Purpose: This study aims to identify the assessment criteria on textile and apparel supply chain management performance. Research design, data, and methodology: An integrated method of Delphi, quantitative survey, and ANP, in which Delphi with Kamet principle was applied to define the set of criteria, quantitative survey with reliability and validity test was utilized to ensure the match between the set of criteria and the whole textile and apparel industry, and ANP was used to derive weights of these criteria. Results: The set of supply chain management performance evaluation criteria composes of seven criteria namely order fulfillment quality, agility, costs, asset management, information sharing, innovation, and product development and 19 sub-criteria. Conclusions: This study theoretical contribution is the proposition of the set of evaluation criteria on supply chain performance. Regarding practical contribution, the study findings are guidelines for T&A companies in assessing and improving their supply chain capability. However, the findings are only for Vietnamese T&A context. Future research, therefore, may be expanded to other regions or countries' T&A industry. Additionally, future step to this study may be the utilization of other techniques of MCDM or methodological approaches like multiple regression, PLSSEM in defining weights of criteria or performance evaluation.
본 연구에서는 통신망 노드에서의 큐잉 노드에서의 큐잉 지연 성능 보장을 위한 스케쥴링 알고리즘을 제안하였다. GPS (Generalized Processor Sharing) 개념을 확장하여 트래픽 클래스 단위의 서비스 커브를 정의하고 정의된 서비스 커브들 간의 관계를 규정짓는 시스템 방정식을 유도하였다 이러한 시스템 방정식을 기반으로 GPS 서버에서 정의 되는 세션별 가중치 값을 요구된 지연 성능과 트래픽 파라미터를 사용하여 구하였다 이와같이 유도된 가중치 값을 적용하여 GPS 알고리즘의 변형인 소위 '대역할당 알고리즘'을 소개하였다 유도된 시스템 방정식은 대역할당 알고리즘이 구현되는 서버 동작의 구체적 모델링이다 또한 대역할당 알고리즘에 수반되는 호 수락 제어조건도 도출 함으로써 수용된 모든세션들의 결정적 지연성능품질이 보장될수 있도록 하였다 가중치 값은 고정된 값이 아니고 망 노드의 상태에 따라 역동적으로 튜닝 되도록 정의되었으며 이로써 대역폭 사용의 사용의 효율성이 중대되는 특성을 갖는다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권4호
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pp.235-247
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2013
The evolution of information technology and proliferation of hospital management and managerial applications of computing has led to change in the characteristics, uses and evaluations of software for the hospital management. With the growing proliferation of microcomputer use and the value-added for management strategies, more and more software has been massively developed, produced and distributed for the hospital industry. The user is faced with an increasingly difficult choice in the evaluation and selection of software. For many reasons, users frequently must rely on expert evaluations of the technical functions and quality of software. The objectives of this study are to provide selection criteria for an Electronic Medical Record (EMR) and to develop an evaluation framework for the Hospital Information Systems. The major findings of our study are as follows (1) the identification of EMR evaluation characteristics (2) the design and development of EMR selection model and (3) the evaluation of the importance for EMR characteristics using Analytic Hierarchy Process (AHP). We identify 6 characteristics and 22 sub-characteristics of the EMR, calculate their weights, and decide the best configuration. Especially, the AHP methodology can be applied to gather knowledge from multiple experts. Because AHP can 1) facilitate the participation of multiple experts 2) increase group productivity and therefore result in both quantitatively and qualitatively superior outcomes than that of a single individual's work 3) provide a mechanism for reconciling conflict from multiple expert 4) validate the acquired knowledge, providing consistency of facts, and 5) enhance the accuracy reliability of the acquired knowledge increase through of the reliability provided by consensus across multiple experts. Although some further research is required, the proposed model can be regarded as a basis for the selection of EMR.
한정된 자원을 가진 전장 환경에서 다수의 표적을 효과적으로 제압하는 사격 계획을 수행하기 위한 기반정보로써, 표적에 대한 분석을 통해 표적의 위협도를 정량적으로 산출하여 높은 위협도를 가지는 표적에 대해 우선순위를 부여하는 과정이 필수적이다. 그러나 대지표적에 대한 위협 평가 알고리즘에 대한 연구는 아직 초기 수준에 머무르고 있다. 이를 고려하여, 본 논문에서는 다수의 대지표적을 위한 위협 평가 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 표적 및 보호자산의 형태를 고려하여 근접도 연산을 수행한 후, 무장 및 보호 자산의 중요도에 따른 가중치를 설정하여 표적 성질을 고려한 표적의 위협도를 산출하는 것을 핵심으로 한다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 시뮬레이션 및 가시화를 통해 성능 평가 및 검증을 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 알고리즘은 무장 및 보호자산의 위치가 다양한 환경에서 무장 및 보호자산의 중요도를 나타내는 가중치에 따라서 위협도 평가를 효과적으로 수행함으로써, 실제 대지 무기 체계에 적용할 시에 높은 효용성 및 효과가 기대된다.
무선 전송 용량의 향상을 위해 다른 주파수 대역을 사용하는 복수 개의 무선 인터페이스를 결합하여 동시에 사용하는 것을 고려할 수 있다. 본 논문에서는 복수 개의 Wi-Fi 인터페이스를 갖는 시스템을 대상으로, 인터페이스 결합 사용을 위한 링크 결합과 다중경로 TCP(MPTCP)의 두 기법을 실험을 통해 성능을 비교, 분석한다. 실험은 트래픽 종류, 네트워크 지연 시간, 무선 채널 품질, 인터페이스 장애 등의 다양한 조건이 고려되었다. 실험 결과, 인터페이스 결합을 통한 다중 전송은 큰 수율 이득이 있었다. 하지만, 링크 결합 기법은 패킷 전달 순서의 변경으로 중복 TCP 응답이 발생하여 MPTCP보다 낮은 수율을 보였고, 이의 개선을 위해 응답 필터링이 적용될 경우 이득이 있음을 확인하였다. 또, 링크 결합 기법에서 스케줄링 가중치의 조합에 따른 성능 차이가 있으므로 시공간에 따라 적응적으로 가중치를 조절할 필요가 있음을 보였다. 한편, 링크 결합 기법은 MPTCP 대비 빠른 반응으로 인해 긴 네트워크 지연 시간 및 인터페이스 장애 시 더 나은 성능을 보였다. 끝으로, 평균 소비 전력 계산을 위한 수학 모델을 제시하고, 이를 통해 각 기법의 소비 전력을 비교, 분석하였다.
This paper proposes a simultaneous control of frequency deviation and electric vehicles (EVs) battery state of charge (SOC) using load frequency control (LFC) and EV controllers. In order to provide both frequency stabilization and SOC schedule near optimal performance within the whole operating regions, a multiple-input multiple-output model predictive control (MIMO-MPC) is employed for the coordination of LFC and EV controllers. The MIMO-MPC is an effective model-based prediction which calculates future control signals by an optimization of quadratic programming based on the plant model, past manipulate, measured disturbance, and control signals. By optimizing the input and output weights of the MIMO-MPC using particle swarm optimization (PSO), the optimal MIMO-MPC for simultaneous control of the LFC and EVs, is able to stabilize the frequency fluctuation and maintain the desired battery SOC at the certain time, effectively. Simulation study in a two-area interconnected power system with wind farms shows the effectiveness of the proposed MIMO-MPC over the proportional integral (PI) controller and the decentralized vehicle to grid control (DVC) controller.
From the viewpoint of applications to manufacturing, data mining is a useful method to find the meaningful knowledge or information about states of processes. But the data from manufacturing processes usually have two characteristics which are multicollinearity and imbalance distribution of data. Two characteristics are main causes which make bias to classification rules and select wrong variables as important variables. In the paper, we propose a new data mining procedure to solve the problem. First, to determine candidate variables, we propose the multiple hypothesis test. Second, to make unbiased classification rules, we propose the decision tree learning method with different weights for each category of quality variable. The experimental result with a real PDP (Plasma display panel) manufacturing data shows that the proposed procedure can make better information than other data mining procedures.
Test and evaluation of weapon system is an important task to evaluate the performance of overseas weapon system purchasing project. Especially, quantitative evaluation of performances is hardly completed in defense projects where multiple criteria are conflicted each other. In order to solve this problem, we apply Axiomatic Design (AD) and Inner Dependence AHP method. First, finite functional requirements (FRs) are categorized in hierarchy structure by selecting proper design parameters (DPs) to implement their corresponding FRs. If there are no ways to select DPs when design is coupled between FRs and DPs, then inner dependence is allowed to overcome the strict rule of independence in AHP. Second, the weights of DPs are calculated by applying both Inner Dependence AHP method for coupled design and normal AHP method for uncoupled or decoupled design. Finally, information axiom of AD is applied to the proposed weapon systems by calculating information contents for all parameters. Weapon system with minimum sum of information contents is considered as the best solution. The proposed method in this study should be used in multiple criteria decision making problems involving various conflicting criteria.
Yang, Beodeul;Park, Young Chul;Kim, Koanhoi;Kim, Hyungwoo;Jeong, Hyunwoo
동의생리병리학회지
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제32권1호
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pp.75-79
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2018
Animal models of atopic dermatitis (AD) are widely used to investigate therapeutic effects of candidates for AD. However, the characteristics of each model are not fully understood. This study was designed to compare the animal models of dermatitis induced by dinitrofluorobenzene (DNFB) and oxazolone (Ox). We investigated the effects of DNFB and Ox on skin thicknesses and weights as well as skin lesions associated with AD such as scale, crust and erythematous eruption, and histopathological changes such as hyperkeratosis, dermal and epidermal hyperplasia and immune cell infiltration in inflamed tissues. Multiple application of 0.5% Ox onto the skin increased skin thickness and weight compared to those of DNFB treated mice, as well as those of normal mice. In addition, topical application of DNFB induced marked scale, crust and erythematous eruption, while Ox induced erythematous eruption and mild scale and crust. Histopathological examination revealed that 0.5% Ox induced marked hyperplasia in the dermis and epidermis, large vesicles, spongiotic changes, mild hyperkeratosis and immune cell infiltration in balb/c mice. These data suggest that multiple applications of Ox can induce chronic AD like dermatitis in balb/c mice.
The ordinary multiple criteria decision making (MCDM) approach requires two types of input, alternative values and criterion weights, and employs two schemes of alternative prioritization, dominance and potential optimality. This paper allows for incomplete information on both types of input and gives rise to the dominance relationships and potential optimality of alternatives. Unlike the earlier studies, we emphasize that incomplete information frequently takes the form of strict inequalities, such as strict orders and strict bounds, rather than weak inequalities. Then the issues of rising importance include: (1) The standard mathematical programming approach to prioritize alternatives cannot be used directly, because the feasible region for the permissible decision parameters becomes an open set. (2) We show that the earlier methods replacing the strict inequalities with weak ones, by employing a small positive number or zeroes, which closes the feasible set, may cause a serious problem and yield unacceptable prioritization results. Therefore, we address these important issues and develop a useful and simple method, without selecting any small value for the strict preference information. Given strict information on both types of decision parameters, we first construct a nonlinear program, transform it into a linear programming equivalent, and finally solve it via a two-stage method. An application is also demonstrated herein.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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