Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1994.04a
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pp.344-354
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1994
In the development of executive information systems (EIS) the selection of an appropriate software package as a system building tool is regarded as a key technology. This paper attempts to shed some light on the evolving field of EIS software packages and provides a helpful Guideline for selecting the most suitable product by addressing significant considerations. A framework is presented that includes a six-step evaluation process: need analysis, team building, vendor survey, identification of decision criteria, and building an evaluation model and its verification. The major evaluation criteria of the full-featured software include: special functionality, reporting, graphics. decision support capability user friendliness, general functionality physical requirements, communication linkage, vendor support, cost related factors, performance, and documentation capability. An illustrative model using the analytic hierarchy process (AHP) method is also discussed to prove the appropriateness of our approach.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.15
no.11
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pp.67-75
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1998
Geometric and thermal errors are key contributors to the errors of a computer numerically controlled turning center. A planar error synthesis model is obtained by synthesizing 11 geometric and thermal error components of a turning center with homogeneous coordinate transformation method. This paper shows the sensitivity analysis on the temperature change, the confidence evaluation on the uncertainty Of measurement systems, and the error contribution analysis from the planar error synthesis model. Planar error in the z direction was very sensitive to the temperature change. and planar errors in the x and z directions were not affected by the uncertainty of measurement systems. The error contribution analysis ,which is applicable to designing a new turning center, was helpful to find the large error components which affect planar errors of the turning center.
Developing mathematical thinking skills is one of the most important goals of school mathematics. In particular, recent performance based on assessment has focused on the teaching and learning environment in school, emphasizing student's self construction of their learning and its process. Because of this reason, people related to mathematics education including math teachers are taught to recognize the fact that the degree of students'acquisition of mathematical thinking skills and strategies(for example, inductive and deductive thinking, critical thinking, creative thinking) should be estimated formally in math class. However, due to the lack of an evaluation tool for estimating the degree of their thinking skills, efforts at evaluating student's degree of mathematics thinking skills and strategy acquisition failed. Therefore, in this paper, mathematical thinking was studied, and using the results of study as the fundamental basis, mathematical thinking process model was developed according to three types of mathematical thinking - fundamental thinking skill, developing thinking skill, and advanced thinking strategies. Finally, based on the model, evaluation factors related to essential thinking skills such as analogy, deductive thinking, generalization, creative thinking requested in the situation of solving mathematical problems were developed.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.1
s.15
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pp.13-25
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2000
Road traffic-related environment problems has become now serious problem common in the urban life throughout the world. In this study, a GIS-supported evaluation system has been developed for dealing with the road traffic-related environment problems, especially focusing on air Pollution in the urban areas. The developed system consists lof three essential parts: GIS; traffic-related air pollution simulation model; and the database for potential strategies. In establishing the simulation model, a GIS-supported environment can provide a useful tool for handling a wide range of data characterizing study areas and for preparing more accurate estimation on real locations. Such roles of the GIS-supported system can be helpful to more efficient analysis and more reasonable decision-makings. As a preliminary stage in developing the system, the metropolitan area of Cairo in Egypt was applying into being as a Pilot study to test the Potentiality of the prototype system.
Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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v.1
no.1
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pp.11-16
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2023
Accurate hospital case modeling and prediction are crucial for efficient healthcare. In this study, we demonstrate the implementation of regression analysis methods in machine learning systems utilizing mathematical statics and machine learning techniques. The developed machine learning model includes Bayesian linear, artificial neural network, decision tree, decision forest, and linear regression analysis models. Through the application of these algorithms, corresponding regression models were constructed and analyzed. The results suggest the potential of leveraging machine learning systems for medical research. The experiment aimed to create an Azure Machine Learning Studio tool for the speedy evaluation of multiple regression models. The tool faciliates the comparision of 5 types of regression models in a unified experiment and presents assessment results with performance metrics. Evaluation of regression machine learning models highlighted the advantages of boosted decision tree regression, and decision forest regression in hospital case prediction. These findings could lay the groundwork for the deliberate development of new directions in medical data processing and decision making. Furthermore, potential avenues for future research may include exploring methods such as clustering, classification, and anomaly detection in healthcare systems.
In recent years, pharmaceuticals in the aquatic environment have become a matter of increasing public concern. Environmental risk assessment (ERA), including an exposure assessment, is considered the best scientifically based approach for evaluating the potential effects of pharmaceuticals on ecosystems. Computerized exposure models constitute an important tool in predicting environmental exposures of pharmaceuticals. This paper presents the applicability of an exposure model by comparing measured data of selected pharmaceuticals with predicted environmental concentrations from an exposure model. $PhATE^{TM}$ (Pharmaceutical Assessment and Transport Evaluation) model developed by the Pharmaceutical Research and Manufacturers of America (PhRMA) was adapted to run simulations for the Keum River. A set of 7 pharmaceuticals of high production in Korea was modeled. The PECs generated by the $PhATE^{TM}$ model that were then compared to the measured concentrations. The $PhATE^{TM}$ model predicted concentrations for 7 pharmaceuticals including acetaminophen, acetylsalicylic acid, erythromycin, ibuprofen, lincomycin, mefenamic acid, and naproxen were in good agreement with actual measured concentrations, which demonstrated the utility of $PhATE^{TM}$ as a predictive tool. In conclusion, $PhATE^{TM}$, although it does not intend to accurately represent reality, could be utilized for rapid predictions of the environmental concentrations of pharmaceuticals.
A modified grey clustering method is presented to systematically evaluate the risk of water inrush in karst tunnels. Based on the center triangle whitenization weight function and upper and lower limit measure whitenization weight function, the modified grey evaluation model doesn't have the crossing properties of grey cluster and meets the standard well. By adsorbing and integrating the previous research results, seven influence factors are selected as evaluation indexes. A couple of evaluation indexes are modified and quantitatively graded according to four risk grades through expert evaluation method. The weights of evaluation indexes are rationally distributed by the comprehensive assignment method. It is integrated by the subjective factors and the objective factors. Subjective weight is given based on analytical hierarchy process, and objective weight obtained from simple dependent function. The modified grey evaluation model is validated by Jigongling Tunnel. Finally, the water inrush risk of Shangjiawan Tunnel is evaluated by using the established model, and the evaluation result obtained from the proposed method is agrees well with practical situation. This risk assessment methodology provides a powerful tool with which planners and engineers can systematically assess the risk of water inrush in karst tunnels.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.3
no.2
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pp.73-81
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1977
Mission effectiveness, which is the probability of successfully completing the assigned mission, is introduced as an appropriate measure of effectiveness for a military system. The model of mission effectiveness is developed for a system which is required to carry out various types of a mission. Each mission type is characterized by the maximum allowable time that determines the success of a given mission type. A given type of a mission is successful if and only if (i) the system is available at the start of a mission and (ii) the system completes its mission within the maximum allowable duration of time that this given mission type specifies without any failure during this period. Both analytic and simulation approaches are employed. Difficulties involved in the anayticl approach are discussed. The model is proposed as a useful tool for consistent system evaluation and optimum test design.
CASE tools are complex software products offering many different features. Systems professionals have evaluated various CASE products from a feature and attribute basis. Each product has a different mix of strengths and weaknesses as perceived by the end user. Specific CASE tools support different steps of the applications development process as well as varying methodologies. In this paper we develop a method for evaluating CASE tools. The model has an analytic hierarchy process for evaluating CASE tools in terms of functionality, management efficiency, and support ability of provider, and a data envelopment analysis for overall evaluation considering cost and AHP results. We applied the developed model to a real world case study.
This paper suggests a weibull time delay model to evaluate failure risks in FMEA(failure modes and effects analysis). Assuming three types of loss functions for delayed time in failure cause detection, the risk of each failure cause is evaluated as its occurring frequency and expected loss. Since the closed form solution of the risk metric cannot be obtained, a statistical computer software R program is used for numerical calculation. When the occurrence and detection times have a common shape parameter, though, some simple results of mathematical derivation are also available. As an enormous quantity of field data becomes available under recent progress of data acquisition system, the proposed risk metric will provide a more practical and reasonable tool for evaluating the risks of failure causes in FMEA.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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