The activity of immobilized cell-support particle aggregates is influenced by physical and biochemical elements, mass transfer, and physiology. Accordingly, the mathematical model discussed in this study is capable of predicting the steady state and transient concentration profiles of the cell mass and substrate, plus the effects of the substrate and product inhibition in an immobilized cell-support aggregate. The overall mathematical model is comprised of material balance equations for the cell mass, major carbon source, dissolved oxygen, and non-biomass products in a bulk suspension along with a single particle model. A smaller bead size and higher substrate concentration at the surface of the particle, resulted in a higher supply of the substrate into the aggregate and consequently a higher biocatalyst activity.
This study proposes a web presence readiness model based on pre-payment service functions and a post-payment service function both of which embrace the major concerns of customers in the online purchasing context. Based on the concept of customer utility from the product itself and instrumental utility, the research model suggests four antecedents including, Perceived Economic Benefits, Product Search Support Quality, e-Shopping Method Diversity, and Post-Payment Support Quality. We empirically examined a proposed research model using data collected from online rating company websites. Among the four antecedents, post payment support quality is found to be the most influential determinant of customer evaluation on e-commerce websites. Based on the empirical results, the current study proposes an alternate model of web presence readiness. The findings of this study may provide an insight to field practitioners designing commercial websites. The implications and future research directions are further discussed.
Purpose: To explore the application prospect of support vector machine (SVM) in supply chain management and its practical application in supply chain performance evaluation practice. Research design, data and methodology: This paper establishes the performance evaluation index system of supply chain management according to the balanced scorecard (BSC) theory, and establishes the SVM model of supply chain management performance evaluation based on the SVM principle. Results: The performance evaluation results of the supply chain of an electric power equipment Co., Ltd. in Harbin established by using the model are consistent with the actual situation, which indicates the nature and accuracy of the possible reflection of the established supply chain performance evaluation model. Conclusions: The results show that SVM model can be used to evaluate enterprise supply chain management performance indicators, and can improve enterprise supply chain management performance, thus demonstrating the effectiveness of the model.
정보기술을 통한 건설산업의 관리 체계화와 생산성 증대 및 경쟁력 제고를 위해서는 우선적으로 건설업체에서 구축 $\cdot$ 활용하고 있는 정보시스템의 활용특성에 대한 체계적인 정리가 필요하다. 특히, 건설의사결정측면에서 건설데이터를 활용한 고급분석기술인 의시결정지원기술에 대한 전략적이며 체계적인 적용모델을 적립할 필요성이 대두되고 있다. 즉, 건설업체의 정보시스템에 대한 구축 수준을 파악하고 건설의사결정지원과 관련된 문제점을 도출해 낼 수 있는 합리적인 분석틀을 통해 건설정보시스템의 전략적 활용 방안에 대한 기초적인 연구가 필요하다. 이를 위하여 기존 연구들을 바탕으로 푹적된 데이터의 부가가치를 높일 수 있는 대안으로서 의사결정을 지원하기 위한 정보시스템 활용특성 모델을 제안하고 사례연구를 통하여 그 타당성을 검증하였다. 본 연구를 통하여 건설업계의 의사결정지원기술에 대한 인식제고와 건설조직에서 활용하고 있는 정보시스템의 적극적 활용의 대안의 기초를 마련하고자 한다.
본 연구에서는 감영 복구사업 계획 수립을 위한 의사결정지원 모델 개발을 통해 감영의 우선 복원대상 건물 선정 업무에 객관적이고 체계적인 검토기준을 마련하였다. 제안된 모델은 문헌고찰을 통한 평가항목 도출과 이를 정립하기 위해 델파이 방법을 적용하였으며, 평가항목 가중치 부여를 위한 AHP 설문을 수행하였다. 도출된 지원모델은 복원대상 건물들 간의 상대적인 우선순위를 평가 항목별로 점수화하여 표현함으로써 복원예산 편성 시 합리적인 의사결정을 가능하게 하였다. 사례연구를 통해 본 연구에서 제안한 모델의 적용성을 검증하였다. 전문가 자문결과 본 연구의 모델이 실제 복원사업의 계획수립시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 나타났다.
Objectives: This study developed a causal relationship model of herb use from observational data and analyzed the direct and indirect effects of herb use on health according to the model. Methods: A cross-sectional study was conducted with 400 participants aged 26-59 years, selected through multistage random sampling. The instruments used for data collection included demographic information, herb use, health literacy (HL), perceived social support, societal values, and attitudes toward herb use. The conceptual model, hypothesized based on prior evidence, was tested using confirmatory factor analysis through structural equation modeling. Path coefficients were estimated using the maximum likelihood method. Results: The final model utilized empirical data, which showed that perceived social support had the most significant impact on herb use. This was followed by HL, positive attitudes toward herbal remedies, and societal values, with coefficients of 0.31, 0.18, and 0.16, respectively. When analyzing variables that indirectly affected herb use, it was clear that positive attitudes, perceived social support, and societal values significantly influenced herb use through HL, with influence coefficients of 0.08, 0.16, and 0.04, respectively. Together, these variables accounted for 68% of the variance in herb use. Conclusions: The findings from this study can be utilized to develop and implement strategies that guide the use of herbal products, ultimately aiming to improve human health.
Individual adoption and sustained usage of information technology(IT) are crucial prerequisites for exploiting IT as integral components of organizational work. Previous studies on technology adoption in workplace suggest that acceptance behavior is influenced by a variety of factors such as individual differences, social influences, beliefs, attitudes, and situational influences. In this paper, we introduce a research model to predict the usage behavior of intranet in workplace and also explain the causal relationships among variables. Based on the survey of 333 intranet users, this study uses structural equation model with LISREL 8.12. This study suggests several major results from surveys and analysis from them. Perceived use is influenced by intranet experience, task equivocality, organizational support, and perceived ease of use, Experience and organizational support determine perceived ease of use. Task equivocality, task interdependence, and organizational support have positive effects on subjective norm. On the other hand, present usage, which is a dependent variable in this model, is influenced by perceived use, experience, task interdependence, and organizational support.
A procedure to determine the realizable optimal positions of rigid supports is suggested to get a maximum fundamental natural frequency. a measured frequency response function based substructure-coupling technique is used to model the supported structure. The optimization procedure carries out the eigenvalue sensitivity analysis with respect to the stiffness of supports. As a result of such stiffness optimization, the optimal rigid-support positions are shown to be determined by choosing the position of the largest stiffness. The optimally determined support conditions are verified to satisfy the eigenvalue limit theorem. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, the optimal support positions of a plate model are investigated. Experimental results indicate that the proposed method can effectively find out the optimal support conditions of the structure just based on the measured frequency response functions without any use of numerical model of the structure.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.335-348
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2009
Fuzzy regression is used as a complement or an alternative to represent the relation between variables among the forecasting models especially when the data is insufficient to evaluate the relation. Such phenomenon often occurs in seasonal time series data which require large amount of data to describe the underlying pattern. Semiparametric model is useful tool in the case where domain knowledge exists about the function to be estimated or emphasis is put onto understandability of the model. In this paper we propose fuzzy semiparametric support vector regression so that it can provide good performance on forecasting of the seasonal time series by incorporating into fuzzy support vector regression the basis functions which indicate the seasonal variation of time series. In order to indicate the performance of this method, we present two examples of predicting the seasonal time series. Experimental results show that the proposed method is very attractive for the seasonal time series in fuzzy environments.
As the Internet is used extensively, multimedia information becomes more prevailing and accessible. However, legacy decision support systems rarely mention how to put such multimedia contents into practical use for decision making and support. In particular, no proposals have yet been made on how to integrate the decision technologies and multimedia databases in model management systems. Hence, the aim of this paper is to propose a new model management method to integrating decision technologies and an image database management system to create a multimedia decision support. For this purpose, extended ARG and structured modeling techniques are adopted, to represent image contents and mathematical models respectively. A web-based prototype system is presented to illustrate the feasibility and usability of the methodology.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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