This paper aims to describe a case study of parametric interior design based on BIM (Building Information Modeling). As the practical use of BIM-based design grows, its influence expands into the field of interior architecture design. BIM makes possible to check various design plan, reach decision making in an effective way, and change design plan in an efficient method. Therefore, BIM is also promising field in interior architecture design. However, compared to other fields in architecture, engineering, and construction (AEC) industry, there have been less research and projects on BIM in the field of interior architecture. For increasing the feasibility of adapting BIM in interior architecture design, this paper describes a case study-projecting images for designing interior panels using parametric modeling. This process needs elaborate, delicate, and precise steps for harmonious output. For continuous use of building, users look forward to the design which variable and changeable according to user's preference and environment. Therefore, demand for parametric design in the interior design part such as panel pattern design for various decoration is growing. Treated process in this paper deals with an advanced phase which much effective in decreasing time consumption and useless part of process. Finally, this paper suggests the possibility of using BIM in the interior design process and field where BIM can be applied.
Operators face challenges to plan alternative countermeasures when no procedure exists to address the current plant state. A model-based approach is desired to aid operators in acquiring plant resources and deriving response plans. Multilevel flow modeling (MFM) is a functional modeling methodology that can represent intentional knowledge about systems, which is essential in response planning. This article investigates the capabilities of MFM to plan alternatives. It is concluded that MFM has a knowledge capability to represent alternative means that are designed for given ends and a reasoning capability to identify alternative functions that can causally influence the goal achievement. The second capability can be applied to find originally unassociated means to achieve a goal. This is vital in a situation where all designed means have failed. A technique of procedure synthesis can be used to express identified alternatives as a series of operations. A case of station blackout occurring at the boiling water reactor is described. An MFM model of a boiling water reactor is built according to the analysis of goals and functions. The accident situations are defined by the model, and several alternative countermeasures in terms of operating procedures are generated to achieve the goal of core cooling.
인터넷을 통한 온라인 구매에 소비자들은 현 탐색엔진 및 웹 구조의 한계와 의사결정 도구의 부족으로 많은 어려움을 겪는다. 이 논문은 인터넷 쇼핑의 상황에서 소비자가 결정해야 하는 의사결정 문제를 상정하고 지능형 에이전트 구축을 통하여 그 의사결정 과정을 돕는 의사결정의 틀을 제시한다. 이 에이전트는 의미 웹 환경에서 한정도메인 제약식 프로그래밍을 추론엔진으로 삼아 의사결정을 돕는다. 이를 통해 의미웹과 제약식 프로그래밍의 두 기술의 결합이 인터넷 쇼핑 시 소비자가 겪게 되는 어려움을 어떻게 해결하는지를 제시한다.
Purpose: The purpose of this research paper is to explore what factors that affect customer purchase decisions in the online environment, particularly after the COVID-19 pandemic in the case of Vietnamese customers. Research Design, Data and Methodology: To clarify which factor has the most significant impacts on online purchasing decision-making process, this study proposed a research model including factors such as customer trust, proposensity to trust, system assurance, the quality of website design, attitude, and customer satisfaction. This study collected the data via online survey. Data analysis was conducted by AMOS 25.0 using the Structural Equation Modeling (SEM) method. Result: The results of this study shows that the purchase decisions were positively affected by customers' attitude, satisfaction, trust, and the quality of websites design. Additionally, factors such as perceived size and reputation and system assurance, have impacts on buyers' trust, while the propensity to trust has no significant impact. Conclusion: This study provides managerial implications. The results provide which factors should be improved to foster trust, attitude, customer satisfaction, and purchase decision in the online environment. The results also provide managerial implication on marketing strategies how to enhance better relationships with customers and to consider environmental issues in the era of post COVID-19.
철도교통사업의 계획 및 시행 가능 여부를 판단 하는 데 있어, 다양한 의사결정 과정이 필수적으로 요구되며, 그 결과로 총사업비, 운영비 등을 포함한 LCC(Life Cycle Cost) 값을 예측한다. 본 연구에서는 철도교통사업 의사결정 및 LCC 도출과정을 지원하기 위한 모델링 및 시뮬레이션 기반의 분석 방식을 제안한다. 먼저, 수치적 데이터 기반의 분석이 가능하도록 기존 다양한 철도교통사업 자료를 취합하여 Cost Analysis 모델을 구성하였으며, 실험계획법 및 반응표면법 기반의 근사모델링 기법을 통해 시뮬레이션을 수행, 결과를 도출하여 분석하였다. 모델 구성 및 시뮬레이션을 효과적으로 수행하기 위해 전문적인 상용 소프트웨어 도구를 사용하였다. 연구 결과 검증을 위해 실제 추진되고 있는 철도교통사업을 선정하여 분석결과를 비교하였고, 이를 각 분야 전문가 검증 과정을 거쳐 연구 성과의 신뢰성을 검토하였다.
본 연구는 중소 벤처기업의 SCM(공급사슬관리)역량 모델링과 프로세스 개선 방안을 제안하는데 목적을 갖고 실증조사 하였으며, 그 결과를 종합하면 다음과 같다. 중소 벤처기업의 SCM역량 모델링과 프로세스 개선에 있어 공급사슬 전략계획의 모델링에서 전략적 제휴, 기술개발, 집중화에 있어 전략적 제휴를 가장 중요시하고 그다음 기술개발보다 집중화에 중점을 둘 것을 시사하였다. 그리고 의사결정에서도 경로설정 스케줄링과 네트워크 통합, 3자물류 아웃소싱 중 네트워크 통합을 가장 중시하였으며 관리통제에서도 고객서비스 관리, 생산성 관리, 품질 관리 중 품질 관리를 가장 중시하는 것으로 나타났다. 또한 거래지원 시스템에 있어서는 주문 관리 선택, 가격결정 청구, 출하배송, 고객 관리 중 주문 관리 선택을 가장 중시한 모델링과 프로세스상 개선을 요하는 것으로 나타났다. 이는 전체적으로 중소 벤처기업의 SCM역량을 극대화시키고 최적화된 프로세스 운영을 위해 해당 조직구성원의 역량과 프로세스 개선 관점에서 기존 전략적 제휴를 통한 네트워크 공유와 통합을 통해 품질 관리를 최적화시키고 거래지원 시스템을 안정화시킴으로써 기업간 전략적 연계를 통한 단순한 전자적 자료 교환 관계를 넘어 정보시스템의 통합 역량을 극대화시킴으로써 차별화된 경쟁우위를 달성할 수 있음을 시사한 것으로 평가할 수 있다. 따라서 스마트 시대에 최적의 공급사슬 통합 역량의 모델화와 최선의 프로세스 관리를 위해 정보통합에 있어 시스템의 호환성과 신뢰성이 바탕이 된 인프라 구축과 함께 SCM역량 극대화를 위한 조직화와 집중화가 선행되어져야 할 것이다.
Objectives : This study is aimed at developing and discussing the prediction model of blood stasis pattern of traditional Korean medicine(TKM) using machine learning algorithms: multiple logistic regression and decision tree model. Methods : First, we reviewed the blood stasis(BS) questionnaires of Korean, Chinese, and Japanese version to make a integrated BS questionnaire of patient-reported outcomes. Through a human subject research, patients-reported BS symptoms data were acquired. Next, experts decisions of 5 Korean medicine doctor were also acquired, and supervised learning models were developed using multiple logistic regression and decision tree. Results : Integrated BS questionnaire with 24 items was developed. Multiple logistic regression models with accuracy of 0.92(male) and 0.95(female) validated by 10-folds cross-validation were constructed. By decision tree modeling methods, male model with 8 decision node and female model with 6 decision node were made. In the both models, symptoms of 'recent physical trauma', 'chest pain', 'numbness', and 'menstrual disorder(female only)' were considered as important factors. Conclusions : Because machine learning, especially supervised learning, can reveal and suggest important or essential factors among the very various symptoms making up a pattern identification, it can be a very useful tool in researching diagnostics of TKM. With a proper patient-reported outcomes or well-structured database, it can also be applied to a pre-screening solutions of healthcare system in Mibyoung stage.
본 연구는 시뮬레이션 기법을 이용하여 검진센터의 환자 흐름을 효과적으로 관리할 수 있는 방안을 마련하고자 수행되었다. 이를 위해 실제 병원의 검진자료를 활용하여 15개의 검진환자군을 분류하고, 최대 검사시간, 최소 검사시간, X-ray 추가도입에 근거한 3개의 시나리오를 개발하였으며, 시뮬레이션 프로그램은 Flexsim HC 2.7을 이용하였다. 분석결과 최대 검사 소요시간에 근거한 제 1시나리오에서 평균 검사 소요시간과 최대 검사 소요시간의 차이가 가장 크게 나타났으며, 시간대별 환자 수의 증가에 따른 평균 검사 소요시간이 가장 큰 폭으로 증가하였다. X-ray 장비 추가에 따른 평균 검사 소요시간의 차이는 미미한 것으로 나타나 도입의 필요성은 없는 것으로 분석되었다. 시뮬레이션 기법을 이용한 분석을 통하여 환자대기시간 관리, 장비의 효율적인 도입을 위한 의사결정 지원이 가능함을 확인할 수 있었으며, 구체화된 시나리오를 통해 가장 적정한 검사흐름과 시간대별 환자 수를 파악한다면 병원 경영의 효율화에 크게 이바지할 수 있을 것이다.
With the prevalence of computers in modern organizations, simulation is receiving more atention as an effectvie decision -making tool. Simualtion is a computer-based numerical technique which uses mathmatical and logical models to approximate the behaviror of a real-world system. However, iptimization of synamic stochastic systems often defy analytical and algorithmic soluions. Although a simulation approach is often free fo the liminting assumption s of mathematical modeling, cost and time consiceration s make simulation the henayst's last resort. Therefore, whenever possible, analytical and algorithmica solutions are favored over simulation. This paper discussed the issues and procedrues for using simulation as a tool for optimization of stochastic complex systems that are dmodeled by computer simulation . Its emphasis is mostly on issues that are speicific to simulation optimization instead of consentrating on the general optimizationand mathematical programming techniques . A simulation optimization problem is an optimization problem where the objective function. constraints, or both are response that can only be evauated by computer simulation. As such, these functions are only implicit functions of decision parameters of the system, and often stochastic in nature as well. Most of optimization techniqes can be classified as single or multiple-resoneses techniques . The optimization of single response functins has been researched extensively and consists of many techniques. In the single response category, these strategies are gradient based search techniques, stochastic approximate techniques, response surface techniques, and heuristic search techniques. In the multiple response categroy, there are basically five distinct strategies for treating the responses and finding the optimum solution. These strategies are graphica techniqes, direct search techniques, constrained optimization techniques, unconstrained optimization techniques, and goal programming techniques. The choice of theprocedreu to employ in simulation optimization depends on the analyst and the problem to be solved. For many practival and industrial optimization problems where some or all of the system components are stochastic, the objective functions cannot be represented analytically. Therefore, modeling by computersimulation is one of the most effective means of studying such complex systems. In this paper, after discussion of simulation optmization techniques, the applications of above techniques will be presented in the modeling process of many flexible manufacturing systems.
The proliferation of online customer reviews has completely changed how consumers purchase. Consumers now heavily depend on authentic experiences shared by previous customers. However, deceptive reviews that aim to manipulate customer decision-making to promote or defame a product or service pose a risk to businesses and buyers. The studies investigating consumer perception of deceptive reviews found that one of the important cues is based on review content. This study aims to investigate the impact of the information amount of review on the review truthfulness. This study adopted the Information Manipulation Theory (IMT) as an overarching theory, which asserts that the violations of one or more of the Gricean maxim are deceptive behaviors. It is regarded as a quantity violation if the required information amount is not delivered or more information is delivered; that is an attempt at deception. A topic modeling algorithm is implemented to reveal the distribution of each topic embedded in a text. This study measures information amount as topic diversity based on the results of topic modeling, and topic diversity shows how heterogeneous a text review is. Two datasets of restaurant reviews on Yelp.com, which have Filtered (deceptive) and Unfiltered (genuine) reviews, were used to test the hypotheses. Reviews that contain more diverse topics tend to be truthful. However, excessive topic diversity produces an inverted U-shaped relationship with truthfulness. Moreover, we find an interaction effect between topic diversity and reviews' ratings. This result suggests that the impact of topic diversity is strengthened when deceptive reviews have lower ratings. This study contributes to the existing literature on IMT by building the connection between topic diversity in a review and its truthfulness. In addition, the empirical results show that topic diversity is a reliable measure for gauging information amount of reviews.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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