플로우 차아트는 도서관업무에 내포된 의사결정과정을 이해하고 분석하는데 매우 유용하게 쓰이는 도구이다. 플로우 차아트는 다른 작업 간소화기법들과 종합하여 도서관의 여러 시스팀을 평가하고 개선하는 데 이용할 수가 있다. 플로우 차아트는 계열화된 일상 업무를 도해하는 수단으로 이용된다.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.12
no.6
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pp.101-109
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2011
As climate change is becoming the main issue, various efforts are focused on saving building energy consumption both at home and abroad. In particular, it is very important to save energy by maintenance, repair and rehabilitation of existing multi-family housing complex, because energy consumption in residential buildings is not only forming a great part of gross energy consumption in Korea but the number of deteriorated complexes is also sharply increasing. However, energy saving is not considered as a main factor in decision making on rehabilitation project. Also, any supporting tool is not appropriately prepared in existing process. As the first step for development of decision support system on rehabilitation, this paper developed a breakdown structure, which makes clusters of multi-family housing complexes. Decision tree, one of data mining methods, was used to make clusters based on the characteristics and energy consumption data of multi-family housing complexes. Energy saving and CO2 reduction will be maximized by considering energy consumption during rehabilitation process of multi-family housing complex, based on these results and following research.
The purpose of this study is to develop an optimal, long-term planning model for improvement of water distribution networks. The water distribution system is divided into sub-zones and the decision of improvement plan is made for each sub-zone. Costs for replacement, rehabilitation and repair, benefits including reduced pumping and leakage costs, and hydraulic reliability are considered to make optimal decision for improvement planning of water network. Harmony search algorithm is applied to optimize the system and hydraulic analysis model EPANET is interfaced with the optimal decision model to check the hydraulic reliability, The developed model is applied to actual water distribution system in Daegu-city, South Korea. The new model which use durability, conveyance and cost as a decision variable is different from existing methods which use only burying period and pipe type and can be used as optimal decision making system for water distribution network.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.16
no.3
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pp.21-28
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2008
In MCDA (Multi-Criteria Decision Analysis) based on GIS, building the CM(Criteria Map) which represents the space phenomenon properly is important process to deduce precise and efficient site analysis result. The CM using administrative district data is widely used for site analysis process. But, there are not enough studies on site analysis using dasymetric mapping technique. For MCDA, this study suggests building the CM by using dasymetric mapping technique, which re-assigns the social-economic attribute value to more detail space unit. The suggested method is used for industrial site analysis. The criteria map for workforce and criteria map for the distance to the city were built and criteria map which represents attribute's space distribution pattern is documented. The criteria map is successfully applied to multi-criteria decision making process and eventually the analysis result of proposed suitable industrial site is derived.
The main tasks of commander and staffs in ground operations are a continuation performing the process of making decisions in various situations. Since the current decision-making process is largely dependent on qualitative methods, it is difficult to integrate with the decision-making tools associated with the 4th Industrial Revolution. The purpose of this study is to suggest the process of deriving the relative importance of the evaluation factors using the AHP with focusing on assessing the avenues of approach in IPB related to the ground operation plan. The most important aspect of IPB is the evaluation of the avenues of approach. Evaluation factors include target accessibility, observation and seasons, concealment and cover-up, ease of maneuverability, and ease of transition to adjacent access roads. The existing methods are the comparison method with evaluation factors and the analysis with the advantages and disadvantages. However, it has been criticized that they regard evaluation factors as equal importance. The results show that target accessibility has the highest score related with priority when considering the criteria.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.28
no.5D
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pp.705-712
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2008
The purpose of this study using Fuzzy AHP technique as a decision support system is to propose a structured and available decision making process for location selection of large-scale discount stores. The procedure of this study is divided into two parts to estimate the relative weights of evaluation criteria and analyze the sites of some large discount stores. The results of this study can be summarized as follows; First, compared with the other criteria, the population of primary trade area has the most weight, and moreover, there are the number of rival businesses, dimensions of roads, total population, lot size, purchase cost in order of size. Lastly, the sites of six stores are evaluated relatively, then the optimal location is selected, which proves the applicability for decision making process this study suggests.
The goal of this paper is to compare classification performances and to find a better classifier based on the characteristics of data. The compared methods are CART with two ensemble algorithms, bagging or boosting and SVM. In the empirical study of twenty-eight data sets, we found that SVM has smaller error rate than the other methods in most of data sets. When comparing bagging, boosting and SVM based on the characteristics of data, SVM algorithm is suitable to the data with small numbers of observation and no missing values. On the other hand, boosting algorithm is suitable to the data with number of observation and bagging algorithm is suitable to the data with missing values.
In this paper, data mining regression analysis and decision tree analysis techniques were used to analyze factors affecting the life satisfaction of middle school students. For this purpose, we analyzed Korean Children and Youth Panel Survey(KCYPS) data. As results, the common influencing factors to the life satisfaction were derived from regression analysis. Those factors are self-esteem, depression, total grade satisfaction, regional community awareness, career identity, annual delinquency damage experience, siblings' factors, trust, behavioral control, and concentration. Based on the result described by decision tree analysis, the factors that indicate a significant impact on the life satisfaction of middle school students were self-esteem, depression, career identity and attention factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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