Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.22
no.5
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pp.86-98
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2021
In this study, we developed a simulation model for supply chain management of Precast Concrete (PC) based construction. To this end, information on the Factory Production/Site Construction system was collected through literature review and field research, and based on this information, a simulation model was defined by describing the supply chain, entities, resources, and processes. Next, using the Arena simulation software, a simulation model for the PC supply chain was developed by setting model frameworks, data modules, flowchart modules, and animation modules. Finally, verification and validation were performed using five review methodologies such as model check, animation check, extreme value test, average value test, and actual case test to the developed model. As a result, it was found that the model adequately represented the flows and characteristics of the PC supply chain without any logical errors and provided accurate performance evaluation values for the target supply chains. It is expected that the proposed simulation model will faithfully play a role as a performance evaluation platform in the future for developing management techniques in order to optimally operate the PC supply chain.
In this study we proposed a simple method for generating multi-site daily rainfall based on the 1-order Markov chain and considering the spatial correlation. The occurrence of rainfall is simulated by a simple 1st-order Markov chain and its intensity to be chosen randomly from the observed data. The spatial correlation between sites could be conserved as the rainfall intensity at each site is to be chosen consistently with the target site in time through generation. It is found that the generated daily rainfall data reproduce genera] characteristics of the observed data such as average, standard deviation, average number of wet and dry days, but the clustering level in time is somewhat loosened. Thus, the lag-I correlation coefficient of the generated data gave smaller value than the observed, also the average lengths of wet run and dry run and the wet-to-wet and dry-to-dry probabilities were a bit less than the observed. This drawback seems to be overcome somewhat by choosing a proper site representing overall basin characteristics or by use of more detailed states of rainfall occurrence.
MANET transmits data by hop-by-hop method because it is composed of mobile nodes without support of any infrastructure. Its structure is very similar to a block chain. However, it is exposed to various threats such as data tampering or destruction by malicious nodes because of transmission method. So, ensuring the integrity of transmitted data is an important complement to MANET. In this paper, we propose a method to apply the block chain technique in order to protect the reliability value of the nodes consisting the network from malicious nodes. For this, hierarchical structure of a cluster type is used. Only cluster head stores the reliability information of the nodes in a block and then, this can be spread. In addition, we applied block generation difficulty automatic setting technique using the number of nodes selecting cluster head and the reliability of cluster head to prevent the spread of wrong blocks. This can prevent block generation and spread by malicious nodes. The superior performance of the proposed technique can be verified by comparing experiments with the SAODV technique.
Big Data is a key asset for the company and a key factor in boosting its competitiveness in the logistics sector. However, there is still a lack of research on how to collect, analyze and utilize Big Data in logistics. In this context, this study has developed a value model applicable to logistics companies based on the results of analysis and application of Big Data in the logistics of previous studies and DHL. The purpose of this study is to improve the operational efficiency and customer experience maximization level of logistics companies through utilization of big data analysis in logistics, to improve competitiveness of big data utilization and to develop new business opportunities. This study has a significance to newly create a value model for utilization of big data analysis in logistics sector and can provide implications for other industries as well as logistics sector in the future.
The points of failure of a decomposition process are defined to be the union of the points of failure from two component point processes for software reliability systems. Because sampling from the likelihood function of the decomposition model is difficulty, Gibbs Sampler can be applied in a straightforward manner. A Markov Chain Monte Carlo method with data augmentation is developed to compute the features of the posterior distribution. For model determination, we explored the prequential conditional predictive ordinate criterion that selects the best model with the largest posterior likelihood among models using all possible subsets of the component intensity functions. A numerical example with a simulated data set is given.
The Information and Communication Technologies (ICT) sector is undergoing a fundamental transformation. Determinant factors in this transformation process are deregulations and technological advancements. From the value chain perspective, industry convergence plays the most crucial role in the transformation of the established telecommunications and media industries. The objective of this paper is to validate the impact of convergence on the business performance using empirical data. To identify the various effects driven by industry convergence, we analyzed the relationships between firm's degree of convergence and the business performance using regression analysis. From the empirical result with the 2002-2005 data, it was found that the convergence across ICT sectors improves the business performance measured by Tobin's q significantly and this is only a recent phenomenon. These results are consistent with the conjecture that higher degree of convergence is becoming more associated with higher market value.
In the process of global transportation, many value chains which have different business process, system and technology level respectively are connected to each other. To obtain end-to-end visibility of transportation, these kind of discrepancy has to be solved appropriately. In this paper, the realization of global visibility is discussed in three point of view such as 'Data Sourcing', 'System integration' and 'System Operation'. First, the data sources of global visibility are described especially from the point of enterprise applications view, and then system integration is presented using various current e-commerce technologies for example XML, EDI and so on. Finally, flexible operation of visibility function is suggested which satisfies different goals of each value chain.
The present study attempted to offer more insights into the foreign consumers' consumption decision structure of Korean restaurants located in foreign countries. A survey was designed based on the means-end chain theory, using the laddering interview technique. The qualitative data obtained from 10 Americans, 10 Japanese, and 10 Chinese were content analyzed and resulted in categories such as 'new experience', 'interest in Korea', 'recommendation', 'good food', 'easy to access', 'service', 'dining environment', and 'price' as perceived attributes of choice. The hierarchical value maps linking attributes, psychological consequences, and terminal values were presented. The most frequent consequences were 'experience new culture', 'be exposed to new experience', and 'learn more about Korea' which were related to 'happiness', 'pleasure', 'good relationship', 'desire fulfillment', and 'self-satisfaction' as personal values. Laddering interviews, which required laborious analysis, provided important information on the relationship between perceived attributes and the reasons for choosing Korean restaurants.
Purpose: The purpose of this paper is to examine the recent resurgence of popularism and the possible impacts it may have on contemporary business and economics. Research design, data and methodology: This is an exploratory case study that examines the rise of popularism and identifies and analyzes the likely implications for contemporary business and economics. Results: Although populists tend to reject elitism, capitalism, economic globalization, and political establishment, their ethnocentric behavior is no different from those of the corrupt political and economic elites. Popularism does enable nationalism and protectionism and negatively impacts business and economic growth. Conclusions: Popularism existed for a long time, and this phenomenon will continue to exist as long as a triggered mechanism exist, e.g., income inequality, resurgence of immigration, recession, insufficient factors of resources and social welfare. The recent rise of popularism is not a fad or a short-lived anti-establishment and anti-elitism movements but, rather, a force to be reckoned with in the near future. The rise of economic nationalism limits international trade, integration, and cooperation. As a result, international capital, service, and product flows will decline, and countries and multinational corporations have to develop and restructure their international supply and value chain to cope with this phenomenon.
The breeding value of marbling score in skeletal muscle is an important factor for evaluating beef quality. In the present study, we investigated proteins associated with the breeding value of the marbling score for bovine sirloin to select potential biomarkers to improve meat quality through comparative proteomic analysis. Proteins isolated from muscle were separated by two-dimensional gel electrophoresis. After analyzing images of the stained gel, seven protein spots for the high marbling score group were identified corresponding to changes in expression that were at least two-fold compared to the low marbling score group. Four spots with increased intensities in the high marbling score group were identified as phosphoglycerate kinase 1, triosephophate isomerase, acidic ribosomal phosphoprotein PO, and capping protein (actin filament) Z-line alpha 2. Spots with decreased intensities in the high marbling score group compared to the low score group were identified as 14-3-3 epsilon, carbonic anhydrase II, and myosin light chain 1. Expression of myosin light chain 1 and carbonic anhydrase 2 was confirmed by Western blotting. Taken together, these data could help improve the economic performance of cattle and provide useful information about the underlying the function of bovine skeletal muscle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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