Buyer-carts to support the purchasing process in the B2B EC platform, can be categorized as s-cart, i-cart, and b-cart depending upon its residing sites : seller, intermediary, and buyer sites. In this paper, after proposing the desired features of buyer-carts in B2B EC as identification, collection, trashing, ordering, payment, tracking, recording, purchasing decision support, and transmission of records to e-procurement systems, we try to analyze each buyer-cart qualitatively from such viewpoints. Moreover, we propose an efficiency evaluation model for quantitative analysis. By setting variables from interview of employees in 30 listed companies In Korea, we try to evaluate the efficiency of buyer-carts in B2B EC. From this paper, we show that the b-cart platform is more efficient than other buyer-carts especially in B2B EC.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2003.05a
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pp.377-384
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2003
B2B EC에서 지능형 에이전트에 대한 요구의 증가와 함께 기업구매자가 직접 전자시장으로부터 구매하는 데스크탑 구매의 요구도 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 B2B 상에서 전자시장으로부터의 효율적인 구매를 지원하는 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 설계 사례에 대해서 기술한다. b-Cart는 구매자가 소유하고 사용되는 구매자 사이트에 위치한 쇼핑카트로서, 본 논문에서는 B2B EC에서의 b-Cart 기반 에이전트 시스템의 요구 기능을 사용자식별(Identification), 사용자 다이알로그(User Dialog), 상품정보수집(Collection), 물품정보제거(Trashing), 개별 구매의사결정지원(Individual Purchase Decision Support), 조직 구매의사결정지원(Organizational Purchase Decision Support), 협상(Negotiation), 주문처리(Ordering), 지불처리(Payment), 진행사항 추적(Tracking), 구매기록(Recording), 전자구매시스템에 구매기록 전송(Record Transmission), 지식베이스에 새로운 지식 유지(Knowledge Maintenance)으로 정의하고, b-Cart 기반 에이전트 시스템의 메시지 인터페이스를 설계하고 시스템의 구조를 설계하여 프로토타입 시스템인 AgentB의 설계 사례를 소개한다. b-Cart 기반 에이전트시스템은 기업구매자의 전자시장으로부터 구매자 증가함에 따라 분산된 정보를 관리 해주고 통합적으로 구매처리를 해줄수 있는 효과적인 시스템이다. 향 후 B2B EC의 에이전트 시스템은 b-Cart를 기반으로 할 것으로 예측할 수 있다.
Even though B2B EC is becoming popular, there have been not so much studies about performance evaluation methodology for B2B systems. In this paper, after analyzing buyer-carts systematically focusing on the buyer's interactional efforts on the typical buying processes of each buyer-cart, we propose a quantitative performance evaluation model. For this, we categorize buyer-carts in B2B EC as s-cart, i-cart, and b-cart depending upon its residing sites: seller, intermediary, and buyer sites. And after proposing the desired features of buyer-carts in B2B EC as identification, collection, trashing, ordering, payment, tracking, recording, purchasing decision support, and transmission of records to e-procurement systems, we derive a performance evaluation model by calculating detail sub-processes from the desired features' viewpoints. By setting variables from a survey on the actual condition of using buyer-carts in companies in Korea, we try to evaluate the performance of buyer-carts in B2B EC. In this paper, we suggest a new methodology of performance evaluation for B2B systems, and show that the b-cart platform is more efficient than other buyer-carts especially in B2B EC.
B2B EC 플랫폼에서의 구매 프로세스를 지원하기 위한 구매자 쇼핑카트는 위치에 따라 판매자쪽의 s-cart, 중개자쪽의 i-cart, 구매자쪽의 b-cart로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 B2B EC에서의 구매자 쇼핑카트의 요구기능을 사용자 식별, 상품정보수집, 물품정보제거, 주문처리, 지불처리, 진행사항 추적, 구매기록, 구매의사결정지원, 전자구매시스템에 구매기록 전송 등 9 가지로 제시하고, 이러한 관점에서 각 구매자 쇼핑카트에 대한 정성적인 비교 분석을 시도한다. 그리고 효율평가모델 제시를 통한 정량적인 분석과 상장기업 30개사의 구매직원에 대한 인터뷰를 통한 변수값 설정을 통해서 B2B EC환경에서의 구매자 쇼핑카트의 효율성 평가를 시도한다. 본 논문을 통해서 B2B EC환경에서는 b-cart 방식의 구매자쇼핑카트 방법이 효율적인 플랫폼임을 제시한다.
Among EC areas. the B2B EC market is being spotlighted as an important interesting research area considering its size and the potential impact on companeies and the whole society. In comparison with private consumers in B2C EC. business buyers in B2B EC have to precisely keep track of the purchase records. and integrate them with the buyer's e-procurement system, which might have been implemented as a part of integrated ERP (Enterprise Resource Planning) systems. There are three approaches for such integration between ERP and e-marketplace in B2B EC; Two previous approaches are Inside-Out approach and Outside-In approach. And a newly, one is b-cart approach. In this paper, we try to survey these three approaches and make a comparison analysis. From this research. we identify that the b-cart approach is the most efficient framework in integrating ERP with e-marketplace in B2B EC.
B2B EC는 그 시장규모와 기업, 사회전반에 미치는 영향이 커다란 주요한 연구 분야이다. 그런데, B2C EC와 달리 B2B EC에서는, 구매자의 전자시장에서의 구매기록은 ERP로 대표되는 기업내의 전자구매시스템과 통합되어야 한다. 이를 위한 구조로서 기존의 Inside-Out 접근방식과 Outside-In 접근방식, 그리고, 최근의 b-Cart 접근방식이 있다. 본 논문에서는 이들 3가지 방식에 대한 고찰과 비교 분석을 시도한다. 이를 통해서 기업간 전자상거래에 있어서 ERP와 전자시장과의 통합구조로 b-Cart 접근방식이 효율적인 프레임웍임을 확인한다.
Cho, Jin Young;Han, Tae Young;Park, Ho Jin;Hong, Ser Gi;Lee, Hyun Chul
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.1
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pp.13-30
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2019
This paper presents the recent improvements in the DeCART code for HTGR analysis. A new 190-group DeCART cross-section library based on ENDF/B-VII.0 was generated using the KAERI library processing system for HTGR. Two methods for the eigen-mode adjoint flux calculation were implemented. An azimuthal angle discretization method based on the Gaussian quadrature was implemented to reduce the error from the azimuthal angle discretization. A two-level parallelization using MPI and OpenMP was adopted for massive parallel computations. A quadratic depletion solver was implemented to reduce the error involved in the Gd depletion. A module to generate equivalent group constants was implemented for the nodal codes. The capabilities of the DeCART code were improved for geometry handling including an approximate treatment of a cylindrical outer boundary, an explicit border model, the R-G-B checker-board model, and a super-cell model for a hexagonal geometry. The newly improved and implemented functionalities were verified against various numerical benchmarks such as OECD/MHTGR-350 benchmark phase III problems, two-dimensional high temperature gas cooled reactor benchmark problems derived from the MHTGR-350 reference design, and numerical benchmark problems based on the compact nuclear power source experiment by comparing the DeCART solutions with the Monte-Carlo reference solutions obtained using the McCARD code.
In this study, a DeCART/MIG uncertainty quantification (UQ) analysis code system with a multicorrelated cross section stochastic sampling (S.S.) module was established and verified through the UAM (Uncertainty Analysis in Modeling) and the BEAVRS (Benchmark for Evaluation And Validation of Reactor Simulations) benchmark calculations. For the S.S. calculations, a sample of 500 DeCART multigroup cross section sets for two major actinides, i.e., 235U and 238U, were generated by the MIG code and covariance data from the ENDF/B-VII.1 evaluated nuclear data library. In the three pin problems (i.e. TMI-1, PB2, and Koz-6) from the UAM benchmark, the uncertainties in kinf by the DeCART/MIG S.S. calculations agreed very well with the sensitivity and uncertainty (S/U) perturbation results by DeCART/MUSAD and the S/U direct subtraction (S/U-DS) results by the DeCART/MIG. From these results, it was concluded that the multi-group cross section sampling module of the MIG code works correctly and accurately. In the BEAVRS whole benchmark problems, the uncertainties in the control rod bank worth, isothermal temperature coefficient, power distribution, and critical boron concentration due to cross section uncertainties were calculated by the DeCART/MIG code system. Overall, the uncertainties in these design parameters were less than the general design review criteria of a typical pressurized water reactor start-up case. This newly-developed DeCART/MIG UQ analysis code system by the S.S. method can be widely utilized as uncertainty analysis and margin estimation tools for developing and designing new advanced nuclear reactors.
Park, S. H.;B. S. Kwon;J. R. Chun;J. W. Jahng;Lee, H. T.;K. S. Chung
Proceedings of the KSAR Conference
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2001.03a
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pp.51-51
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2001
Cocaine and amphetamine-regulated transcript (CART) is a satiety factor that is regulated by leptin. It was reported that the mice intracerebroventricularly injected with CART showed behavioral changes resembled with the typical behavioral alterations found in the mice carrying disorders in the brain serotonergic (5-HT) system. Hence, this study was conducted to find out the relationships between CART and 5-HT. We first examined the mRNA levels of CART after the injections of para-chlorophenylalanine (pCPA, 300 mg/kg i.p., single injection or daily for three consecutive days) in the rat brains by in situ hybridization using the mouse CART cDNA probe cloned in our laboratory. Systemic administrations of pCPA, a potent inhibitor of tryptophan hydroxylase, the rate limiting enzyme of 5-HT biosynthesis, acutely depletes the brain 5-HT transporter (5-HTT) in the dorsal raphe nucleus (DRN), which reuptakes terminal 5-HT. Results indicated that the mRNA level of CART significantly decreased in the arcuate nucleus, paraventricular nucleus, and lateral hypothalamic nucleus by three days of daily injection with pCPA with no noticeable change detected 24 hrs after the single injection. The message levels of 5-HTT in DRN decreased in both single and three days of injections. Secondly, to investigate whether CART affect to 5-HT, mouse genomic CART gene, which is consist of 3 exons and 2 introns and mouse neurofilament light (NF-L) chain promoter were cloned. Then, we constructed neuron specific expression vector, which was transfected into HeLa cell using lipid-mediated transfection system. Expression of GFP and CART linked to NF-L-chain promoter in the transfected HeLa cell were detected by using fluorescent microscope and RT-PCR. These results confirmed normal expression of DNA constructs in vitro. Then, to increase brain specific expression of CART in vivo transgenic mice carrying CART gene controlled the deleted NF-L-chain promoter were generated by the DNA microinjection into pronuclei of fertilized embryos. Transgenic mice were detected by Southern blot. Further study is necessary to examine CART expression and 5-HTT in these transgenic mice. Therefore, these results suggest that there maybe a positive molecular correlation between CART and 5-HT in responding to the stimuli.
The paper presents an approach to the structure identification based on the CART (Classification And Regression Tree) algorithm and to the parameter identification by hybrid learning method in neuro-fuzzy system. By using the CART algorithm, the proposed method can roughly estimate the numbers of membership function and fuzzy rule using the centers of decision regions. Then the parameter identification is carried out by the hybrid learning scheme using BP (Back-propagation) and RLSE (Recursive Least Square Estimation) from the numerical data. Finally, we will show it's usefulness for fuzzy modeling to truck backer upper control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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