Many Firms consider the application of a cross-docking system to reduce inventory and lead-time. However, most studies mainly concentrate on the design of a cross-docking system. This study presents the method that selects the cross-docking center under the existing logistics network. Describing the operation environment to apply the cross-docking system, the selection criteria of the cross-docking center, and the main constraints of transportation planning under the environment of multi-level logistics network, we define the selection problem of the cross-docking center applied to a logistics field. We also define the simulation model that can analyze variously the cross-docking volume and develop the selection methodology of the cross-docking center. The simulation model presents the algorithm and influence factors of the cross-docking system, the decision criteria of the system, policy parameter, and input data. In addition, this study analyzes the effect of increasing the number of simultaneous receiving and shipping docks, and the efficiency of the overnight transportation and cross-docking by evaluating each scenario after simulating the scenarios with the practical data of the logistics field.
Objectives : The aim of this study was to show the rationale of point-selection on the methods of acupuncture and moxibustion in the Internal Injury section(in the Naegyeong chapter) of the Donguibogam. Methods : First, we summarized the cause of each disease in the Internal Injury section(in the Naegyeong chapter) of the Donguibogam. Then we explained the rationale of acupuncture point-selection referring to the cause of disease, physiology of the oriental medicine, other uses of each acupuncture points in the Donguibogam and other literature, character of each acupuncture points and specific acupuncture points etc. Results and Conclusions : Total 9 acupuncture points were used in the Internal Injury section(in the Naegyeong chapter) of the Donguibogam. Most of rationale of acupuncture point-selection were explained by specific acupuncture points, character of each acupuncture points, physiology of the oriental medicine and flow of meridian pathways etc. Each acupuncture points has practical application of specific diseases.
Purpose - The present study examines interrelationships among antecedent factors defining consumer behavior in selecting online shopping websites. Research design, data, and methodology - The study identified factors from existing literature and used Interpretive Structural Modeling (ISM) to propose a conceptual approach to explain consumer website selection behavior. Through extensive discussions among industry and academia experts, qualitative assessment of the relationship between various factors was determined. Results - According to the model, eight congregating factors do not converge directly for website selection, rather, they operate following a hierarchy of influence. The ISM and MICMAC analysis reveal that information on a website and website aesthetics play key roles in influencing website selection. However, convenience and the value proposition also play very significant roles. Conclusions - The study's findings can help the e-commerce industry, especially online retailers. The findings can be used to enhance e-retailer ability to attract, communicate, engage, achieve, monitor, and evaluate web traffic and design appropriate strategies. The study's prime contribution is the application of Interpretative Structural Modeling (ISM) to the field of website selection.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.10
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pp.245-254
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2022
In this study, we derived selection factors for OTT services based on previous studies and presented an hierarchy process analysis model to calculate the weights for each evaluation. To evaluate the OTT selection factors, OTT customer data was used for the analysis. The results showed that of the first stage factors of economic feasibility, system excellence, convenience, diversity, playfulness, and responsiveness, diversity is the most important. When the weights for first stage and second stage factors were synthesized, entertainment was the most important factor. Lastly, this study analyzed whether there is a difference in the weight of the selection factor for the first stage of OTT service according to gender and age. This study shows which factors consumers prioritize when using OTT services.
Penalized regression has been widely used in genome-wide association studies for joint analyses to find genetic associations. Among penalized regression models, the least absolute shrinkage and selection operator (Lasso) method effectively removes some coefficients from the model by shrinking them to zero. To handle group structures, such as genes and pathways, several modified Lasso penalties have been proposed, including group Lasso and sparse group Lasso. Group Lasso ensures sparsity at the level of pre-defined groups, eliminating unimportant groups. Sparse group Lasso performs group selection as in group Lasso, but also performs individual selection as in Lasso. While these sparse methods are useful in high-dimensional genetic studies, interpreting the results with many groups and coefficients is not straightforward. Lasso's results are often expressed as trace plots of regression coefficients. However, few studies have explored the systematic visualization of group information. In this study, we propose a multi-level polar Lasso (MP-Lasso) chart, which can effectively represent the results from group Lasso and sparse group Lasso analyses. An R package to draw MP-Lasso charts was developed. Through a real-world genetic data application, we demonstrated that our MP-Lasso chart package effectively visualizes the results of Lasso, group Lasso, and sparse group Lasso.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.4
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pp.441-457
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2024
Semicontinuous data are characterized by a mixture of a point probability mass at zero and a continuous distribution of positive values. This type of data is often modeled using a two-part model where the first part models the probability of dichotomous outcomes -zero or positive- and the second part models the distribution of positive values. Despite the two-part model's popularity, variable selection in this model has not been fully addressed, especially, in high dimensional data. The objective of this study is to investigate variable selection and prediction performance of penalized regression methods in two-part models. The performance of the selected techniques in the two-part model is evaluated via simulation studies. Our findings show that LASSO and ENET tend to select more predictors in the model than SCAD and MCP. Consequently, MCP and SCAD outperform LASSO and ENET for β-specificity, and LASSO and ENET perform better than MCP and SCAD with respect to the mean squared error. We find similar results when applying the penalized regression methods to the prediction of crime incidents using community-based data.
A technique which has been used for the evaluation of certain kinds of multiple integrals, viz., the technique of imcomplete gamma function operators, is employed and extended to the case where the parameters and arguments are non-equal and non-integer for the probability integral of the inverted Dirichlet distribution. Several types of recurrence formulas have been developed for the tail probabilities and a subset selection procedure in ranking variances is discussed as an application.
Proceedings of the Korea Concrete Institute Conference
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1997.04a
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pp.551-556
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1997
Concrete can be defective for several reasons, including inadequate design, material selection or workmanship. Concrete and also dsteriorate or be damaged in use. Consequently existing reinforced concrete may not be functioning as originally intended and designed. So, the evaluate process to investigate initial crack is very important. It is the aim of this study to development and application for diagnosis method on the crack broker out of new constructions.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.2
no.2
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pp.24-29
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1999
The purpose of this study is to develop a method of applying response surface analysis to trade-off techniques for the conceptual design of armored vehicle. The problem areas of concern are the use of this method in the selection of optimum design points when user requirements are in conflict. The application of this method to trade-offs of performance parameters in terms of weight are presented.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.16
no.2
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pp.101-113
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2013
The concern on environmental quality makes the landscape analysis more important than before ever. For the landscape analysis, selection of viewpoint is one of most important stage. Because of its subjectiveness, the conventional viewpoint selection method often missed some viewpoints of importance. The purpose of this study is to develop a viewpoint selection method for landscape analysis using GIS data and techniques. During the viewpoint selection process, spatial and attribute data from several GIS systems were hired. Query and overlay methods were mainly adapted for analysis to find out meaningful viewpoints. The 3D simulation analysis on DEM(Digital Elevation Model) was used for every selected viewpoint to examine wether the view target is screened out or not. Application study at a sample site showed some omissions of good viewpoints without any screening. It also exhibited the possibility to reduce time and cost for the viewpoint selection process of landscape analysis. For the progress of applicability, GIS data analysis process have to be improved and more modules such as automatic screening analysis system on selected viewpoint have to be developed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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