The aim of this study was to find an analytic solution to the problem of determining the optimal capacity (lot-size) of a batch-storage network to meet demand for a finished product in a system undergoing random failures of operating time and/or batch material. The superstructure of the plant considered here consists of a network of serially and/or parallel interlinked batch processes and storage units. The production processes transform a set of feedstock materials into another set of products with constant conversion factors. The final product demand flow is susceptible to short-term random variations in the cycle time and batch size as well as long-term variations in the average trend. Some of the production processes have random variations in product quantity. The spoiled materials are treated through regeneration or waste disposal processes. All other processes have random variations only in the cycle time. The objective function of the optimization is minimizing the total cost, which is composed of setup and inventory holding costs as well as the capital costs of constructing processes and storage units. A novel production and inventory analysis, the PSW (Periodic Square Wave) model, provides a judicious graphical method to find the upper and lower bounds of random flows. The advantage of this model is that it provides a set of simple analytic solutions while also maintaining a realistic description of the random material flows between processes and storage units; as a consequence of these analytic solutions, the computation burden is significantly reduced.
The chemical and mechanical characteristics of a new surface modifier, dichlorodimethysilane (DDMS, $(CH_3)_3SiCl_2$), for stiction-free polysilicon surfaces are reported. The main strategy is to replace the conventional monoalkyltrichlorosilane(MTS, $RSiCl_3$) such as octadecyltrichlorosilane (ODTS) or 1H,1H,2H,2H-perfluorodecyltrichlorosilane (FDTS) with dialkyldichlorosilane (DDS, $R_2SiCl_2$) with twit short chains, especially DDMS. DDMS, with shorter chains in aprotic media, rapidly deposits on the chemically oxidized polysilicon surface at room temperature and successfully prevents long cantilevers of 3 mm in length from in-use as well as release stiction. DDMS-modified polysilicon surfaces exhibit satisfactory hydrophobicity, long term stability and thermal stability, which are comparable to those of FDTS. DDMS as an alternative to FDTS and ODTS provides a few valuable advantages; ease in handling and long-term storage in solution, low temperature-dependence and low cost. In addition to the new modifier molecule, the simplified process of direct release right after washing the modified surface with isooctane was proposed to cut the processing time.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.26
no.4
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pp.51-69
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2019
One of the most considerate phenomena of the era of the Fourth Industrial Revolution is the use of digital devices. Digitalization is rapidly advancing through all areas of industry and life. Customer journey with digitalization is looking totally different from previous customer journey. The research targets were users of fashion, automobiles, cosmetics and online shopping malls. We analyzed 300 people for each valid questionnaire. The results of the study are as follows. First, it has been proven that digital experience affects positive (+) impact on purchasing intention and positive (+) impact on recommending intention and negative impact (-) on switching intent and subsequently affects positive impact (+) to purchase and incase of switching intent, negative impact (-) to purchase. Unlike traditional methods such as SPC(Service Profit Chain), the Digital experience to Purchase process Chain (DPC) has been identified to be suitable in the digital age. Second, the digital satisfied group (5 score-very satisfaction) has shown same result as above. However the digital neutral group (even though 4 score- satisfaction in five-point scale), specially in a highly competitive industry, has different from the satisfied group and 3 score-normal is same as dissatisfied group. It means that this group is that If there is a high level of attractiveness of substitute goods, there is a high possibility of switching them. It has supported Jones and Sasser [1995] that there have been two types of loyalty of true long-term loyalty and what we call false loyalty in the highly competitive industry zone which is commoditization or low differentiation, many substitutes, low cost of switching. Identifying true loyalty and false loyalty is crucial to establishing a customer experience strategy. it is necessary to actively utilize long-term digital experiences strategy to increase the total satisfaction of digital experience through all of customer purchasing journey in order to enhance the digital customer experience. It is difficult to see the effect as a one-time event. It should be scaled over the entire customer purchase process over a long period of time, which can positively affect purchase intention, recommendation intention, and conversion intention. This is also why it is difficult for second-runners to overtake first-runners in a short period.
Kim, Byung-Kyu;Lee, Changgil;Kim, Winter;Yoo, Mintaek;Lee, Ilhwa
Journal of the Korean Geotechnical Society
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v.38
no.11
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pp.43-54
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2022
The settlement at the railroad foundation is often the leading cause of track irregularity and potential derailment. The control of such deformation is considered necessary in track maintenance practice. Nevertheless, the monitoring process performed by in situ surveying requires an excessive amount of manpower and cost. The InSAR, a remote sensing technique by RADAR satellite, is used to overcome such a burden. The PS-InSAR technique is preferred for a long-term precise monitoring method. However, this study aims to obtain relatively brief analysis results from only two satellite images using the D-InSAR technique, while a minimum of 25 images are required for PS-InSAR. This study verifies the precision of D-InSAR within a few millimeters by inspecting railroad facilities and land settlements in Korea Railroad Research Institute's test track with images from TerraSAR-X Satellite. Multiple corner reflectors were adopted and installed on an embankment and the building roof to raise the surface reflectivity. Those reflectors were slightly adjusted periodically to verify the detecting performance. The results revealed the optimum distance between corner reflectors. Further, the deformation of railway tracks, slopes, and concrete structures was analyzed successively. In conclusion, this study indicates that the D-InSAR technique effectively monitors the short-term deformation of a broad area such as railway structures.
Although the number of venture start-ups has increased significantly, it is difficult to judge the success or failure based on short-term performance alone. The survival of a company cannot be guaranteed if it does not show sustainable growth prospects. As a growth factor for venture companies, the level of technology commercialization capability and competitive strategies are considered important. Recently, the emergence of innovative business models is creating new opportunities and driving the growth of numerous venture start-ups. This study tried to investigate the mediating effect of business model innovation in the relationship between technology commercialization capability, competitive strategy and the growth prospects of venture companies. For this, empirical analysis was conducted using the original data of the Research on the Precision Status of Venture Firms 2021. As a result, production, manufacturing, marketing capability, cost leadership and product differentiation had a positive(+) effect on growth prospects. The mediating effect of business model innovation between all factors except for manufacturing capacity and growth prospects was verified. This study expanded the scope of research by shedding new light on the factors influencing the long-term growth prospects of venture companies and revealing business model innovation as a new mediating variable. In future research, it is necessary to develop an objective measurement tool and to identify differences according to industrial characteristics.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.1
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pp.15-27
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2013
Because consumers tend to have negative opinion about a company that neglects social issues like poverty or pollution while it focuses on its own profit, a lot of companies have invested their resources in Corporate Social Responsibility(CSR). CSR has merits of image improving and profit gaining, on the other hand, it has also many shortcomings. First, the cost of CSR may become a heavy financial burden. Specifically, CSR tends to be implemented by a company's unilateral backup, and then this may impose a heavy burden on the company. Second, one cannot expect effects of CSR in a short-term. Because of these shortcomings, the unilateral CSR has gone into alteration of the type of CSR since 1980's. Instead of unilaterality, Cause-Related Marketing(CRM) began to be used for mutual profits among company, consumers, and society. That is, CRM has become to be spotlighted as a new type of CSR. It focuses on partnership between a company and consumers based on cause and mutual profit pursuing through this partnership. So, many contemporary companies prefer CRM activities that derive their positive corporate image, that increase their sales, and that reduce their financial cost. The IBM Matching Grants Program, which is the largest of the IBM-Employee partnership programs, is a typical CRM. This program enables employees and retirees to increase the value of their donations to educational institutions, hospitals, hospices, nursing homes, and cultural & environmental organizations with a matching gift from IBM. Hundreds of educational institutions and thousands of nonprofit organizations have benefited from the contributions by IBM. There might be various types of matching grants. For example, an employee might choose a lump-sum expense or partitioning a lump-sum into a series of small ongoing expenses for his (or her) donation, and a firm might match the employee's total contribution with a lump-sum expense or might match the employee's total contribution with a series of small ongoing expenses. However, it is not easy to find an academic research on which type of matching grant is preferred by employees. This paper shows that an employee prefers the type of matching grants that consists of a lump-sum expense for his (or her) contribution and a series of small ongoing expenses for a firm's contribution [or the type of matching grants that consists of a series of small ongoing expenses for an employee's contribution and a lump-sum expense for a firm's contribution] to the other types of matching grants.
The Indiana Department of Transportation (INDOT) has permitted the use of Lime Kiln Dust (LKD) as a low-cost construction material in creating a workable platform for soil modification (not for soil stabilization) since the early 1990s on selected projects. However, the enhanced strength of soils with LKD has not been accounted for in the subgrade stability calculations in the design process. This study was initiated to evaluate how the lime kiln dust is a comparable material to hydrated lime. A series of laboratory tests were performed to assess the mechanical benefits of lime kiln dust in combination with various predominant fine grained soils encountered in the State of Indiana, such as A-4, A-6 and A-7-6. In the course of this study, several tests such as the Atterberg limits, standard Proctor, unconfined compression, CBR, volume stability, and resilient modulus were performed. As a result, mixtures of fine grained soils with 5% lime or 5% LKD substantially improve unconfined compressive strength up to 60% - 400%. CBR values for treated soils are in the range of 25 to 70 while those for untreated soils range from 3 to 18. In general, significant increase in resilient moduli of the soils treated with lime and LKD was observed. This indicates that lime kiln dust may be a viable, cost effective alternative to hydrated lime in enhancing the strength of fine grained soils.
Kim, Sung Jin;Park, Hyungseok;Lee, Gun Ho;Chung, Se Woong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.88-88
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2021
최근 수자원과 수질관리 분야에 자료기반 머신러닝 모델과 딥러닝 모델의 활용이 급증하고 있다. 그러나 딥러닝 모델은 Blackbox 모델의 특성상 고전적인 질량, 운동량, 에너지 보존법칙을 고려하지 않고, 데이터에 내재된 패턴과 관계를 해석하기 때문에 물리적 법칙을 만족하지 않는 예측결과를 가져올 수 있다. 또한, 딥러닝 모델의 예측 성능은 학습데이터의 양과 변수 선정에 크게 영향을 받는 모델이기 때문에 양질의 데이터가 제공되지 않으면 모델의 bias와 variation이 클 수 있으며 정확도 높은 예측이 어렵다. 최근 이러한 자료기반 모델링 방법의 단점을 보완하기 위해 프로세스 기반 수치모델과 딥러닝 모델을 결합하여 두 모델링 방법의 장점을 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다(Read et al., 2019). Process-Guided Deep Learning (PGDL) 방법은 물리적 법칙을 반영하여 딥러닝 모델을 훈련시킴으로써 순수한 딥러닝 모델의 물리적 법칙 결여성 문제를 해결할 수 있는 대안으로 활용되고 있다. PGDL 모델은 딥러닝 모델에 물리적인 법칙을 해석할 수 있는 추가변수를 도입하며, 딥러닝 모델의 매개변수 최적화 과정에서 Cost 함수에 물리적 법칙을 위반하는 경우 Penalty를 추가하는 알고리즘을 도입하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 모델을 훈련시킨다. 본 연구의 목적은 대청호의 수심별 수온을 예측하기 위해 역학적 모델과 딥러닝 모델을 융합한 PGDL 모델을 개발하고 적용성을 평가하는데 있다. 역학적 모델은 2차원 횡방향 평균 수리·수질 모델인 CE-QUAL-W2을 사용하였으며, 대청호를 대상으로 2017년부터 2018년까지 총 2년간 수온과 에너지 수지를 모의하였다. 기상(기온, 이슬점온도, 풍향, 풍속, 운량), 수문(저수위, 유입·유출 유량), 수온자료를 수집하여 CE-QUAL-W2 모델을 구축하고 보정하였으며, 모델은 저수위 변화, 수온의 수심별 시계열 변동 특성을 적절하게 재현하였다. 또한, 동일기간 대청호 수심별 수온 예측을 위한 순환 신경망 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 개발하였으며, 종속변수는 수온계 체인을 통해 수집한 수심별 고빈도 수온 자료를 사용하고 독립 변수는 기온, 풍속, 상대습도, 강수량, 단파복사에너지, 장파복사에너지를 사용하였다. LSTM 모델의 매개변수 최적화는 지도학습을 통해 예측값과 실측값의 RMSE가 최소화 되로록 훈련하였다. PGDL 모델은 동일 기간 LSTM 모델과 동일 입력 자료를 사용하여 구축하였으며, 역학적 모델에서 얻은 에너지 수지를 만족하지 않는 경우 Cost Function에 Penalty를 추가하여 물리적 보존법칙을 만족하도록 훈련하고 수심별 수온 예측결과를 비교·분석하였다.
Surfactant-aided in situ soil flushing has been proposed as an alternative for the expensive and time consuming 'pump and treat' technology in remediation of contaminated soil and groundwater Injected surfactants can effectively solubilize contaminants sorbed to the soil matrix or nonaqueous phase liquids(NAPLs) in residual saturation. The contaminants solubilized in groundwater are recovered and treated further. The theoretical background of the technology and the results of the field operations, mostly in the US. were summarized. In addition, the factors crucial to the successful application of the technology were discussed. Cost analyses and technical limitations in current applications were also discussed. In conclusion, it is likely that in situ surfactant flushing become a viable option for soil remediation in limited cases. Currently, further advances with respect to operation cost and to treatment efficiency are required for more extensive application of the technology. However, the current trends in soil remediation, specially the growing emphasis on risk based corrective action and natural attenuation, will increase the competitiveness of the technology. For example, removal of easily washable contaminants by short term soil flushing followed by long term monitoring and natural attenuation can greatly reduce the operation cost and time.
Investors prefer to look for trading points based on the graph shown in the chart rather than complex analysis, such as corporate intrinsic value analysis and technical auxiliary index analysis. However, the pattern analysis technique is difficult and computerized less than the needs of users. In recent years, there have been many cases of studying stock price patterns using various machine learning techniques including neural networks in the field of artificial intelligence(AI). In particular, the development of IT technology has made it easier to analyze a huge number of chart data to find patterns that can predict stock prices. Although short-term forecasting power of prices has increased in terms of performance so far, long-term forecasting power is limited and is used in short-term trading rather than long-term investment. Other studies have focused on mechanically and accurately identifying patterns that were not recognized by past technology, but it can be vulnerable in practical areas because it is a separate matter whether the patterns found are suitable for trading. When they find a meaningful pattern, they find a point that matches the pattern. They then measure their performance after n days, assuming that they have bought at that point in time. Since this approach is to calculate virtual revenues, there can be many disparities with reality. The existing research method tries to find a pattern with stock price prediction power, but this study proposes to define the patterns first and to trade when the pattern with high success probability appears. The M & W wave pattern published by Merrill(1980) is simple because we can distinguish it by five turning points. Despite the report that some patterns have price predictability, there were no performance reports used in the actual market. The simplicity of a pattern consisting of five turning points has the advantage of reducing the cost of increasing pattern recognition accuracy. In this study, 16 patterns of up conversion and 16 patterns of down conversion are reclassified into ten groups so that they can be easily implemented by the system. Only one pattern with high success rate per group is selected for trading. Patterns that had a high probability of success in the past are likely to succeed in the future. So we trade when such a pattern occurs. It is a real situation because it is measured assuming that both the buy and sell have been executed. We tested three ways to calculate the turning point. The first method, the minimum change rate zig-zag method, removes price movements below a certain percentage and calculates the vertex. In the second method, high-low line zig-zag, the high price that meets the n-day high price line is calculated at the peak price, and the low price that meets the n-day low price line is calculated at the valley price. In the third method, the swing wave method, the high price in the center higher than n high prices on the left and right is calculated as the peak price. If the central low price is lower than the n low price on the left and right, it is calculated as valley price. The swing wave method was superior to the other methods in the test results. It is interpreted that the transaction after checking the completion of the pattern is more effective than the transaction in the unfinished state of the pattern. Genetic algorithms(GA) were the most suitable solution, although it was virtually impossible to find patterns with high success rates because the number of cases was too large in this simulation. We also performed the simulation using the Walk-forward Analysis(WFA) method, which tests the test section and the application section separately. So we were able to respond appropriately to market changes. In this study, we optimize the stock portfolio because there is a risk of over-optimized if we implement the variable optimality for each individual stock. Therefore, we selected the number of constituent stocks as 20 to increase the effect of diversified investment while avoiding optimization. We tested the KOSPI market by dividing it into six categories. In the results, the portfolio of small cap stock was the most successful and the high vol stock portfolio was the second best. This shows that patterns need to have some price volatility in order for patterns to be shaped, but volatility is not the best.
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