Data Envelopment Analysis (DEA) is a useful tool to analyze the relative efficiency of decision making units (DMU) characterized by multiple inputs and multiple outputs. This method has been popularly used as an analytical tool to suggest some strategic improvement. To do this, the results of DEA provide decision makers with a single efficiency score, efficient frontier, return to scale, benchmarking decision making units, etc. The purpose of this paper is to evaluate research performance of 38 universities and provide an inefficient university with the way of organizational changes to be an efficient university by using DEA. Various input and output variables are used to identify technical and scale inefficiency. Additionally, we analyze how an inefficient DMU could be changed an efficient DMU based on a case university. This result will give an insight of constructive directions for increasing of research performance to university decision makers.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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제26권4호
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pp.72-81
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2003
The purpose of this paper is to propose an interactive method, which is designed to select the optimal preferred alter-native for the MLDM(Multiple-the Larger-the better type Decision-Making) problems with the-larger-the-better quality characteristics. The basic idea of the paper is essentially to eliminate inefficient alternative based on the concept of Taguchi Signal-to-Noise ratios and the cutting range instead of using UVF(Utility/value Function) on the group of attributes that can be considered importantly by the decision makers. As a result, the method proposed in the paper for MLDM problems can be significant in that the change of characteristics is transformed into the size of Signal-to-Noise ratio, which can be relatively easy to understand by decision makers.
A mobile terminal will expect a number of handoffs within its call duration. In the event of a mobile call, when a mobile node moves from one cell to another, it should connect to another access point within its range. In case there is a lack of support of its own network, it must changeover to another base station. In the event of moving on to another network, quality of service parameters need to be considered. In our study we have used the Markov decision process approach for a seamless handoff as it gives the optimum results for selecting a network when compared to other multiple attribute decision making processes. We have used the network cost function for selecting the network for handoff and the connection reward function, which is based on the values of the quality of service parameters. We have also examined the constant bit rate and transmission control protocol packet delivery ratio. We used the policy iteration algorithm for determining the optimal policy. Our enhanced handoff algorithm outperforms other previous multiple attribute decision making methods.
The purpose of this study was to investigate the degree of social support, career decision-making self-efficacy, and Job-Seeking Stress of nursing students, and identify influencing factors of Job-Seeking Stress. A convenience sample of 228 nursing students was conducted from in three departments of nursing. Data were analyzed through descriptive statistics, t-test, ANOVA, Scheffe test, Pearson's correlation coefficient, and multiple regression analysis using IBM SPSS 21.0 program. The higher the social support and career decision self-efficacy, the lower the Job-Seeking Stress. The factors influencing Job-Seeking Stress were social support, first hope career, job readiness, career decision-making self-efficacy, and the explanatory power of these variables for Job-Seeking Stress was 19%. Therefore, in order to prevent, cope with, and mitigate the Job-Seeking Stress of nursing students, it is necessary to develop and apply differentiated Career education programs to increase social support and career decision-making self-efficacy.
This study was attempted to understand the effect of university students' psychological well-being and interpersonal competence on their career decision-making self-efficacy. The participants of this study were 154 university students, and data collection was conducted from November 1 to December 10, 2019. The collected data were analyzed using x2-test, t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and stepwise multiple regression. Psychological well-being and interpersonal competence were found to be significant influencing factors on career decision-making self-efficacy and the explanation power was 41.6% (F=66.48, p<.001). When establishing a program that can improve career decision-making self-efficacy of university student, psychological well-being and interpersonal competence, which are factors that affect career decision self-efficacy revealed through the results of this study, should be considered.
Presently, Analytic Network Process which evaluates man's intention and offers decision-making support is capturing the spotlight. It originates in the ability of Analytic Network Process to treat various decision-making support system. However, no detailed reference is available when dealing with the group case. This paper examines the technique, which can also cope with the group decision-making support system, and describes the validity of the technique. A characteristic feature of the proposed technique is that it can detect a group's intention in a given section, and it decomposes the sectional supermatrix into a small supermatrix and a large one. A general supermatrix treats the convergence value by taking the limiting process method of the power of an evaluation value. On the other hand, when a supermatrix has nonnegative value, it can easily be solved by the eigenvector method. The decomposition of the supermatrix has been considered in this work.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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한국지능정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회
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pp.283-291
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2005
The development of mobile applications is fast in recent years. However, nearly all applications are for messaging, financial, locating services based on simple interactions with mobile users because of the limited screen size, narrow network bandwidth, and low computing power. Processing an algorithm for supporting a group decision process on mobile devices becomes impossible. In this paper, we introduce the mobile-oriented simple interactive procedure for support a group decision making process. The interactive procedure is developed for multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the mobile Internet environment. Our procedure lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the mobile environment. Only the partial weak order preferences of variables and objectives from group decision makers are enough for searching the best compromising solution. The methodology is designed to avoid any assumption about the shape or existence of the decision makers's utility function. For the purpose of the experimental study of the procedure, we developed a group decision support system in the mobile Internet environment, MOBIGSS and applied to an allocation problem of investor assets.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.647-669
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2016
Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.
Purpose: This study was intended to evaluate the effect of nurse image, satisfaction with one's major and career decision-making self-efficacy on career preparation behavior of first-year nursing students. Methods: A total of 134 first-year nursing students were enrolled in this study. Data were collected from March 25 to April 5, 2024. Data collected prospectively were analyzed by t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and multiple regression analysis. Results: Career preparation behavior showed a significantly positive correlation with nurse image (r=.28, p=.001), satisfaction with one's major (r=.41, p<.001) and career decision-making self-efficacy(r=.61, p<.001). Career decisionmaking self-efficacy showed a significantly positive correlation with nurse image (r=.59, p<.001), satisfaction with one's major (r=.70, p<.001). Satisfaction with one's major showed a significantly positive correlation with nurse image (r=.66, p<.001). Career preparation behavior was significantly affected by nurse in the family and relatives (β=-.21, p=.003) and career decision-making self-efficacy (β=.64, p<.001), which had an explanatory power of 41.0%. Conclusion: To establish career preparation behavior in first-year nursing students, it is necessary to develop a variety of systematic educational programs to enhance career decision-making self-efficacy.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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제15권1호
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pp.25-33
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2020
Multipath routing protocols with unmanned aerial vehicles have been proposed to improve reliability in tactical ad hoc networks. Most of existing studies tend to establish the paths with multiple metrics. However, these approaches suffer from link loss and congestion problems according to the network condition because they apply same metric for both ground and air path or employ the simple weight value to combine multiple metrics. To overcome this limitation, in this study, we propose new routing metrics for path over unmanned aerial vehicles and use the multi-criteria decision making (MCDM) method to determine the weight factors between multiple metrics. For the case studies, we extend the ad-hoc on-demand distance vector protocol and propose a strategy for modifying the route discovery and route recovery procedure. The simulation results show that the proposed mechanism is able to achieve high end-to-end reliability and low end-to-end delay in tactical ad hoc networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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