KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.1D
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pp.93-106
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2008
Domestic construction industry that accounts for nearly 17.5 percent of GDP is one of the major industries that has been leading domestic economy development. However, accumulated negative image such as corruption, fraudulent work and 3D industries shadowing the remarkable achievement is rampant. In order to improve the image for construction industry, this research investigated various cases and activities related to the image enhancement. Cases analyzed include activities of National Center for Construction Education and Research (NCCER) and Construction Industry Training Board (CITB) such as 'Build Your Future', 'Construct My Future', 'Positive Image 2004', and so on. Based on the analysis results, a strategic framework to improve the image of Korean construction industry was proposed. It is envisioned that improved image of the industry will positively affect the growth of the construction industry by attracting more qualified human resources.
미디어는 끊임없이 다른 미디어들과 영향을 주고받으며 변화한다. 하늘 아래 새 것이 없듯, 뉴미디어는 견고한 올드미디어를 벤치마킹 하면서 고유한 가치와 질서를 정립해 나간다. 회화에서 사진으로, 사진에서 영화로, 다시 영화에서 게임으로, 미디어의 계보는 끝없이 이어진다. 이번 호에서는 디지털 게임의 스토리텔링이 다양한 미디어를 넘나들면서 재매개되는 현상을 팩션ㆍ리얼리티쇼ㆍ드라마 등 선형적 스토리텔링장르를 통해서 분석해보고, 그 법칙성과 의의를 찾아본다.
The purpose of this study is to analyze the investment returns and profitability of major Korean retail companies and to discuss the implications of their published accounting data. We have found that Korean department store companies shows the sound ROIC (return on invested capital) compared with U,5. counterparts. However, major discount store companies have problems in terms of poor ROIC ratios in spite of their rapid growth for the last decade. The results of ROIC performance of 3 major department stores and 3 discount stores are compared and the implications of the study are discussed. Furthermore, the published accounting data of major U.S. department stores and discount stores are analyzed in the context of benchmarking for Korean companies.
최근 빌링(billing, 과금), 벤치마킹, 확장성(scalability), 통계적 목적을 위해 오픈스택 클라우드의 개별 컴포넌트를 모니터링하고 메터링하는 텔레메터링 서비스가 Ceilometer라는 코드명으로 정식 프로젝트로 추가되었다. 초기의 빌링만을 위해 필수 요소만 모니터링하는 것에서, 상태를 감시하여 클라우드 자원의 오토스케일링 등의 오케스트레이션 기능을 위한 다목적성으로 발전하고 있다. 특히 이것은 빅데이터 등의 데이터 분석에 있어서 중요한 힌트를 제공해 준다. 본고는 소스분석을 통한 Ceilometer의 데이터 수집 구조, Ceilometer 모니터링의 핵심 키워드, 비정형 데이터 DB인 MongoDB, 외부인터페이스로써 API(Application Interface) 혹은 CLI(Command Line Interface) 명령어를 소개하고자 한다. 결론에서는 ceilometer의 전반적 구조에 대한 나름대로의 평가를 기술하였다.
Recently, deep learning has shown high performance in various applications such as pattern analysis and image classification. Especially known as a difficult task in the field of machine learning research, stock market forecasting is an area where the effectiveness of deep learning techniques is being verified by many researchers. This study proposed a deep learning Convolutional Neural Network (CNN) model to predict the direction of stock prices. We then used the feature selection method to improve the performance of the model. We compared the performance of machine learning classifiers against CNN. The classifiers used in this study are as follows: Logistic Regression, Decision Tree, Neural Network, Support Vector Machine, Adaboost, Bagging, and Random Forest. The results of this study confirmed that the CNN showed higher performancecompared with other classifiers in the case of feature selection. The results show that the CNN model effectively predicted the stock price direction by analyzing the embedded values of the financial data
This study purposed to benchmark the number of patients who visited an oriental medicine hospital from its surrounding regions using data envelopment analysis (DEA) model, and to analyze the relationships between regional characteristics and efficiency scores from DEA. Study data was collected from one oriental medicine hospital operated in a metropolitan city in Korea. Patient locations were identified at the smallest administrative district, Dong, and number of patients was calculated at the Dong level based on the address of patients in hospital information system. Socio-demographic variables of each Dong were identified from the Statistics of Korea web-sites. DEA was used to benchmark the number of patients between Dongs and to compute the efficiency scores. Tobit regression analysis model was applied to analyze the relationship between efficiency scores and regional variables. 6 Dongs were identified as efficient after DEA. In Tobit analysis, number of medical aid recipients and number of total population in each Dong was significant in explaining the differences of efficiency scores. The study model introduced the application of DEA model in benchmarking the patients between regions. It can be applied to identify the number of patients in each region which a hospital needs to improve their performances.
Although the display industry plays an important role in the entire Korean economy, few empirical research has analyzed the efficiency of display companies. The purpose of this paper is to measure and analyze efficiency of korean listed display firms using DEA(Data Envelopment Analysis) models. We evaluate the CCR and BCC efficiency in DEA models and the return to scale of the Korean listed display companies. The benchmarking companies and efficiency value for the display companies with inefficiency are also provided to improve their efficiency. We analyzed the 44 listed companies consisted of 7 listed on KOSPI and 37 listed on KOSDAQ at the end of 2010. The analysis results show six companies whose values of CCR are 1, and fourteen firms whose values of BCC efficiency are 1. In additions, the six companies have the scalability efficiency. Eventually the efficiency analysis can provide the valuable information for inefficient companies to find benchmarking companies and to improve their efficiency.
Korea Trucking Transport Business is one of principal national logistics sector, though, so many issues and problems came to arises, which brought cargo transport system crisis over the country such as logistics enormous jam and traffic. This paper analyzes the efficiency of korean trucking transport business firms using DEA model. We evaluate the CCR, BCC efficiency and RTS of 30 trucking transport firms. We also suggest the trucking transport firms which can be benchmarked based on analyzed information. The result shows that seven enterprises whose values of CCR efficiency are 1, and fifteen enterprises whose values of BCC efficiency are 1. RTS indicates IRS of 16 firms, DRS of 5 firms and CRS of 9 firms.
배전계통의 전기품질을 평가하기 위한 중요한 요소는 여러 가지가 있으며 그 대표적인 요소로 신뢰도 지수를 들 수 있다. 신뢰도 지수란 정전이 수용가에 미치는 영향을 정전시간과 정전수용가수로 표현한 지표로 공급에 대한 비신뢰도율을 나타낸다. IEEE 위원회는 다양한 지역을 벤치마킹하여 신뢰도 지수를 정의하였다. SAIFI와 SAIDI 등과 같이 공통적으로 사용 중인 지수가 있으며 지역의 특성에 따라 다양한 지수가 사용되고 있다. 이 논문에서는 IEEE에 정의된 전기품질 신뢰도 지수의 현황을 분석하고 국내에서 사용 중인 신뢰도 지수와 상호 비교하였다.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2003.05a
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pp.877-883
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2003
본 논문에서는 국내의 대표적인 PC 전문제조업체인 T사를 대상으로 진행된 글로벌공급사슬 관리(GSCM : Global Supply chain Management) 체제 구축을 위한 BPR 결과를 사례연구로 제시하고 있다. 본 논문에서는 PC제조업계의 공급사슬의 특성과 시장 동향을 분석하였고 업계 선두 기업인 Dell과 HP의 공급사슬 운영전략을 벤치마킹 하였다. T사의 공급사슬 프로세스인 판매/생산/물류/구매 프로세스 운영강의 이슈와 각 프로세스별 이슈들의 연관 관계를 분석하였다. 또한 향후 GSCM 운영을 위한 To-Be 프로세스 및 시스템 구축 방향을 담고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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