Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.35
no.3
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pp.203-212
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2009
The bullwhip effect refers to the phenomenon where demand variability is amplified when one moves upward a supply chain. In this paper, we exactly quantify the bullwhip effect for cases of seasonal demand processes in a two-echelon supply chain with a single retailer and a single supplier. In most of the previous research, some measures of performance for the bullwhip effect are developed for cases of non-seasonal demand processes. The retailer performs demand forecast with a multiplicative seasonal mixed model by using the minimum mean square error forecasting technique and employs a base stock policy. With the developed bullwhip effect measure, we investigate the impact of seasonal factor on the bullwhip effect. Then, we prove that seasonal factor plays an important role on the occurrence of the bullwhip effect.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.62
no.11
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pp.1590-1597
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2013
Electric power is an important part in economic development. Moreover, an accurate load forecast can make a financing planning, power supply strategy and market research planned effectively. This paper used the fuzzy logic system to predict the regional electric power load. To design the fuzzy prediction system, the correlation-based clustering algorithm and TSK fuzzy model were used. Also, to improve the prediction system's capability, the moving average technique and relative increasing rate were used in the preprocessing procedure. Finally, using four regional electric power load in Taiwan, this paper verified the performance of the proposed system and demonstrated its effectiveness and usefulness.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.14
no.1
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pp.103-117
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1988
Replacement demand plays an important role to forecast the total demand of durable goods, while most of the diffusion models deal with only adoption data, namely initial purchase demand. This paper presents replacement demand forecasting models incorporating repurchase rate, multi-ownership, and dynamic product life to complement the existing diffusion models. The performance of replacement demand forecasting models are analyzed and practical guidelines for the application of the models are suggested when life distribution data or adoption data are not available.
This paper applies Support Vector Regression (SVR) to estimate and forecast nonlinear autoregressive integrated (ARI) model of the daily exchange rates of four currencies (Swiss Francs, Indian Rupees, South Korean Won and Philippines Pesos) against U.S. dollar. The forecasting abilities of SVR are compared with linear ARI model which is estimated by OLS. Sensitivity of SVR results are also examined to kernel type and other free parameters. Empirical findings are in favor of SVR. SVR method forecasts exchange rate level better than linear ARI model and also has superior ability in forecasting the exchange rates direction in short test phase but has similar performance with OLS when forecasting the turning points in long test phase.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.13
no.3
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pp.377-385
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2012
The Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) system is a key component of CNS/ATM recommended by the International Civil Aviation Organization (ICAO) as the next generation air traffic control system. ADS-B broadcasts identification, positional data, and operation information of an aircraft to other aircraft, ground vehicles and ground stations in the nearby region. This paper explores the ADS-B based trajectory prediction and the conflict detection algorithm. The multiple-model based trajectory prediction algorithm leads accurate predicted conflict probability at a future forecast time. We propose an efficient and accurate algorithm to calculate conflict probability based on approximation of the conflict zone by a set of blocks. The performance of proposed algorithms is demonstrated by a numerical simulation of two aircraft encounter scenarios.
It is a major objective for the management and operation of water resources system to forecast streamflows. The applicability of artificial neural network model to hydrologic system is analyzed and the performance is compared by statistical method with observed. Multi-layered perception was used to model rainfall-runoff process at Pyung Chang River Basin in Korea. The neural network model has the function of learning the process which can be trained with the error backpropagation (EBP) algorithm in two phases; (1) learning phase permits to find the best parameters(weight matrix) between input and output. (2) adaptive phase use the EBP algorithm in order to learn from the provided data. The generalization results have been obtained on forecasting the daily and hourly streamflows by assuming them with the structure of ARMA model. The results show validities in applying to hydrologic forecasting system.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.24
no.12
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pp.138-146
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2010
On wind turbine generators, the speed and volume of the wind affect the turbine angle speed which finally determines the output level of the electric power. However it is very difficult to forecast correctly the future power output and quality based on previous fixed sampling methods. This paper proposes a variable sampling method based on Buneman frequency estimation algorithm to reflect the variations of the frequency and amplitude on wind power outputs. The proposed method is also verified through the performance test by comparing with the results from previous fixed sampling methods and the real measurement data.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.61
no.2
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pp.93-96
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2012
We have designed high performance prism light-guide plate (LGP) in 17 inch TFT-LCD. In test result to embody high brightness BLU in case of LGP of base and upper surface with 17 inch, thickness 8mm adding prism construct. Using optical simulation, we forecast the brightness and uniformity in LGP with prism structure. And we adopted novel injection mold method and Nickel stamper to make actual evolution sample. Novel injection mold process has steady heating time zone in heat cycle time of injection mold process. For this novel heat cycle control, we achieved above 90[%] height prism structure as our design. It is superior brightness improvement than previous that of printing form about some 20[%] and in this course to embody actual material it succeeded prism LGP production by 17 inch injection form process.
A slot restrictor air journal bearing has high load capacity and high stiffness. The stability characteristics of the slot restrictor air journal bearing are studied theoretically and experimentally to forecast and to prevent the whirl instability. As for the high speed rotating machinery, the instability called'whirl'occurs when the rotor rotates at a speed more than twice the resonant speed. Once the whirl occurs, rubbing contact between the journal and the bearing occurs mostly and the bearing-rotor system is destroyed ultimately. Therefore, the forecasting and prevention of the occurrence of whirl instability is a very important subject especially to develop highly efficient high speed rotating machinery. The bearing with the slot restrictor that varies about circumferential direction is used for the purpose of the prevention of whirl instability.
PEMFC(proton exchange membrane fuel cell) is most applicable to automobile in various types of fuel cell. However, to improve system dynamics and logn term Performance fuel cell is supported by auxiliary power unit forming hybrid system. The operating strategy of hybrid system influences on efficiency and stability. In this paper the proper strategies are compared each other considering power distribution and stable system operation. The chosen strategy is simulated by MATLAB simulink to forecast realization of fuel cell hybrid vehicle
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[게시일 2004년 10월 1일]
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