Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.12
no.1
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pp.55-61
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1986
Mathematical forecasting models and a practical computer based forecasting system are developed for planning production in a manufacturing and distribution network. The forecasting system works at the highest level of a hierarchical computer-based decision support system consisting of the forecasting system, an aggregate planning system and a shop floor scheduling system. The dynamics of business operations for an actual company have been considered to make this study a unique comprehensive analysis of a real world forecasting problem.
The Bayes factor provides a possible hierarchical Bayesian approach for studying the change point problems. A hypothesis for testing change versus no change is considered using predictive distributions. When the underlying distribution is in one-parameter exponential family with conjugate priors, Bayes factors are investigated to the hypothesis above. Finally one example is provided .
Let $X_1, ....$X_P be p($\geq$2) independent random variables, where each X1 has a gamma distribution with $k_i and ${\heta}_i$. The problem is to simultaneously estimate p gammar parameters ${\heta}_i$ under entropy loss where the parameters are believed priori. Hierarchical bayes(HB) and empirical bayes(EB) estimators are investigated. Next computer simulation is studied to compute the risk percentage improvement of the HB, EB and the estimator of Dey et al.(1987) compared to MVUE of ${\heta}$.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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1992.10a
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pp.39-44
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1992
This paper is concerned with formulations of the hierarchical $C^{o}$-plate element on the basis of Reissner-Mindlin plate theory. On reason for the development of the aforementioned element is that it is still difficult to construct elements based on h-version concepts which are accurate and stable against the shear locking effects. An adaptive mesh refinement and selective p-distribution of the polynomial degree using hp-version of the finite element method we proposed to verify the superior convergence and algorithmic efficiency with the help of the clamped L-shaped plate problems.s.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2001.05a
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pp.35-44
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2001
As one of advanced uses of radar, a physically based rainfall prediction method which uses a conceptual rainfall model assimilated by information from volume scanning radar is shown. As another example of advanced utilization of weather radar, results from analyzing a hierarchical time-scale structure in dependency of rainfall distribution en topography are shown.
In this paper, the authors propose a system for assisting mold designers of plastic parts. With a CAD model of a part, the system automatically determines the optimal ejecting direction of the part with minimum undercuts. Since plastic parts are generally very thin, many rib features are placed on the inner side of the part to give sufficient structural strength. Our system extracts the rib features from the CAD model of the part, and determines the possible ejecting directions based on the geometric properties of the features. The system then selects the optimal direction with minimum undercuts. Possible ejecting directions are represented as discrete points on a Gauss map. Our new point distribution method for the Gauss map is based on the concept of the architectural geodesic dome. A hierarchical structure is also introduced in the point distribution, with a higher level "rough" Gauss map with rather sparse point distribution and another lower level "fine" Gauss map with much denser point distribution. A system is implemented and computational experiments are performed. Our system requires less than 10 seconds to determine the optimal ejecting direction of a CAD model with more than 1 million polygons.
Purpose: This study is a quantitative study and analyzes the effect of evaluating the extreme and usefulness of product reviews on sales performance by using text mining techniques based on product review big data. We investigate whether the perceived helpfulness of product reviews serves as a mediating factor in the impact of product review extremity on sales performance. Research design, data and methodology: The analysis emphasizes customer interaction factors associated with both product review helpfulness and sales performance. Out of the 8.26 million Amazon product reviews in the book category collected by He & McAuley (2016), text mining using natural language processing methodology was performed on 300,000 product reviews, and the hypothesis was verified through hierarchical regression analysis. Results: The extremity of product reviews exhibited a negative impact on the evaluation of helpfulness. And the helpfulness played a mediating role between the extremity of product reviews and sales performance. Conclusion: Increased inclusion of extreme content in the product review's text correlates with a diminished evaluation of helpfulness. The evaluation of helpfulness exerts a negative mediating effect on sales performance. This study offers empirical insights for digital market distributors and sellers, contributing to the research field related to product reviews based on review ratings.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.7
s.349
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pp.1-13
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2006
In this paper, we introduce a novel key management scheme that is based on the key pre-distribution but provides the key re-distribution method, in order to manage keys for message encryption and authentication of lower-layer sensor nodes on hierarchical mobile sensor networks. The characteristics of our key management are as follows: First, the role of key management is distributed to aggregator nodes as well as a sink node, to overcome the weakness of centralized management. Second, a sink node generates keys using regression model, thus it stores only the information for calculating the keys using the key information received from nodes, but does not store the relationship between a node and a key, and the keys themselves. As the disadvantage of existing key pre-distributions, they do not support the key re-distribution after the deployment of nodes, and it is hard to extend the key information in the case that sensor nodes in the network enlarge. Thirdly, our mechanism provides the resilience to node capture(${\lambda}$-security), also provided by the existing key pre-distributions, and fourth offers the key freshness through key re-distribution, key distribution to mobile nodes, and scalability to make up for the weak points in the existing key pre-distributions. Fifth, our mechanism does not fix the relationship between a node and a key, thus supports the anonymity and untraceability of mobile nodes. Lastly, we compare ours with existing mechanisms, and verify our performance through the overhead analysis of communication, computation, and memory.
In hierarchical Mobile IPv4 Networks the highest FA(Foreign Agent) may experience serious congestion and delay since the highest FA plays a role of CoA(Care of Address) for all mobile nodes in the domain, In this paper, we propose mechanism called 'HRFA(Hierarchical Root Foreign Agent)', which distributes the load imposed on the highest FA. In the proposed HRFA scheme, multiple HRFAs are selected to provide the similar service that is provided by the highest FA. According to which entity determines HRFAs, HRFA scheme is categorized into 'Active' and 'Passive' approaches. HRFA scheme is further categorized into 'All MN(Mobile Node)s' and 'New MNs' approaches, depending on which mobile nodes are assigned to a newly elected HRFA. Through a course of simulations, we investigate the performance of 4 possible combinations of HRFA schemes. We also compare the performance of the proposed HRFA schemes with the LMSP(Local Multicast Service Provider) scheme, which is a scheme to distribute the load of FA for multicast service in hierarchical wireless network domain. The simulation results show that the Passive & New MN approach performs best with respect to both the overhead and the load balancing.
Purpose - The purpose of this study is to understand how retailers' green practices influence customer environmental values and their organic food purchasing intention. Research design, data, and methodology - Data were collected from randomly intercepting retail shoppers (n=719) departing from 33 retail stores selling organic food products located in Florida, USA. U.S. Data were analyzed using descriptive statistics, CFA and Hierarchical regression analyses. Results - Results documented that customer environmental values (social-altruistic values and biospheric values) were determinants of organic food purchasing intention. Retailers' green practices representing'green self-governance'were found to significantly enhance the effects of customer environmental values upon organic food purchasing intention. Conclusions - This study successfully demonstrated that customers'willingness to purchase eco-friendly products can be greatly increased when having a positive perceptions toward retailers'green practices such as environmental friendly waste management, environmental improvement of packaging, taking back packaging and recovery of the company's end-of-life products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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