The location decision problem for distribution center is one of the most important problem in business logistics system. Because the proportion of holding and transportation cost to physical distribution cost in our country exceed the 60%, a corporation must feel strong pressure to investigate the location problem for distribution center. This paper presents an algorithm for determining the best location of distribution center in consideration with physical distribution cost, demand, and customer location. The methods of determining the distribution center location is that firstly many of proposed sites are built up where demand position is distributed, and then optimal location of distribution center is selected.
It has been recognized as an important issue to design optimally a firm's logistics network for minimizing logistics cost and maximizing customer service. It is, however, not easy to get an optimal solution by analyzing trade-off of cost factors, dynamic and interdependent characteristics in the logistics network decision making. Although there has been some developments in a system which helps decision making for logistics analysis, it is true that there is no system for enterprise-wise's on-site support and methodical logistics decision. Specially, E-biz process along with information technology has been made dramatic advance in a various industries, there has been much need for practical education closely resembles on-site work. The software developed by this study materializes efficient algorithm suggested by recent studies in key topics of logistics such as location and allocation problem, traveling salesman problem, and vehicle routing problem and transportation and distribution problem. It also supports executing a variety of experimental design and analysis in a way of the most user friendly based on Java. In the near future, we expect that it can be extended to integrated supply chain solution by adding decision making in production in addition to a decision in logistics.
In the location science, environmental effect becomes a new main consideration for site selection. For the unwanted facility location selection, decision makers should consider the cost of resolving the environmental conflict. We introduced the negative influence cost for the facility which was inversely proportional to distance between the facility and residents. An unwanted facility location problem was suggested to minimize the sum of the negative influence cost and the transportation cost. The objective cost function was analyzed as nonlinear type and was neither convex nor concave. Three GRASP (Greedy Randomized adaptive Search Procedure) methods as like Random_GRASP, Epsilon_GRASP and GRID_GRASP were developed to solve the unwanted facility location problem. The Newton's method for nonlinear optimization problem was used for local search in GRASP. Experimental results showed that quality of solution of the GRID_GRASP was better than those of Random_GRASP and Epsilon_GRASP. The calculation time of Random_GRASP and Epsilon_GRASP were faster than that of Grid_GRASP.
Location prediction has been successfully utilized to provide high quality of location-based services to customers in many applications. In its usual form, the conventional type of location prediction is to predict future locations based on user's past movement history. However, as location prediction needs are expanded into much complicated cases, it becomes necessary quite frequently to make inference on the locations that target user visited in the past. Typical cases include the identification of locations that infectious disease carriers may have visited before, and crime suspects may have dropped by on a certain day at a specific time-band. Therefore, primary goal of this study is to predict locations that users visited in the past. Information used for this purpose include user's demographic information and movement histories. Data mining classifiers such as Bayesian network, neural network, support vector machine, decision tree were adopted to analyze 6868 contextual dataset and compare classifiers' performance. Results show that general Bayesian network is the most robust classifier.
A decision support system DSS-WQMRA (Decision Support System-Water Quality Management in Rural Area) was developed to help regional planners for the water quality management in a rural basin. The integrated model DSS-WQMRA, written in JAVA, includes four subsystems such as a GIS, a database, water quality simulation models and a decision model. In the system, the GIS deals with landuse and the location of pollutant sources. The database manages each data and supplies input data for various water quality simulation models. the water quality simulation model is composed of the GWLF( Generalized Watershed Loading Function), PCLM(Pollutant Loading Calculation Module) and the WASP5 model. The decision model based on mixed integer programming is designed to determine optimal costs and thus allow the selection of managemental practices to meet the water quality criteria. The methodology was tested with an example application in the Bokha River Basin, Kyunggi Province in Korea. It was proved that the integrated model DSS-WQMRA could be very useful for water quality management including the non-point source pollution in rural areas.
Purpose: Precision agriculture includes determining the right amount of nitrogen for a specific location in the field. This work focused on developing and validating a model using variable rate nitrogen application based on the estimated SPAD value from the ground-based image sensor. Methods: A variable rate N application based on the decision making system was performed using a sensor-based variable rate nitrogen application system. To validate the nitrogen application decision making system based on the SPAD values, the developed N recommendation was compared with another conventional N recommendation. Results: Sensor-based variable rate nitrogen application was performed. The nitrogen deficiency level was measured using the image sensor system. Then, a variable rate application was run using the decision model and real-ti me control. Conclusions: These results would be useful for nitrogen management of corn in the field. The developed nitrogen application decision making system worked well, when considering the SPAD value estimation.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제16권4호
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pp.488-496
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2016
This paper presents a low-complexity non-iterative soft-decision Bose-Chaudhuri-Hocquenghem (SD-BCH) decoder architecture and design technique for wireless body area networks (WBANs). A SD-BCH decoder with test syndrome computation, a syndrome calculator, Chien search and metric check, and error location decision is proposed. The proposed SD-BCH decoder not only uses test syndromes, but also does not have an iteration process. The proposed SD-BCH decoder provides a 0.75~1 dB coding gain compared to a hard-decision BCH (HD-BCH) decoder, and almost similar coding gain compared to a conventional SD-BCH decoder. The proposed SD-BCH (63, 51) decoder was designed and implemented using 90-nm CMOS standard cell technology. Synthesis results show that the proposed non-iterative SD-BCH decoder using a serial structure can lead to a 75% reduction in hardware complexity and a clock speed 3.8 times faster than a conventional SD-BCH decoder.
다차원 데이터 집합에서 서로 지배되지 않는 데이터로 구성된 부분 집합을 스카이라인이라고 한다. 스카이라인 계산은 다차원 데이터를 대상으로 한 의사결정에 유용한 연산이다. 그러나 스카이라인이 지나치게 큰 경우 이를 의사결정에 활용하기 어려울 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 제시하는 원점의 이동, 원점으로부터의 각도와 거리 정보를 반영하여 스카이라인의 일부를 효율적으로 구하는 방법을 모색하였다. 제안한 알고리즘은 스카이라인에 속하지 않는 데이터를 신속하게 제거해가며, 사용자의 요구를 점진적으로 반영할 수 있다는 특징을 갖는다. 알고리즘의 효율성은 실험을 통해 검증하였다.
This study describes a method of finding an optimal path of a soccer robot by using a concentric circle method with different radii of rotation. Comparing with conventional algorithms which try to find the shortest path length, the variable concentric circle method find the shortest moving time. The radius fur the shortest moving time for a given ball location depends on the relative location between a shooting robot and a ball. Practically it is difficult to find an analytical solution due to many unknowns. Assuming a radius of rotation within a possible range, total path moving time can be calculated by adding the times needed for straight path and circular path. Among these times the shortest time is obtained. In this paper, a graphical solution is presented such that the game ground is divided into 3 regions with a minimum, medium, and maximum radius of rotation.
This study shows that the SWOT is efficient to select a factor which is valuable as worth consideration when a decision making is necessary. Such processing of information is able to present the policy for the development of bio-industry in northern area of Kyonggi province, and create the pragmatic value and effect in carrying out the policy. The object of this study is to survey present conditions, to analyze the development of bio-industry in northern area of Kyonggi province by the decision making method of the SWOT model, to suggest a plan for the prospect of continued development field and the location of industry, and to extract fundamental data for establishment of annual action and investment plan which can develop bio-industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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