Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2003.11a
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pp.239-250
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2003
In this research, we propose a hybrid group decision support mechanism (H-GDSM) based on Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) and FCM (Fuzzy Cognitive Map). The AHP elicits a corresponding priority vector interpreting the preferred information among the decision makers. Corresponding vector was composed of the pairwise comparison values of a set of objects. Since pairwise comparison values are the judgments obtained from an appropriate semantic scale. However, AHP couldn't represent the causal relationship among information, which were used by decision makers. In contrast to AHP, FCM could represent the causal relationship among variables or information. Therefore, FCMs were successfully developed and used in several ill-structured domains, such as strategic decision-making, policy making, and simulations. Nonetheless, many researchers used subjective and voluntary inputs to simulate the FCM. As a result of subjective inputs, it couldn't avoid the rebukes of businessman. To overcome these limitations, we incorporated the Fuzzy membership functions, AHP and FCM into a H-GDSM. In contrast to current AHP methods and FCMs, the H-GDSM method developed herein could concurrently tackle the pairwise comparison involving causal relationships under a group decision-making environment. The strengths and contributions of our mechanism were 1) handling of qualitative knowledge and causal relationships, 2) extraction of objective input value to simulate the FCM, 3) multi-phase group decision support based on H-GDSM. To validate our proposed mechanism we developed a simple prototype system to support negotiation-based decisions in electronic commerce (EC).
Background: While attention has been paid to physical risks in the work environment and the promotion of individual employee health, mental health protection and promotion have received much less focus. Psychosocial risk management has not yet been fully incorporated in such efforts. This paper presents good practices in promoting mental health in the workplace in line with World Health Organization (WHO) guidance by identifying barriers, opportunities, and the way forward in this area. Methods: Semistructured interviews were conducted with 17 experts who were selected on the basis of their knowledge and expertise in relation to good practice identified tools. Interviewees were asked to evaluate the approaches on the basis of the WHO model for healthy workplaces. Results: The examples of good practice for Workplace Mental Health Promotion (WMHP) are in line with the principles and the five keys of the WHO model. They support the third objective of the WHO comprehensive mental health action plan 2013-2020 for multisectoral implementation of WMHP strategies. Examples of good practice include the engagement of all stakeholders and representatives, science-driven practice, dissemination of good practice, continual improvement, and evaluation. Actions to inform policies/legislation, promote education on psychosocial risks, and provide better evidence were suggested for higher WMHP success. Conclusion: The study identified commonalities in good practice approaches in different countries and stressed the importance of a strong policy and enforcement framework as well as organizational responsibility for WMHP. For progress to be achieved in this area, a holistic and multidisciplinary approach was unanimously suggested as a way to successful implementation.
Software education is drawing attention as an education for fostering future talents who will lead the 4th industrial revolution. The purpose of software education for everyone from kinder to adults is not simply to develop programming skills, but to develop "Computational Thinking," a problem-solving ability that effectively solves real-world problems based on computing. Therefore, how to cultivate and evaluate computational thinking is a very important issue. This paper proposed a method of applying a process-based performance evaluation method to evaluate computational thinking ability in the process of solving learners' problems. The developed contents were revised and supplemented through two Delphi surveys by a group of experts consisting of five university professors and five incumbent information teachers majoring in computer science and computer education to verify the effectiveness of the final model. I hope This paper can contribute to the study of evaluating computer thinking ability from the perspective of problem solving.
This study investigated the changes in water quality parameters and microbial colonies when ozone was applied to a semi-recirculating aquaculture system (semi-RAS) for the olive flounder Paralichthys olivaceus (500 g in average weight). Concentrations of ozone-produced oxidants (OPO) in rearing tanks were maintained at 0, 0.014, 0.025 mg/L as Cl2 for 26 days. Except total ammonia nitrogen, nitrite nitrogen, nitrate nitrogen, phosphate phosphorus, chemical oxygen demand, and total suspended solids decreased significantly with increasing OPO concentration in daily and weekly monitoring (P<0.05). Colony forming unit (CFU) counts of heterotrophic marine bacteria decreased in an OPO concentration-dependent manner. Overall reduction rates of microbial colonies in the treatments were 80% higher than those of the control (P<0.05). During the experiment, the OPO concentration-driven ozonation was reliably practiced without any adverse effects on the animals cultured in semi-RAS. Considering the biohazard, operating cost, and stability of ozonation, an OPO concentration of 0.014 mg/L would be sufficient to control water quality parameters and microbial colonies in a semi-RAS.
This study explores how the advanced data analysis capabilities of intelligent information technology are being utilized in politics. In particular, we focus on the fact that voter behavioral targeting in election campaigns comes into conflict with the democratic process in various ways. For this purpose, this study examines political micro-targeting and political bots. It is aimed at showing that these technology-based campaign techniques work as a factor preventing free expression of opinions and discussions, which are the core of democracy itself. Then we identify the attributes of the algorithm that affects them. As a result, this study suggests that the following issues might arise regarding intelligent information technology-based politics and democracy. First, inequality in political participation becomes more severe. Second, the public debate between voters gets more difficult. Third, superficial politics is prevalent. Fourth, single-issue politics and the exclusion of political representation is likely to increase. Fifth, political privacy might also be invaded. Based on our discussions, this study concludes that it is our role to find ways by which intelligent information technology and democracy can coexist.
This study deals with the changes in the government-funded research institutes (GRI) in terms of 'responding to social challenges and turning to the institutes that are pursuing sustainability transition'. The newly established societal problem-solving R&D projects in GRIs are core experiments for the transition. In order to discuss about the prospect of transition of GRIs, this study used focus group interview approach. In the interview, the GRIs's stance on the societal problem-solving R&D projects, and its process, problems and the policy direction had been discussed. It is suggested that the necessity of transition is discussed and transition experiments are proceeding on a small scale, but experiments are still underway in the existing framework. In order to facilitate the transition in GRIs, it is necessary to carry out the experiment and the vision making work from the inside the GRI.
The fishing vessel buyback program, that is, the project of fishing vessel reduction is a complex challenge that needs to take into consideration for both fishing resource protection and industrial restructuring. By the way, the fishing vessel buyback program in Korea is still poorly fruitful and there are few applications for the project in the country. For example, the buyback program of this nation has some problems like uncertainly set goals, conflicts among targets, no flexibility in the program implementation, low participation in the project and lack in follow-up actions. To solve these problems, this study offers the following alternatives. First, it is setting up detailed targets for fishing vessel buyback. Those targets should be what can be actually driven under policy support, such as reduction in illegal fishing, decrease in an exact number of fishing vessels and decline in fishing capacity rather than what seem to be comprehensive such as protection of coastal or offshore fishery and industrial restructuring. Second, it is taking measures for the livelihood of those who would face disadvantages due to fishing vessel reduction. Those measures providing or supporting the re-education and re-employment of fishery workers and building up systems that help the workers transfer fishing to another job. Third, it is adopting the governance system that overcomes lacks in communications between the fishing vessel buyback program and improves the performance effectiveness of that program. Here, governance means that businesses and authorities concerned in the program interact and cooperate with one another in making and implementing policies related to the project of fishing vessel reduction and assessing the results of that project. Fourth, it is taking actions for fishery reorganization after the fishing vessel buyback program. Factors that can be considered as those actions include supporting fishery workers' cost of fishing vessel reduction, decreasing and modernizing fishing fleets and improving the quality of fishing equipment. In conclusion, the fishing vessel buyback program should be prepared with comprehensive actions or measures that can cope well with a variety of problems that may be arisen from it while keeping itself on the track of its original goals.
The Fourth Industrial Revolution has been revolutionizing industry and education. This paper proposes an education platform, Smart Space EduPlatform (SSEP), for the real estate industry, aimed at educating the basic real estate technology (RETech) for workers in the real estate industry so they can achieve the highest and best use of the real estate in the smart environment. The habitat of SSEP is driven by the donation system ensuring sustainability, various technical functions such as tools for content production and learning participation, and learning behavior frameworks each in form of a learner, a teacher, and a helper. Services of SSEP consist of 17 important RETech lectures under 6 categories-planning and design, decision-making, management, economics, construction, and equipment-and project-based learning (PBL) curriculums. The lectures are provided along with video contents, additional learning materials and learning management service, while teachers' workshops, learner invitation and registration management, curriculum operation services are offered for the PBL curriculums.
A smart farm is a system that combines information and communication technology (ICT), internet of things (IoT), and agricultural technology that enable a farm to operate with minimal labor and to automatically control of a greenhouse environment. Machine learning based on recently data-driven techniques has emerged with big data technologies and high-performance computing to create opportunities to quantify data intensive processes in agricultural operational environments. This paper presents research on the application of machine learning technology to diagnose the growth status of crops and predicting the harvest time of strawberries in a greenhouse according to image processing techniques. To classify the growth stages of the strawberries, we used object inference and detection with machine learning model based on deep learning neural networks and TensorFlow. The classification accuracy was compared based on the training data volume and training epoch. As a result, it was able to classify with an accuracy of over 90% with 200 training images and 8,000 training steps. The detection and classification of the strawberry maturities could be identified with an accuracy of over 90% at the mature and over mature stages of the strawberries. Concurrently, the experimental results are promising, and they show that this approach can be applied to develop a machine learning model for predicting the strawberry harvesting time and can be used to provide key decision support information to both farmers and policy makers about optimal harvest times and harvest planning.
The purpose of this study is to derive the differentiation and improvement measures of Kakao T through a usability evaluation centered on the service. In-depth interviews were conducted by first identifying the status of the mobility O2O service and reconfiguring the usability principles of the Honeycomb model, focusing on the functions and interfaces. First, there are problems driven from the imbalance in supply and demand as a mobility service, but it is likely to be improved through the addition of future features, carpooling. Second, problems were elicited for not recognizing the need for incorporated functions of Kakao T in the presence of existing functional-specific applications. Improvements derived based on this study are expected to help increase the convenience of users of mobility O2O services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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