Many researcher uses simulation techniques for understanding the phenomenon and expecting the response. Simulation techniques have many advantages which is less time-consuming, easy to control constraints, and cheaper than experimental study. However Researches usually are not good at programming the model, it's hard to implement simulation model using computer language. They use spreadsheet program like Microsoft $excel^{TM}$ Although a spreadsheet program is good for modeling, it's cumbersome to describe expressions which consist of not variable name but location indicator. This study suggests the program which helps researcher developing model using graphical interface and variable name. For verifying usability, the model which is implemented by developed modeler were compared with by spreadsheet program.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.658-668
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2009
Earth-moving operation has a great impact on the overall budget and schedule of any heavy civil projects. More often than not, the operational decisions are made largely based on field personnel's experience and judgment. In particular, decisions on earth moving operations by scraper-dozer fleets have been heavily influenced by the following belief: "The longer a dozer pushes a scraper for loading, the better earth-moving productivity is gained by the fleet." Even though there is some truth to this notion, scraper-dozer earth moving operations involve a much complex process that requires a systematic analysis for predicting the maximum production. To this end, this paper presents a spreadsheet-based scraper-dozer fleet operation model for its production optimization. Various optimization techniques, including a genetic-algorithm method, are presented for comparison and each technique's pros and cons are discussed.
The concern of this paper is to provide learning opportunities to participate in the class of statistics with interest for the students who dislike mathematics and especially find difficulty in understanding statistics. The students were encouraged to arrange data collected in their daily life by the use of spreadsheet program and to interpret the result of data with graphs, so that they could have a great interest in statistics and make steady progress in their voluntary study. The further study to use computers in teaching mathematics should be continued and recommended in the rapid age of information and knowledge-based.
학교 수학에서 발견적 형성적 측면을 강조할 수 있는 교수학적 도구로 스프레드 시트의 활용에 대한 실증적인 분석이 필요하다는 인식하에 본 연구는 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용할 수 있는 구체적인 방안에 대해서 알아보고, 이에 따라 확률 통계 영역에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 실제로 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 문헌 연구를 통해 확률 통계 영역의 개념과 내용중에서 스프레드시트를 활용한 학습경로를 구성했으며, 교수 실험에서 드러난 문제점을 보완하여 8차시 분량의 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료를 개발하였다. 교수 실험에 참여한 학생들은 "정보사회와 컴퓨터"과목의 정규 단원에서 스프레드 시트의 다양한 기능을 익혔고, 스프레드시트의 셀 기능과 수학함수, 통계함수의 기능을 사용할 수 있었다. 교수 실험 과정에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료는 학생들이 확률 통계적 상황의 여러 측면을 직관적으로 탐구하는 것을 가능하게 하였으며, 확률 통계적 추론을 경험하고 수학적 사고를 구성하는 데 긍정적인 역할을 하였다. 이 결과는 교실 수업에서 스프레드시트를 활용한 교수 학습 자료가 확률 통계적 상황과 상호 작용하는 기회를 제공할 수 있음을 시사한다.
본 연구에서는 데이터 시각화에 초점을 맞춘 구글 스프레드시트 교육 프로그램을 개발하여 초등학교 4 5학년 학생을 대상으로 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 4 5학년 학생 29명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하였다. 교육 프로그램의 적용 결과 창의성에 미치는 효과에 대한 검증을 위하여 Torrance의 TTCT(Torrance Tests of Creative Thinking) 검사지 도형 A, B형을 투입하여 사전 사후 검사를 실시하였다. 검증 결과 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 구글 스프레드시트 교육 프로그램은 초등학교 4 5학년 학생들의 창의력 요소들에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
The purpose of this study is to analyze whether spreadsheet-used instruction can improve statistical thinking ability and attitude and also to identify what characteristics of statistical thinking is constructed. For this study, a subject of 2 classes were randomly selected among the 12 classes of the 11th grader in D high school and designated one class as the experimental group and the other class as the control group. Eight hours of the spread sheet-used instruction and the traditional textbook-oriented instruction had been carried out in each class. The research findings are as follows. First, the spread sheet-used instruction is shown to be more effective in enhancing statistical thinking than the traditional textbook-oriented instruction. Second, the spread sheet-used instruction is shown to be more effective in improving statistical attitude than the traditional textbook-oriented instruction. Third, students have shown the various characteristics of statistical thinking in the data descriptive process, data arrange-summary process, data representing process, and data analying process through the spread sheet-used instructions. Hence, the spread sheet-used instruction is recommended in teaching statistics.
Large offshore wind farms have actively been developed in order to meet the needs for wind energy since the land-based wind farms have almost been fully developed especially in Europe. The key problem for the construction of offshore wind farms may be on the high cost of energy compared to land-based ones. NREL (National Renewable Energy Laboratory) has developed a spreadsheet-based tool to estimate the cost of wind-generated electricity from both land-based and offshore wind turbines. Component formulas for various kinds and scales of wind turbines were made using available field data. Annual energy production has been estimated based on the Weibull probability distributions of wind. In this paper, this NREL estimation model is introduced and applied to the offshore wind turbines now under designing or in production in Korea, and the result is discussed.
This paper present a new optimization model to generate aggregate production planning by considering electric cost. The new Time Of Switching (TOS) electric type is introduced by switching over Time Of Day (TOD) and Time Of Use (TOU) electric types to minimize the electric cost. The fuzzy demand and Dynamic inventory tracking with multiple plant capacity are modeled to cover the uncertain demand of customer. The constraint for minimum hour limitation of plant running per one start up event is introduced to minimize plants idle time. Furthermore; the Optimal Weight Moving Average Factor for customer demand forecasting is introduced by monthly factors to reduce forecasting error. Application is illustrated for multiple cement mill plants. The mathematical model was formulated in spreadsheet format. Then the spreadsheet-solver technique was used as a tool to solve the model. A simulation running on part of the system in a test for six months shows the optimal solution could save 60% of the actual cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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