Output factors for 6MeV electron were directly measured under the condition of an individual beam cutout and these factors were compared with the output factors by 1D method which is an easy means to predict the output factors of electron beam. Output factors by 1D method are defined as output factors of rectangular fields where one side is always equal to the side of the square reference field and the output of an arbitrary rectangular field X, Y is given by the product of the 1D output factors. The output of very large square fields is overestimated using 1D method for the 6MeV electron, but it results in agreement with measured data under the condition of an individual cutout within 1% error adopting a correction factor $CF=C\times$[(X-10)(Y-10)/$\mid$(X-10)(Y-10)$\mid^{1/2}]$.
Agriculture is more influenced by environmental factors rather than other industries. Among the environmental factors, the meteorological conditions mainly impact the output of agricultural products. Hence, the purpose of this study is to analyze the impact of meteorological factors on the output of elemental agricultural products. As a first step, we obtained the data of the meteorological factors (i.e., precipitation, humidity, temperature, insolation, snowdrifts, wind velocity) and the output of the various agricultural products (i.e., grain, fruits and vegetables, root crops, green vegetables, seasoned vegetables, fruits, special crops) from the year 1990 to 2009 (20 years) of Seoul and the six metropolitan cities in Korea. Then, the analysis of the correlation between the agricultural product with the largest output and the meteorological factors of the place where the corresponding agricultural product is most produced, was carried out in order to determine the core meteorological factor that most impacts the output of agricultural product. The correlation analysis revealed that humidity, insolation and wind velocity have been the crucial meteorological factors to influence the output of the agricultural products. From the result, we can induce that the meteorological forecast information about the vital meteorological factors, i.e., humidity, insolation and wind velocity, facilitates the optimized cultivation plan to maximize the output of agricultural products.
We propose a method for selection of input-output factors in DEA. It is designed to select better combinations of input-output factors that are well suited for evaluating substantial performance of DMUs. Several selected DEA models with different input-output factors combinations are evaluated, and the relationship between the computed efficiency scores and a single performance criterion of DMUs is investigated using decision tree. Based on the results of decision tree analysis, a relatively better DEA model can be chosen, which is expected to well represent the true performance of DMUs. We illustrate the effectiveness of the proposed method by applying it to the efficiency evaluation of 101 listed companies in steel and metal industry.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.54
no.4
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pp.188-194
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2005
There are many factors that affect on the system output of Photovoltaic(PV) power generation; the variation of solar radiation, temperature, energy conversion efficiency of solar cell etc. This paper suggests a methodology for calculation of PV generation output using the probability distribution function of irradiance, PV array efficiency and revision factors of solar cell conversion efficiency. Long-term irradiance data recorded every hour of the day for 11 years were used. For goodness-fit test, several distribution (unctions are tested by Kolmogorov-Smirnov(K-S) method. The calculated generation output with or without revision factors of conversion efficiency is compared with that of CMS (Centered Monitoring System), which can monitor PV generation output of each PV generation site.
As a radiant heating panel gets more popularity, the need to study on evaluation method of thermal output of the panel also becomes increasing. Generally, the chamber using method is applied to evaluate the thermal output through an experiment. However, the chamber using method cannot be used due to the limitations on space and cost. EN1264 addresses the test equipment to evaluate the thermal output by using simpler experimental setup, and introduces application method in detail. However, there is not enough description of control methods to meet the experiment condition, and it is difficult to meet this when practical experiment. Therefore, this paper analysed the control error factors of when the thermal output experiment is performed. When EN1264 method is applied to evaluate the thermal output of the radiant floor heating panel, the error factor which is caused by the characteristic of test equipment cannot be removed by the control methods of chamber using method. In addition, the error factor can be occurred at the element which is located out of the control system. These possible error factors are defined as the characteristic error factors.
The purpose of the study is to identify risk factors and analyze risk impacts to increase R&D outcome by taking into consideration the activities undertaken in each phase of New Product Development(NPD) process. The paper builds on survey research that has been developed new IT products within the past 5 years at SAMSUNG and LG subsidiaries in the Republic of Korea. This study identified risk factors in accordance with NPD process and evaluated the identified risk factors with survey questionnaires. To analyze the risk impacts were used to perform a logistic regression analysis based on R&D output. The impact of risk factors were higher for the low-output group. High-output group took a risk into consideration unique undertakings in project management and managed risk factors effectively in order to increase R&D output. Consequently, with the aim of improving output of R&D, a risk management is necessary to identify the risk factors for each phase of NPD and focus on managing risk factors with great effect.
Firstly, this study has analyzed the following factors affecting the optimum specifications and design of distributive transformers: 1. Facilities installation cost per unit power output. 2. Facilities operating & maintenance cost per unit power output. 3. Production cost per unit power output. 4. Load factor. 5. Loss factor. Secondly, it has clarified the relations between the following factors and the specifications and design of distributive transformers; 1. No-load loss., 2. Load loss., 3. Voltage regulation., 4. Exciting current. Finally, it has determined the method of the most economic design for the transformers using the above factors and relations, and, for optimum the illustrative purpose, suggested their optimum specifications, way of evaluation, and merits by means of typical example.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.3
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pp.75-90
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1998
The improper use of input and output factors in DEA has a critical and negative impact on the efficiency measurement and the discernment of decision making units(DMUs) : hence the proper selection Process of the factors should precede the actual applications of DEA. In this paper, we propose a new approach to selecting proper factors based on Tofallis' partial efficiency evaluation method(1996). With the approach, the factors aye clustered by measuring their respective partial efficiencies and analyzing the rank correlations of them. The method and procedure we propose in this paper are then applied to measure the efficiencies of the public libraries in Seoul District area, and the results show that the proposed approach can provide meaningful information to improve discernment of the DMUs while using less number of input factors (and less information). The proposed method can be effectively used in the situation where the number of the DMUs to be considered is relatively small compared to the number of available input and output factors, which usually lessens the power to identify the inefficient units in DEA.
Evaluating the sources of economic output is obviously important, and numerous attempts have been made to judge the impact of many different factors on economic output. It is widely accepted that high-technology(HT) is one of the important factors in economic output. This paper empirically explores the impacts of HT exports on economic output using a cross-county analysis based on data from 89 countries for the year 1988-2000. To this end, several versions of the neoclassical growth models, explicitly including HT exports, are estimated. Subject to the appropriate caveats, the results provide further support for several key conclusions of the former studies - investment in physical capital, population growth, and the human capital are important in accounting fer economic output across countries. More importantly, it is concluded that HT exports significantly contribute to economic output. Interestingly, the conclusion is valid f3r developing countries, but not far developed countries.
This study investigates the potential components for academic research collaboration, and the factors that make it possible to achieve higher academic productivity. The components include collaboration factors and a collaboration model. We use two major collaboration factors to develop a framework for understanding the mechanisms that influence academic research collaborations: motivational factors and mediating factors. Motivational factors include self-motivation and trust whereas mediating factors are collaboration orientation and peer support. We analyze the effect for use of e-collaboration with research performance, reward, and satisfaction with e-research output. A survey of academicians was conducted, and by using the factor analysis and the structural equation model with SPSS 20 AMOS, we illustrate the possible influence of these factors on research performance and satisfaction. We discovered that both motivational and mediating factors play important roles on the success of academic research. This study offers several implications for academicians. We develop a parsimonious research model, which is related to e-collaboration in academic research. This unique model offers academicians to achieve good publication output from the research team. The motivational factor, self-motivation and trust, are important factors which has received positive impact of mediating factor collaboration orientation and peer support. Our research sheds light on the crucial factors for use of e-collaboration which offer the ultimate effect on performance and satisfaction with e-research output. Satisfaction motivates people to work more and more on the field of their interest, thereby influencing the performance of academicians. Rewards should be distributed according to performance of the individual, which will motivate the person to become more enthusiastic for his work of interest. Our evidence suggests that in understating the collaborative process, one must account for the context in which the collaboration occurs, the motivation of the collaborators, the scope and nature of the project, the roles and activities undertaken, and interpersonal processes such as trust. Researchers' motivations for engaging in collaboration were both instrumental and intrinsic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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