input ideas verbally or via typing in the context of nominal and interacting groups. The results clearly indicate that verbal input represents a more desirable mechanism in a computer-mediated idea generation environment. Liberating group members from the keyboard produces remarkable performance gains. Verbalizing ideas helps individuals focus on analytical thinking and leverage group member ideas, ultimately facilitating the creation of ideas pools that are vastly superior in terms of quantity and quality. These effects were found across nominal and interacting groups. The implications of these results for future research and the design of technologies are discussed.
We demonstrate wavelength conversion of 2.5Gb/s optical signals by four-wave mixing (FWM) in a semiconductor optical amplifier (SOA). We investigate the effect of input pump and signal powers on the coversion efficiency, optical signal-to-noise ratio (OSNR) and extinction ratio to be a measure of performance in a wavelength converter. As a result, we show that the maximum bit error rate (BER) performance can be obtained by co promising among high-vonversion efficiency (minimum Pprobe), high-OSNR (maximum Pprobe) and low-cross-gain saturation effects (Pprobe kept at least 6dB weaker than Ppump). In our experiment, we obtain optimum performance at +3 dBm pump power and -6dBm signal power. The power penalty incurred in the wavelength conversion can be minimized by careful selection of the input pump and signal powers. We show that about 0.5dB power penalty for 3.2nm wavelength coversion at 10-10 BER is achievable.
This paper presents a six sigma project for improving gate painting quality in a medium-sized automotive part company. The project follows a disciplined process of five macro phases: Define, Measure, Analyze, Improve, and Control. A CTQ(critical to quality) is determined based on COPQ(cost of poor quality) analysis, and a process map is utilized for identifying process input variables. Three KPIV s(key process input variable) are selected; Painting Temperature, Painting Quantity, and Painting Viscosity, and DOE(design of experiments) is utilized for finding the optimal process conditions for three KPIVs. MINITAB software is used for data analyses and DOE. The sigma level of defects rate has improved from 2.93 to 3.66.
This paper presents deterministic, worst-case analysis of a queueing system whose multiple homogeneous input streams are regulated by the associated leaky buckets and the queueing system that has a single stream regulated by the jumping-window. Queueing delay averaged over all items is used for performance measure, and the worst-case input traffic and the worst-case performance are identified for both queueing systems. For the former queueing system, the analysis explores different phase relations among leaky-bucket token generations. This paper observes how the phase differences among the leaky buckets affect the worst-case queueing performance. Then, this paper relates the worst-case performance of the former queueing system with that of the latter (the single stream case, as in the aggregate streams from many users, whose item arrivals are regulated by one jumping-window). It is shown that the worst-case performance of the latter is identical to that of the former in which all leaky buckets have the same phase and have particular leaky bucket parameters.
A simple multi-channel spectrum analyzer using an InGaAs array sensor and a diffraction grating is proposed and developed for high-capacity optical transport networks. With the developed multichannel spectrum analyzer, we could measure signal power, wavelength, and optical signal-to-noise ratio of each channel for multi-channel optical signals with 100 GHz and 50 GHz channel spacing, simultaneously. We could measure each channel power and wavelength with a deviation of less than 0.2 dB and 0.063 nm, respectively. We have obtained optical signal-to-noise ratio with a deviation of less than 1.0 dB compared with conventional optical spectrum analyzer in the wide input power range between -42 dBm and -27 dBm per channel.
In this research, the Data Envelopment Analysis(DEA) was applied to measure production efficiency of Public Corporation Medical Centers(PCMCs) operating in Korea. The focus of this research is triple. First, identifing convenience and usefulness of DEA to measure the relative efficiency among PCMCs. Second, assessing magnitudes of the relative efficiency for each PCMC. Third, adding insights into some factors resulting inefficiency in PCMCs. Then, in this paper technical efficiency and scale efficiency measured by DEA[introduced by Charnes, Cooper, and Rhoides(1978) and Banker, Charnes, and Cooper(1984)] were analyzed and a new separate variable was introduced which makes it possible to determine whether operations were conducted in regions of increasing, constant or decresing returns to scale(in multiple input and output situations). And a multi-factor Tobit analysis was conducted to see which variables are associated with PCMC's efficiency.
Manufacturing is fast entering a new age of industrial excellence that is being called "Agile Manufacturing." The goal of Agile Manufacturing is to link customers, suppliers, and the manufacturing system into a super-efficient confederation to produce a variety of products quickly and at a low cost. In order to improve the quality of the study of production input control(PIC) in a job shop manufacturing system by reducing the significant gap between research models and models of actual manufacturing systems, the previous line of research on PICs in a job shop manufacturing system is extended by integrating customers and suppliers with the manufacturing system. Then, a set of measures is developed to evaluate PICs, measures that reflect concerns of customers and suppliers as well as concerns of the manufacturer. Also, a weighted overall measure (with various cases to represent different possible weights of manufacturer's emphasis on the performance measures) is used to synthesize all the performance measures. Then, for each case, various existing PICs are evaluated in combination with various priority dispatching rules(PDRs).
It is difficult but very necessary to measure the productivity of container terminals as logistics service provider. It is meaningful to find the appropriate inputs and outputs of the logistics service delivery systems and to measure the relationship between these inputs and outputs. This study proposes a model of evaluating the efficiency of container terminals. The evaluation consists of three phases. First, DEA(Data Envelopment Analysis) phase, determines the efficiency score and weights of DMUs(Decision Making Unit). This phase performs through four steps : selection of DMU, selection of DEA model, determination of input and output factors, calculation of efficiency score and weights for each DMU. Secondly, CEM (Cross Evaluation Model) phase, is to calculate the cross-efficiency scores of DMUs. This phase performs through three steps: selection of CEM, determination of cross-efficiency score for each DMU and development of cross-efficiency matrix. Finally, average cross-efficiency analysis phase is to compute the average cross-efficiency score. The proposed model discriminates among DMUs and ranks DMUs, whether they are efficient or inefficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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