Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.10
no.1
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pp.79-83
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1985
This purpose of this study is to suggest a tentative model for project selection of information system. In constructing a mathematical model, quantification of decision criteria is tried to lessen difficulties of measuring benefits of information system project. Suggested model enables us to select projects in the context of portfolio and information system policy.
In recent, an unfaithful construction bring about many social problems. The bidding process considering bidding price firstly is one of the reasons raising an unfaithfull construction work. Thus, we should consider many other criteria including bidding price in the bidder selection process. This paper suggests an analytic hierarchy process(AHP) model for selecting the best bidder of a large construction project. A questionnaire was used to obtain domain experts' opinion about criteria to be considered in the bidding process. A hierarchical structure of the AHP model is formed using criteria obtained in the survey. The model consists of bidding price, construction capability, financial status, faith, and their 17 sub-attributes. The relative importance of bidders are judged by pairwise comparison or absolute measurement. An illustrative example is given to show the process selecting the best bidder using the suggested AHP model.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.22
no.1
s.55
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pp.65-85
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2005
This study proposes a new site selection model which reflects integrated opinions of several groups and identifies sites through objectivity of selection procedure. The proposed model consists of two parts, Analytic Hierarchy Process(AHP) and Geographic Information(GIS). This model was applied to Seocho-gu in Seoul. First, library site selection criteria were determined through literature study. Hierarchical relationship based on the questionnaire was determined and refined to be suited to Seocho-gu case. A survey was conducted with three groups, namely, library users, librarians, and public worker. A few inconsistent answers to the survey questionnaire were excluded and the relative importance of each criterion was measured. Next, an overlay method was used and the relative importance was used as a weight for selecting candidates. This process excluded the areas where a library was unable to be built, for example, rivers, military areas, other restricted areas by law, etc. and resulted in seventy-five sites. Five groups of candidates were identified according to the similarity of criteria. Finally, four groups, after eliminating one lowly fitted group, were determined.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.7
no.3
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pp.87-95
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2008
The purpose of this study is to provide a decision support to select an appropriate rapid prototyping(RP) machine that suits the application of a part. Selection factors include concept model, form/fit/functional model, pattern model for molding, material property, build time and part cost that greatly affect the performance of RP machines. However, the selection of a RP is not an easy decision because they are uncertain and vague. For this reason, the aim of this research is to propose hybrid multiple attribute decision making approaches to effectively evaluate RP machines. In addition, because subjective considerations are relevant to selection decision, a fuzzy logic approach is adopted. The proposed selection procedure consists of several steps. First, we identify RP machines that the users consider. After constructing the evaluation criteria, we calculate the weights of the criteria by applying the fuzzy Analytic Hierarchy Process(AHP) method. Finally, we construct the fuzzy Technique of Order Preference by Similarity to Ideal Solution(TOPSIS) method to achieve the ranking order of all machines providing the decision information for the selection of RP machines.
Raqab, Mohammad Z.;Al-Jarallah, Reem A.;Al-Mutairi, Dhaifallah K.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.24
no.2
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pp.129-142
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2017
In this paper we consider the problem of the model selection/discrimination among three different positively skewed lifetime distributions. Lindley, Weibull, and gamma distributions have been used to effectively analyze positively skewed lifetime data. This paper assesses how much closer the Lindley distribution gets to Weibull and gamma distributions. We consider three techniques that involve the likelihood ratio test, asymptotic likelihood ratio test, and minimum Kolmogorov distance as optimality criteria to diagnose the appropriate fitting model among the three distributions for a given data set. Monte Carlo simulation study is performed for computing the probability of correct selection based on the considered optimality criteria among these families of distributions for various choices of sample sizes and shape parameters. It is observed that overall, the Lindley distribution is closer to Weibull distribution in the sense of likelihood ratio and Kolmogorov criteria. A real data set is presented and analyzed for illustrative purposes.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1998.10a
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pp.75-78
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1998
The selection criteria of the Authorized Stockage List(ASL) in the Army is based on Army Regulation(AR)409, the selection method of ASL is not considered in cost, weight and volume of repair parts. This paper is focused on developing for a new selection model taking account of cost, weight and volume of repair parts. This model is applied to data of a division. The ASL selected in the model is more reduced in cost, weight and volume than that of the previous method.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.22
no.5
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pp.507-518
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2015
It is not easy to select a linear mixed model since the main interest for model building could be different and the number of parameters in the model could not be clearly defined. In this paper, performance of conditional Akaike Information Criteria and its bias-corrected version are compared with marginal Bayesian and Akaike Information Criteria through a simulation study. The results from the simulation study indicate that bias-corrected conditional Akaike Information Criteria shows promising performance when candidate models exclude large models containing the true model, but bias-corrected one prefers over-parametrized models more intensively when a set of candidate models increases. Marginal Bayesian and Akaike Information Criteria also have some difficulty to select the true model when the design for random effects is nested.
Although the impact of technological partner selection on the success of technological alliance is critical, little attention has been paid to the area of technological alliance partner selection criteria and the relationship between partner selection criteria and success factors of alliance. This study bridges this gap by understanding previous studies of general alliance partner selection criteria such as marketing, international, logistics and production alliances. I drew technological alliance partner selection criteria using AHP method with 12 experts who are currently in charge of technological alliance activities at Korean Venture Companies. This study found 4 criteria such as 'task-related', 'partner-related', 'learning-related', 'risk-related' criteria with 14 items and the relative importance of technological alliance partner selection showed as follows: 'risk-related', 'learning-related', 'partner-related', 'task-related' criteria. In order to test the relationship between technological partner selection criteria and performance, I used 215 survey data of Korean Venture Companies. The results showed that 'partner-related' and 'task-related' criteria had strong positive impacts on the success of technological alliance. Further, I put 4 moderating variables into the study model in order to see their moderating effects. However, no moderating variable showed significant effects. In conclusion section, I discussed the findings and implications of this study and directions for future studies.
Purpose: This study aims to introduce a hybrid MCDM model to support the selection of retail store location. Research design, data, and methodology: The hybrid approach of ANP and TOPSIS was used to address the location selection problem. The ANP technique was employed to compute the weights of the selection criteria, whilst the TOPSIS was used to rank alternatives. The proposed approach was then applied into a fashion company in Vietnam to select the best alternatives to be the retail store. Results: The results showed that Candidate 1 - Hai Ba Trung street is the most appropriate selection for locating retail stores. Conclusions: The proposed approach provides the decision makers with more useful methods than traditional ones. Therefore, the model can be applied to the location selection in all industries. In terms of academic contribution, the selection criteria proposed in the research can devote to the literature in the selection of location along with the concept of distribution channels. Additionally, the research also provides insight and guidelines for firms in making decision on retail store location based on limited resources to avoid the waste of funds. However, the results only answer to the context of Vietnam - a developing country. Thus, future research may be extended to developed countries where have better conditions.
Supplier selection process is one of the most important arenas of production and logistics management for many companies. This study explores the application of the analytic network process (ANP) approach for the evaluation of suppliers based on several different evaluation criteria. The ANP approach in this study is capable of providing priorities of suppliers that capture network relationships among several evaluation criteria which are not independent. Therefore this study provides value to practitioners by providing a generic model for supplier selection. In addition, for researchers, it demonstrates further research possibilities for more complex decision making problems using ANP.
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