In these days, recommendation service in mobile environments is in the limelight due to the spread of mobile devices and an increase of information owing to advancement of computer network. The restaurant recommendation system reflecting user preference was proposed. This system uses Bayesian network to model user preference and analytical hierarchical process to recommend restaurants, but static inference model for user preference used in the system has some limitations that cannot manage changing user preference and enormous user survey must be preceded. This paper proposes a learning method for Bayesian network based on user requests. The proposed method is implemented on mobile devices and desktop, and we show the possibility of the proposed method through experiments.
Since the early 1980s scholars have applied latent structure and other type of finite mixture models from various academic fields. Although the merits of finite mixture model are well documented, the attempt to apply the mixture model to medical service has been relatively rare. The researchers aim to try to fill this gap by introducing finite mixture model and segmenting inpatients DB from one general hospital. In section 2 finite mixture models are compared with clustering, chi-square analysis, and discriminant analysis based on Wedel and Kamakura(2000)'s segmentation methodology schemata. The mixture model shows the optimal segments number and fuzzy classification for each observation by EM(expectation-maximization algorism). The finite mixture model is to unfix the sample, to Identify the groups, and to estimate the parameters of the density function underlying the observed data within each group. In section 3 and 4 we illustrate results of segmenting 4510 patients data including menial and ratio scales. And then, we show AHP can be identify the attractiveness of each segment, in which the decision maker can select the best target segment.
The purpose of this study is to investigate the priority order in the factors influencing college choice of students who are majoring in culinary art in Chungcheong-do. For the study, we set the decision-making factors of upper hierarchies and nineteen bottom hierarchies based on the literature review and employed the analytical hierarchical process(AHP). As a result, the first considering factor among 4 upper hierarchies for college choice was the educational environments of the department(0.378). The next came in the order named as follows: college and university grade(0.263), the educational environments of colleges or universities(0.244), recommendation(0.115). The first considering factor among the educational environments of the department was the aptitude for the major(0.323). The first considering factor in college and university grade was the entrance competitive rate(0.397). The first considering factors among the educational environments of the colleges or universities were scholarships and tuition fees(0.325). The first considering factor in recommendation was the recommendation of a high school teacher(0.295). This results of this study will contribute to the development of colleges and universities under the turbulent changes of educational environments.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2001.10a
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pp.111-115
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2001
A good business performance measurement system is an effective tool io sustained growth in profits. Although interest in creating performance measurement models is widespread, a well-designed system is rare. To be successful in today's competitive environment, a performance measurement system should incorporate strategic success factors and contain financial and non-financial measuring index to carry out strategic management. In the 1990s, Kaplan & Norton introduced a concept called the Balanced Scorecard. The Balanced Scorecard supplements traditional financial measures with criteria that measured performance from three additional perspectives - those perspectives of customers, internal business processes, and learning and growth. This paper presents five measuring index criteria for each perspective. To calculate the relative priority for These measuring index, we investigate weights investigated by interviews with management consultant. Then, AHP method is employed for calculating priority weight. Our evaluation model may be referred to as the Balanced Analytic Hierarchical Performance Model(BAHPM) in the sense that the analytic hierarchical scheme, along with the AHP, is applied. The BAHPM is the first kind of analytical model to cover a wide variety of measures. In comparison with previous evaluation models, our model shows strengths in structural flexibility, ease of incorporating feedback, group evaluation capacity, participation promotion, sensitivity analysis, and computational simplicity. A prototype based on the BAHPM can be applied to various industry sectors.
This study is to estimate the factor weights of the reasons for decreases in marine fishery resources using the Analytical Hierarchy Process. Furthermore, it classifies 20 fishes under a fishery resource recovery plan into various groups of fishes according to these factor weights using the non-hierarchial cluster analysis. The factors of decreases in marine fishery resources are identified as bio-ecological, technology-system, economic-business, and fishing village-society factors. Two of the most important factors of decreases in resource are turned out to be the economic-business and bio-ecological factors, estimated as 31% and 30% respectively. The technology-system and fishing village-society factors are estimated as 21% and 18% respectively. The study utilizes non-hierarchical cluster analysis in order to classify 20 fishes into 2, 3, and 4 groups. K-means cluster analysis is applied for grouping in conjunction with ANOVA to identify statistical differences in factors. Once again, the economic-business and bio-economic factors play main role in grouping 2-groups of fishes case. The third group of fishes in addition to the previous 2 groups of fishes appears as those 4 factors of decrease evenly play about the same role at a 3-groups of fishes case. Finally, the economic-business and bio-economic factors are turned out to be evenly important in the 4th group once there are 4-groups of fishes.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.35
no.4
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pp.149-161
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2012
The current environment of technological and competitive changes influences not only the business R&D environment but also government driven national R&D strategies. Open innovation has now become an important paradigm that is replacing the outdated paradigm of closed innovation. Many companies and nations have been increasing R&D investment because R&D has been considered a driving force for national and corporate competitive advantage. The purpose of this paper is to evaluate and compare the performance of R&D focused on open innovation according to scientific and technological outputs which is based on paper publications, patents and etc. Comparisons should not be only based on the quantity but also on the quality of the output. This paper shows that it is possible to develop DEA models that utilize the Analytical Hierarchical Process in order to transform the qualitative index into a quantitative index. Hence, the relative efficiency for R&D organizations is obtained based on both quantity and quality outputs and subsequently provides comprehensive and realistic methods for decision makers to identify levels of project efficiency.
In complex decision making such as ill-defined system, one of the main problem is how to treat ambiguous aspect of the decision making. According to the complexity and ambiguity of the objective systems, many types of evaluation attributes are necessary for the rational decision and the relationship among the attributes become complex and fuzzy. Fuzzy integral is very effective to evalute the complex system with interaction between attributes but how to save the evaluation efforts in the decision making process of grading the membership of the objects or alternative is the problem to be tackled. Because the more object there are to evaluate, the number of decisions to made increase exponentially. Therefore, this paper aimes to propose a new evaluation algorithm based on fuzzy integral which can save the evaluator's efforts in decision making process. The proposed algorithm is constructed as follows : First, compose the fuzzy measure by introducing AHP(Analytical Hierachy Process) & mutual interaction coefficient. Second, generate fuzzy measure value of monotone family set for calculating the fuzzy integral. The effectiveness of the proposed algorithm is investigated through the example and sensitivity of interaction coefficient is illustrated.
Korea's agricultural reservoir is one of the country's major infrastructures and plays an important role in people's lives. However, aging reservoirs are a risk for life and property. Currently, large and small dams and reservoirs have been constructed nationwide for more than 40 years of aging. Dams and reservoirs built nationwide are managed by various institutions. Therefore, it is difficult to manage all dams and reservoirs due to cost and time. Managers in the field with less management personnel and lack of expertise should be able to quickly identify risk factors for multiple reservoirs. In this study, risk factors such as seepage, leakage, settlement slide, crack and erosion were selected. To assess the risk of the items, we used the analytical hierarchical process (AHP), one of the Multi-Criteria Decision Making (MCDM) methods. The analysis showed that seepage has the greatest impact on reservoir collapse. It is judged that the priority of detailed diagnosis can be determined by evaluating the risk of dam reservoir collapse in a convenient way in advance using the calculated weight.
The purpose of this study is to provide basic data for the improvement of the tournament operating environment and effective tournament operation. For the factor analysis, exploratory factor analysis was conducted. Based on this, in order to conduct hierarchical analysis, we've produced and distributed the questionnaire to expert group. And after, with collected data, AHP (Analytical Hierarchy Process) technique was used to analyze relative importance and determinants. As a result, operational factors showed the highest priority among the components of evaluation. And next prior factors are satisfaction of participants, environmental factors and etc. In order to stabilize the operation of the tournament, priority shall be securing the budget. And it is necessary to understand the desire of participants and shall consider characteristics and level of the tournament. In future studies, it will be necessary to make a comparative study through expert group in order to secure the fitness.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.5
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pp.607-618
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2023
Pervasive research underscores the direct correlation between an enhanced safety climate and a marked reduction in accidents. The intricacies of safety climate are governed by three pivotal strata: organizational management, on-site operations, and the broader enterprise framework. Within an organizational context, sustaining optimal performance across these layers poses a considerable challenge, often attributable to the constraints of available managerial bandwidth. It becomes imperative, then, to conceive a phased enhancement blueprint for the safety climate. To orchestrate this blueprint with precision, a discerning understanding of the hierarchy of safety climate metrics is essential, which subsequently guides judicious managerial resource allocation. This investigation is anchored in elucidating the hierarchical significance of safety climate metrics through the Analytical Hierarchy Process(AHP). Implementing the AHP framework, both a questionnaire was disseminated and a subsequent analysis undertaken, culminating in the extraction of relative priorities of safety climate determinants. Consequent to this analysis, "workers' safety prioritization and risk aversion" emerged as the foremost dimension, holding a significance weight of 0.1900. Furthermore, within the detailed elements, "unwavering adherence to safety mandates amidst demanding operational constraints" ranked supreme, manifesting a weight of 0.6663. The findings encapsulated in this study are poised to be foundational in sculpting improvements at an institutional level and devising policies, all with the end goal of fostering an exemplar safety climate within construction arenas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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