Conflicts and interruptions caused by resource failures and rush orders require a nonlinear dynamic production management. Generally the PP&C systems used in industry presently do not meet these requirements because of their rigid concepts. Starting with the grasp of the disadvantages of current approaches, this paper presents a control structure that enables system to react to various malfunctions using a planning tolerance concept. Also, production processes are modeled by using Fuzzy-Petri-Net modeling tool in other to handle the complexity of job allocation and the existence of many disparities. On the basis of this model the developed system support the short-term shop control by rule based decision.
The critical problem of nurse scheduling in the hospital is determining the day-to -day shift assignments for each nurse for the specified period in a way that satisfies the given requirements of the hospital. As nurse scheduling involves many factors and requirements, manual scheduling requires much time and effort to produce an adequate schedule. A PC - based decision support system, developed in Turbo - C/sup ++/, for nurse scheduling was introduced. The system is composed of 4 sub-systems : 1) Entering basic information for each nursing unit : 2) Generation of an appropriate initial schedule and revised schedule for a given period, maximally satisfying each nurse's duty requests : 3) Provision of variety of statistical information, and 4) Help messages for each modular function. Icons and a mouse are used for easier graphic user interface and reducing the need for typing efforts. This system can help nurses develop quick and easy schedule generation and allow more time for the patient care.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1992.07a
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pp.443-447
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1992
This study describes the strategy for advanced decision support system (ADSS) development for integrated management of water resources and quality in reservoir systems. The developed ADSS consists of database that contain hydrologic data, observed operational data, and data to support specific reservoir operations simulation, optimization models, and water quality models. The optimization model, mass balance simulation model and water quality models are used in a general prototype ADSS, menu driven controlling framework that assists the user to specify and evaluate the alternative operational scenarios at one time. These alternative scenarios are evaluated by the models and the results are compared through the use of a graphical based display system. This graphical based system uses an icon based schematic representation of the system to organize the presentation of the results. The ADSS includes the ability to use monthly or weekly time periods of analysis for the models and it can use monthly historical or stochastically generated inflows.
Despite extensive research on various factors affecting the effectiveness of decision support systems (DSS), considerable ambiguity still exists regarding the role and influence of the experience on the given task and the decision support system. Although researchers have advocated DSS effectiveness as a multi-dimensional construct, specific results regarding the effect of the familiarity in the task and the DSS on the problem-solving time is still lacking. The study reported here attempts to find the effect of the peculiarity of the problem-solving process on the problem-solving time. The results of the study highlight that the expertise in both the task and the DSS have made the shortage of the problem-solving time. However, more research about the generalized performance measure on the DSS is required.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.344-354
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1994
In the development of executive information systems (EIS) the selection of an appropriate software package as a system building tool is regarded as a key technology. This paper attempts to shed some light on the evolving field of EIS software packages and provides a helpful Guideline for selecting the most suitable product by addressing significant considerations. A framework is presented that includes a six-step evaluation process: need analysis, team building, vendor survey, identification of decision criteria, and building an evaluation model and its verification. The major evaluation criteria of the full-featured software include: special functionality, reporting, graphics. decision support capability user friendliness, general functionality physical requirements, communication linkage, vendor support, cost related factors, performance, and documentation capability. An illustrative model using the analytic hierarchy process (AHP) method is also discussed to prove the appropriateness of our approach.
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.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1990.04a
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pp.195-208
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1990
Flexible Manufacturing System(FMS) is an integrated, computer controlled complex of automated material handling devices and numerically controlled machine tools that can simultaneously process medium-sized volumes of a variety of part types. This paper discusses planning problems that can be solved for efficient use of an FMS and present an integrated decision support system for FMS production planning and scheduling problems. FMSDS(Flexible Manufacturing Systems Decision Support System) consists of data handling modules, part selection module, loading module, load adjusting module, scheduling module and simulation module etc. This paper presents the solution methodology of each subproblems and integrated interfaces between subproblems using hierarchical approaches and loop controls considering the relationships between subproblems. A case study by this model is presented.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.19
no.1
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pp.53-67
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1994
Over the last decades, interest in the application of decision support systems (DSS) in organizations has increased rapidly. Despite the growing number of investigations exmaining decision support system, relatively few empirical studies have evaluated the effects of DSS on problem-solving processes. This study examined, using a computer simulation technique, the effects of recursion in problem-solving processes on the problem-solving time. Results indicate that the recursions at the early stage of problem-solving processes scarcely influenced the problem-solving time, which is contrasted with the case of the recursions at the final stage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.3169-3181
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2015
Nowadays, online word-of-mouth has become a powerful influencer to marketing and sales in business. Opinion mining and sentiment analysis is frequently adopted at market research and business analytics field for analyzing word-of-mouth content. However, there still remain several challengeable areas for 1) sentiment analysis aiming for Korean word-of-mouth content in film market, 2) availability of machine learning models only using linguistic features, 3) effect of the size of the feature set. This study took a sample of 10,000 movie reviews which had posted extremely negative/positive rating in a movie portal site, and conducted sentiment analysis with four machine learning algorithms: naïve Bayesian, decision tree, neural network, and support vector machines. We found neural network and support vector machine produced better accuracy than naïve Bayesian and decision tree on every size of the feature set. Besides, the performance of them was boosting with increasing of the feature set size.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.01a
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pp.279-280
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2014
정보통신기술의 발달로 말미암아 병의원에서도 다양한 정보시스템의 도입이 활발하고, 초기에는 데이터의 전자적 관리 및 공유를 위한 시스템이 주를 이루었으나 점차 병의원 운영관리에 대한 직접적인 의사결정지원 기능이 강조되고 있다. 그러나 기존의 시스템들은 대부분 의료 전문가들의 지식에 기반하여 진료행위가 정해진 절차를 벗어나지 않도록 하는 데에만 초점을 맞추었고, 환자나 경영자 입장을 충분히 고려하지 못하였다. 이에 본 논문에서는 전문적 의료 지식 베이스가 아닌 병의원에서 수집된 데이터를 기반으로 다양한 참여자들에게 유용한 기능을 제공하기 위한 능동형 임상의사결정지원시스템의 개념과 구조에 대하여 논의하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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