KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.10
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pp.329-336
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2014
Pipe spool is the most important element of plant equipment in plant construction site. Currently, the plant construction site manage the pipe spool location and usage history by handwriting. Frequently, the pipe spool is moved to unpredictable places by field workers in many construction sites and in cases like this, the pipe stool is replaced with another similar pipe spool. Since it's hard to determine the exact location of some of the pipe spools, it takes unnecessary time and labour to find the missing pipe spools, which proves that stock management is not under control. The purpose of our system is to make the identification of real-time location of the field pipes possible by attaching UHF RFID tags to the pipe spool, which will be used to connect with UHF RFID reader and antenna on vehicles. A field test conducted by the proposed system resulted in the success rate of 98% and the missing 2% was recuperated by hands-on correction, which proved that stock management through the proposed method can be 100% effective. The proposed system is expected to reduce labour costs and make stock control of assets possible, as well as applicable to similar stock management environments.
This study was carried out to investigate effects of stock plant management and foliar spray of GA on the flower quality in hydroponically grown chrysanthemum 'Shinma'. In the growth and development as affected by stock plant management, cut flower length, petal number and cut flower weight were the best in the plot of long day and chilling treatment showed 114 cm, 298 and 102 g, respectively. Chlorophyll content(SPAD-value) was the highest in the plot of foliar spray of diluted Molbia(1 : 500). Flower quality according to concentration and spray time of gibberellin showed a different pattern. Cut flower length was the longest in the plot of solution diluted to 1 : 1,000 spraying before flowering at 60 days, petal number was the most in 1 : 500 at 60 days, and cut flower weight was the heaviest in 1 : 2,000 at 60 days, respectively. However, peduncle length was tended to be elongated with foliar spray of gibberellin solution diluted to 1 : 500 or 1 : 1,000 before flowering at 45 days.
In Ethiopia, dry land vegetation including the fairly intact lowland and western escarpment woodlands occupy the largest vegetation resource of the country. These forests play a central role in environmental regulation and socio-economic assets, yet they received less scientific attention than the moist forests. This study evaluated the woody plant species composition, population structure and carbon sequestration potential of the A. senegal woodland across three distance gradients from the settlements. A total of 45 sample quadrants were laid along a systematically established nine parallel transect lines to collect vegetation and soil data across distance gradients from settlement. Mature tree dry biomass with DBH>2.5 cm was estimated using allometric equations. A total of 41 woody plant species that belong to 20 families were recorded and A. senegal was the dominant species with 56.4 IVI value. Woody plant species diversity, density and richness were significantly higher in the distant plots compared to the nearest plots to settlement (p<0.05). The cumulative DBH class distribution of all individuals had showed an interrupted inverted J-shape population pattern. There were 19 species without seedlings, 15 species without saplings and 14 species without both seedlings and saplings. A significant above ground carbon (5.3 to 12.7 ton ha-1), root carbon (1.6 to 3.6 ton ha-1), soil organic carbon (35.6 to 44.5 ton ha-1), total carbon stock (42.5 to 60.7 ton ha-1) and total carbon dioxide equivalent (157.7 to 222.8 ton ha-1) was observed consistently with an increasing of distance from settlement (p<0.05). Distance from settlement had significant and positive correlation with species diversity and carbon stock at 0.64⁎⁎ and 0.78⁎⁎. Disturbance intensity may directly influence the variation of species composition, richness and density along the A. senegal woodland. The sustainability of the A. senegal woodland needs urgent protection, conservation and restoration.
Turnip mosaic virus (TuMV) is an infectious viral pathogen on the cruciferous crops, predominantly Chinese cabbage (Brassica campestris subsp. pekinensis) and radish (Raphanus sativus). On the basis of the symptom development in selective differential hosts from indicator host species, Chinese cabbage and Korean radish inbred lines, the representative eight isolates of TuMV were divided into two major groups/or six types. Group I includes Th 1, Ca-ad7, and Cj-ca2-1 isolates, while group II includes the other isolates (rg-pfl, r 9-10, Rhcql-2, Stock and Mustard). According to the molecular phylogenetic analysis, these isolates, however, divided into two groups and two independent isolates. Phylogenetic analysis indicated that four isolates (Tu 1, r9-10, Stock and Rh-cql-2) formed a distinct phylogenetic group, and the other two isolates (Ca-ad7 and Cj-ca2-1) also formed another group. Mustard and rg-pfl isolates did not seem to have any relationship with these two groups. Taken together, these results indicated that virulence differentiation on host plants, molecular phylogenetic analysis of the nucleotide and the deduced amino acid of TuMV coat proteins did not show any relationship. The multi-resistant lines, Wonyae 20026 and BP058 in Chinese cabbage represent valuable genetic materials that can be used for crucifer breeding programs on TuMV resistance, but not in Korean radish.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.9
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pp.2281-2293
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1999
Many applications such as nuclear power plant monitoring, plant process control, stock market management, and network data management require a database system supporting both temporal data model and active rule processing. There have been some efforts to extend the temporal functionalities of the active database system, but an active database system based on temporal database, especially the one applied to the real application is rare. In this paper, we proposed an active temporal rule model based on bi-temporal database. And a rule language following the proposed rule model was described with its execution semantics. Then, how to apply to the nuclear power plant monitoring system was given as the examples.
In the last few years growing interest has been dedicated to supply chain management. Modeling complexity is added to supply chain coordination problem by accounting for reverse logistics activities. The objective of this paper is to extend inventory model of manufacturing factory with respect to the production of raw material of forward logistics and recycling material of reverse logistics. The proposed model is applied to a plastic recycling process plant located in Taiwan. The case study improvement scheme shows when the recycling rate of recycling material increases from 15% to 50%, the total inventory cost of manufacturing factory decreases by 12.82%, safety stock volume decreases by 41.19% and the reorder quantity is down by 50.96%. This paper finds whether the results of the model can reach the economic profit through quantitative analysis and encourages companies integrate reverse logistics into the supply chain system.
The antifungal activity of super reductive water (SRW) against plant pathogenic fungi was examined to extend its application to integrated pest management (IPM) for plant diseases. Diluted solutions ($\times$1/10, $\times$1/25, and $\times$1/50) of SRW inhibited fungal growth of kiwifruit soft rot pathogen, Diaporthe actinidiae, in a concentration dependent manner, When kiwifruits were inoculated on wounds with mycelium blocks, stock and diluted solutions successfully inhibited the disease development. In addition to the high pH of the SRW, fungistatic activity was also considered as the cause of the antifungal effect against the pathogen. Whereas conidial germination of Magnaporthe grisea was not affected by the diluted SRW solutions, appressorium formation was significantly inhibited in a concentration dependent manner, With little harmfulness to human health and environment SRW could be used to control plant pathogenic fungi, particularly appressorium-forming fungal pathogens.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.1
no.1
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pp.151-170
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1976
There are many cases of production processes which intermittently produce several different kinds of products for stock through one set of physical facility. In this case, an important question is what size of production run should be prduced once we do set-up for a product in order to minimize the total cost, that is, the sum of the set-up, carrying, and stock-out costs. This problem is used to be called scheduling of multiple products through a single facility in the production management field. Despite the very common occurrence of this type of production process, no one has yet devised a method for determining the optimal production schedule. The purpose of this study is to develop quantitative analytical models which can be used practically and give us rational production schedules. The study is to show improved models with application to a can-manufacturing plant. In this thesis the economic production quantity (EPQ) model was used as a basic model to develop quantitative analytical models for this scheduling problem and two cases, one with stock-out cost, the other without stock-out cost, were taken into consideration. The first analytical model was developed for the scheduling of products through a single facility. In this model we calculate No, the optimal number of production runs per year, minimizing the total annual cost above all. Next we calculate No$_{i}$ is significantly different from No, some manipulation of the schedule can be made by trial and error in order to try to fit the product into the basic (No schedule either more or less frequently as dictated by) No$_{i}$, But this trial and error schedule is thought of inefficient. The second analytical model was developed by reinterpretation by reinterpretation of the calculating process of the economic production quantity model. In this model we obtained two relationships, one of which is the relationship between optimal number of set-ups for the ith item and optimal total number of set-ups, the other is the relationship between optimal average inventory investment for the ith item and optimal total average inventory investment. From these relationships we can determine how much average inventory investment per year would be required if a rational policy based on m No set-ups per year for m products were followed and, alternatively, how many set-ups per year would be required if a rational policy were followed which required an established total average inventory inventory investment. We also learned the relationship between the number of set-ups and the average inventory investment takes the form of a hyperbola. But, there is no reason to say that the first analytical model is superior to the second analytical model. It can be said that the first model is useful for a basic production schedule. On the other hand, the second model is efficient to get an improved production schedule, in a sense of reducing the total cost. Another merit of the second model is that, unlike the first model where we have to know all the inventory costs for each product, we can obtain an improved production schedule with unknown inventory costs. The application of these quantitative analytical models to PoHang can-manufacturing plants shows this point.int.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.25
no.5
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pp.41-54
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2024
In this study, we compare and analyze the performance of three inventory management policies for raw material inventory management in a Precast Concrete production plant: Fixed Order Quantity Policy (FOQP), Fixed Order Interval Policy (FOIP), and (s, S) Ordering Policy (sSOP). In order to make more realistic conclusion, we developed and utilized the ARENA simulation model, a performance evaluation tool that considers the variance of raw material demand and supply for the entire production process in a PC production plant using multiple raw materials. For the three policies, reorder point, order quantity, target level, and order interval parameters were initialized by using Economic Order Quantity (EOQ) model and then optimized through OptQuest. As a result of optimization, inventory management costs were reduced by an average of 97.28% compared to the EOQ model that does not consider the variance of demand and supply. After setting three influencing factors, Project Occurrence Cycle (POC), Raw Material Lead-time (RML), and Unit Stock-out Cost (USC), a performance evaluation was conducted for the three policies. As a result of evaluation, the inventory management costs of FOQP and sSOP, which determine order intervals by considering inventory levels by real-time or daily, were 30.6% and 27.9% lower than FOIP with fixed order intervals respectively. In addition, inventory management costs were affected by RML and USC factors excluding POC, but the differences were 2.17% and 2.09% respectively, which were not large due to the optimization of parameters for responding the variance of raw material demand and supply.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.39
no.1
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pp.30-45
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2013
Predicting monthly electricity price has been a significant factor of decision-making for plant resource management, fuel purchase plan, plans to plant, operating plan budget, and so on. In this paper, we propose a sophisticated prediction model in terms of the technique of modeling and the variety of the collected variables. The proposed model hybridizes the semi-supervised learning and the artificial neural network algorithms. The former is the most recent and a spotlighted algorithm in data mining and machine learning fields, and the latter is known as one of the well-established algorithms in the fields. Diverse economic/financial indexes such as the crude oil prices, LNG prices, exchange rates, composite indexes of representative global stock markets, etc. are collected and used for the semi-supervised learning which predicts the up-down movement of the price. Whereas various climatic indexes such as temperature, rainfall, sunlight, air pressure, etc, are used for the artificial neural network which predicts the real-values of the price. The resulting values are hybridized in the proposed model. The excellency of the model was empirically verified with the monthly data of electricity price provided by the Korea Energy Economics Institute.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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