Communications for Statistical Applications and Methods
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v.11
no.3
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pp.631-641
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2004
In this paper, a model for an inventory whose stock decreases with time is considered. When a deliveryman arrives, if the level of the inventory exceeds a threshold $\alpha$, no stock is delivered, otherwise a delivery is made. It is assumed that the size of a delivery is a random variable Y which is exponentially distributed. After assigning various costs to the model, we calculate the long-run average cost and show that there exist unique value of arrival rate of deliveryman $\alpha$, unique value of threshold $\alpha$ and unique value of average delivery m which minimize the long-run average cost.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.14
no.2
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pp.393-403
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2003
In this paper, various replacement policies for the general failure model are considered. There are two types of failure in the general failure model. One is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other is Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by a complete repair. In this model, when the unit fails at its age t, Type I failure occurs with probability 1-p(t) and Type II failure occurs with probability p(t), $0{\leq}p(t){\leq}1$. Under the model, optimal replacement policies for the long-run average cost rate and the limiting efficiency are considered. Also taking the cost and the efficiency into consideration at the same time, the properties of the optimal policies under the Cost-Priority-Criterion and the Efficiency-Priority-Criterion are obtained.
It is difficult but very necessary to measure the productivity of container terminals as logistics service provider. It is meaningful to find the appropriate inputs and outputs of the logistics service delivery systems and to measure the relationship between these inputs and outputs. This study proposes a model of evaluating the efficiency of container terminals. The evaluation consists of three phases. First, DEA(Data Envelopment Analysis) phase, determines the efficiency score and weights of DMUs(Decision Making Unit). This phase performs through four steps : selection of DMU, selection of DEA model, determination of input and output factors, calculation of efficiency score and weights for each DMU. Secondly, CEM (Cross Evaluation Model) phase, is to calculate the cross-efficiency scores of DMUs. This phase performs through three steps: selection of CEM, determination of cross-efficiency score for each DMU and development of cross-efficiency matrix. Finally, average cross-efficiency analysis phase is to compute the average cross-efficiency score. The proposed model discriminates among DMUs and ranks DMUs, whether they are efficient or inefficient.
In this paper, the properties on the optimal replacement policies for the general failure model are developed. In the general failure model, two types of system failures may occur : one is Type I failure (minor failure) which can be removed by a minimal repair and the other, Type II failure (catastrophic failure) which can be removed only by complete repair. It is assumed that, when the unit fails, Type I failure occurs with probability 1-p and Type II failure occurs with probability p, $0\leqp\leq1$. Under the model, the system is minimally repaired for each Type I failure, and it is repaired completely at the time of the Type II failure or at its age T, whichever occurs first. We further assume that the repair times are non-negligible. It is assumed that the minimal repair times in a renewal cycle consist of a strictly increasing geometric process. Under this model, we study the properties on the optimal replacement policy minimizing the long-run average cost per unit time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.8
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pp.650-655
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2016
In this paper, a novel RLS-based DOB (Recursive Least Squares Disturbance Observer) scheme is proposed to improve the performance of DOB for nominal model identification. A nominal model can be generally assumed to be a second order system in the form of a proper transfer function of an ARMA (Autoregressive Moving Average) model. The RLS algorithm for the model identification is proposed in association with DOB. Experimental studies of the balancing control of a one-wheel robot are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed method. The performances between the conventional DOB scheme and the proposed scheme are compared.
A back propagation artificial neural network model with one hidden layer is established to correlate the liquid-liquid equilibrium data of hydrocarbon-water systems. The model has four inputs and two outputs. The network is systematically trained with 48 data points in the range of 283.15 to 405.37K. Statistical analyses show that the optimised neural network model can yield excellent agreement with experimental data(the average absolute deviations equal to 0.037% and 0.0012% for the correlated mole fractions of hydrocarbon in two coexisting liquid phases respectively). The comparison in terms of average absolute deviation between the correlated mole fractions for each binary system and literature results indicates that the artificial neural network model gives far better results. This study also shows that artificial neural network model could be developed for the phase equilibria for a family of hydrocarbon-water binaries.
A system dynamics model is developed to investigate policies for the school-age child weights and heights. The model is based upon the system dynamic model of Soonhee lee(2003), the purpose of which was policy analysis for obese control of adult people. Although the purpose and target people are different, the main structure can be applied to in the same way. Besides the carbohydrate, protein, and fat material, the new model covers hormone and heights with new input mechanisms for foods and activities. The simulation results matches well with the average school-age children in Korea with the average inputs data (foods and activities). The model can be used for various purposes such as policy analyses, care plan for obese children, etc.
It is important to encourage students who are having difficulty learning mathematics and majors due to lack of basic knowledge, and encourage them to improve their academic performance by focusing on and participating in class. The purpose of this study is to confirm the applicability of the Jigsaw Method by analyzing the change of the learner's academic achievement and the attitude of the learner's mathematics by applying the Jigsaw Model. During the four weeks, the Jigsaw Model was applied to 30 experimental students and the instructor-led lectures were given to 36 students in the comparative group. As a result of the study, it was confirmed that the average of the experimental groups applying the Jigsaw model was higher than the average of the comparative group in the lecture class. The results of the survey showed that the Jigsaw Model increased class concentration and participation, helped self - directed learning, and had high learning satisfaction.
In this paper, model of the axial-flux permanent magnet synchronous generator (AFPMSG) having arc-shaped trapezoidal permanent magnets (PM) is presented. The proposed model reduces the cogging torque and torque ripple, at the expense of lowering the average output torque. Optimization of the proposed model is performed by considering the asymmetric overhang configuration of the PMs, as to make the output torque of the proposed model competitive with the conventional model. The time stepped 3D finite element analysis (FEA) is performed for the comparative analysis. It is demonstrated that the torque ripple of the optimized model is highly reduced as well as average output torque is increased.
This study compares the most widely used parametric and non-parametric techniques to measure cost and profit efficiency of banks, namely the Stochastic Frontier Analysis (SFA) and Data Envelopment Analysis (DEA). We formulate the specification form of both stochastic cost and profit frontier models and constant return to scale Cost DEA and Profit DEA models and provide an empirical assessment of the cost and profit frontiers based on a panel dataset of National Commercial Banks (NCBs) and Private Banks (PBs) in Bangladesh over the 2001-2010 period. The cost inefficiency and profit efficiency are slightly higher for PBs than NCBs in case of both SFA and DEA. The coefficients of advance and off-balance sheet items are significant that positively influence the banks in stochastic cost frontier model while the advance, other earning assets, price of borrowed fund are significant and negative effects on the banks in stochastic profit frontier model. The average cost inefficiency and average profit efficiency are recorded with 16.3% and 91% respectively. The highest and lowest cost inefficiency are observed for Janata Bank and United Commercial Bank Limited whilst the highest and lowest profit efficiency are recorded for Eastern Bank Limited and Janata Bank respectively. The average technical and allocative efficiency are 68.8% and 35.9%, respectively in case of CRS cost-DEA model whereas they are 70.3% and 31.8% in case of CRS profit-DEA model. The average cost inefficiency is recorded 6.3% by SFA whereas it is 24.5% by DEA. The average profit efficiency is found 91% by SFA while it is 22.1% by DEA, and SFA method shows better bank efficiency than DEA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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