Journal of Korean Academy of Nursing Administration
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v.23
no.2
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pp.139-150
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2017
Purpose: The purpose of this study was to identify nursing service costs associated with all health care costs incurred by the institution. Methods: This study was an empirical case study research in which the nursing cost was separated from total medical cost. The nursing cost index was calculated through a cost allocation method after summarizing costs for personnel, raw materials and administration of each department in one public hospital. The 2014 budget plan, published in 'Public Hospitals Alert', was used as data and the data were analyzed using the Microsoft Office EXCEL 2013 program. Results: When comparing total medical costs and nursing costs, the nursing cost were 27.14% of the total medical cost. The nursing cost per nurse per hour was calculated as \29,128 The nursing cost per inpatient per day was calculated as \157,970, and the administration cost per patient was calculated as \133,710. Conclusion: The results of the research present the process of cost allocation of specific cost elements in the hospital and evidence for administrative costs which in the past have been only vaguely formulated. These are the significant implications of this study.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.53
no.3
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pp.182-186
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2004
In this paper, the cost for capacitive reactive flower is evaluated considering the deregulation environment. For the cost assessment of reactive power, the duration curve of reactive power demand is introduced and investigated. Also, a guideline is suggested to estimate the Q-cost by using the inverse of the Q-demand duration curve. In order to obtain optimal real reactive power allocation, a new algorithm is proposed by using the piecewise linearization of the inverse of the Q-demand duration curve and the Linear Programming technique. The proposed method is tested with sample systems using MATLAB. The test results show that the algorithm yields reasonable reactive power allocation and Provides fair cost evaluation for reactive power.
As one of many design variables, the role of dimension tolerances is to restrict the amount of size variation in a manufactured feature while ensuring functionality. In this study, a nonlinear integer model has been modeled to allocate the optimal tolerance to each individual feature at a minimum manufacturing cost. While a normal distribution determines statistically worst tolerances with its symmetrical property in many previous tolerance allocation studies, a asymmetrical distribution is more realistic because its mean is not always coincident with a process center. A nonlinear integer model is modeled to allocate the optimal tolerance to a feature based on a beta distribution at a minimum total cost. The total cost as a function of tolerances is defined by machining cost and quality loss. After the convexity of manufacturing cost is checked by the Hessian matrix, the model is solved by the Complex Method. Finally, a numerical example is presented demonstrating successful model implementation for a nonlinear design case.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.16
no.4
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pp.595-603
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2009
Typically the standard optimal allocation method distributes the sample for each stratum considering survey cost. In case of varying survey cost for each survey unit, we need to consider more practical allocation method. In other words, according to characteristics of an individual unit, we consider the optimal dynamic allocation method which first selects the survey unit having maximum value of benefit cost ratio. In terms of this, the proposed allocation method is different from standard optimal allocation method which allocate samples for each stratum and selects the random sample according to each size of sample. This paper is considered the dynamic optimal allocation method for the stratified randomized response technique which surveys for sensitive characteristic of survey units such as drug abuse, abortion, alcoholic. We prove the practical usefulness of proposed method using the numerical example.
When various kinds of outputs are produced from a single energy system, the methodology which allocates the common cost to each output cost is very important because it is directly related with the profit and loss of producers and purchasers. In the cost allocation methodology of the heat and the electricity on a cogeneration, there are energy method, work method, proportional method, benefit distribution method, various exergetic methods, and so on. On the other hand, we have proposed a worth evaluation method which can be applied to any system. The definition of this methodology is that the unit cost of a product is proportion to the worth. Where, worth is a certain evaluating basis that can equalize the worth of products. In this study, we applied this methodology to a gas-turbine cogeneration which produces 119.2 GJ/h of electricity and 134.7 GJ/h of heat, and then we allocated 3,150 $/h of fuel cost to electricity cost and heat cost. Also, we compared with various cost allocation methods. As the result, we conclude that exergy of various kinds of worth basis evaluates the worth of heat and electricity most reasonably on this system.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.21
no.4
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pp.252-259
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2009
When various kinds of outputs are produced from a single energy system, the methodology which allocates the common cost to each output cost is very important because it is directly related with the profit and loss of producers and purchasers. In the cost allocation methodology of the heat and the electricity on a cogeneration, there are energy method, work method, proportional method, benefit distribution method, various exergetic methods, and so on. On the other hand, we have proposed a worth evaluation method which can be applied to any system. The definition of this methodology is that the unit cost of a product is proportion to the worth. Where, worth is a certain evaluating basis that can equalize the worth of products. In this study, we applied this methodology to a gas-turbine cogeneration which produces 119.2 GJ/h of electricity and 134.7 GJ/h of steam, and then we allocated 3,150 $/h of fuel cost to electricity cost and steam cost. Also, we compared with various cost allocation methods. As the result, we conclude that reversible work of various kinds of worth basis evaluates the worth of heat and electricity most reasonably.
This research proposes a resource allocation model of Data QC (Quality Control) activities using COQ (Cost of Quality). The model has been developed based on a series of research efforts such as COQ classifications, weight determination of Data QC activities, and an aggregation approach between COQ and Data QC activities. In the first stage of this research, COQ was divided into the four typical classifications (prevention costs, appraisal costs, internal failure costs and external failure costs) through the opinions from five professionals in Data QC. In the second stage, the weights of Data QC activities were elicited from the field professionals. An aggregation model between COQ and Data QC activities has been then proposed to help the practitioners make a resource allocation strategy. DEA (Data Envelopment Analysis) was utilized for locating efficient decision points. The proposed resource allocation model has been validated using the case of Korea national defense information system. This research is unique in that it applies the concept of COQ to the data management for the first time and that it demonstrates a possible contribution to a real world case for budget allocation of national defense information.
This study theoretically analyzes the cost allocation of replacement costs that occur when existing operators have to replace circuit breakers due to the entry of new generators. We adopt the sequential equal contributions rule as the cost allocation rule, which is widely used in cost allocation problems in cooperative game theory. We derive various cost allocation plans based on several criteria and examine to what extent each alternative meets various desirable axioms. According to the analysis, (i) the alternative that excludes the cost of the new operator, residual value, and network operator and (ii) the alternative that excludes the cost of the new operator, residual value, and includes network operator are relatively superior to other schemes. We also identify a realistic plan by taking into account practical factors and analyze its axiomatic characteristics.
Kim, Sunn-Ho;Kwon, Yong-Sung;Lee, Byong-Ki;Kang, Kyung-Sik
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.2
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pp.175-183
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1998
When a product is designed, tolerances must be given to the product so that required functions are guaranteed and production costs are minimized. In this research, a model is suggested which allocates tolerances to components optimally according to the STA(Statistical Tolerance Allocation) method. Taking into account the concept that dimensional errors have characteristics of statistical distributions, this model presents the discrete pseudo-boolean approach for the tolerance optimization by minimizing the tolerance cost and the quality loss cost. In this approach, two methods are proposed for the reduction of the problem scale; 1) a method for converting the minimization model for casts into the maximization model for cost savings, and 2) procedures to reduce the number of constraints and variables.
The performance of a distributed database system depends particularly on the site-allocation of the fragments. Queries access different fragments among the sites, and an originating site exists for each query. A data allocation algorithm should distribute the fragments to minimize the transfer and settlement costs of executing the query plans. The primary cost for a data allocation algorithm is the cost of the data transmission across the network. The data allocation problem in a distributed database is NP-complete, and scalable evolutionary algorithms were developed to minimize the execution costs of the query plans. In this paper, quadratic assignment problem heuristics were designed and implemented for the data allocation problem. The proposed algorithms find near-optimal solutions for the data allocation problem. In addition to the fast ant colony, robust tabu search, and genetic algorithm solutions to this problem, we propose a fast and scalable hybrid genetic multi-start tabu search algorithm that outperforms the other well-known heuristics in terms of execution time and solution quality.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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