This paper focuses on the depositional processes and environmental changes during initial marine flooding recorded in the lower Cambrian succession of the North China Platform in Shandong Province, China. In order to understand imbalance of accommodation and sediment supply in the initial stage of basin-fill, a detailed analysis of sedimentary facies was made for the lowermost siliciclastic deposits of the Liguan Formation. It reveals ten siliciclastic lithofacies in three large-scale outcrops (Jinhe, Anqianzhuang, and Zhangjiapo sections). These facies are grouped into four facies associations, representing siliciclastic foreshoreshoreface (S1), siliciclastic offshore (S2), distributary mouth bars (S3), and coastal plain (S4). The siliciclastic components occur in a linear belt, emanating from a major drainage system in the northeastern part of the platform. Deposition of siliciclastic sediments was largely controlled by regional topography of the unconformable surface and shoreline configuration as well as strong effect of waves and currents. With ensued rise in sea level and decrease in siliciclastic sediment supply, carbonate sediments prevailed, filling the accommodation created by epeirogenic subsidence and sediment loading.
Park, S.S.;Kim, S.H.;Kim, S.C.;Han, Y.J.;Hwang, J.Y.;Kim, H.G.
Proceedings of the KIPE Conference
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2005.07a
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pp.198-200
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2005
The 2.5 GeV linac of the Pohang Light Source(PLS) is planed to be converted to a XFEL. The PAL XFEL requires a new 1.2-GeV linac that will be combined to the existing linac to increase a beam energy upto 3.7 GeV. The RF stability of 0.02 % is required for both RF phase and amplitude to get the XFEL output. This stability is mainly determined by a low level RF drive system and klystron-modulators. The stability level of the modulator has to be improved 10 times better to meet the pulse stability of 0.02 %. The regulation methods such as traditional de-Qing and precision inverter charging technology are reviewed to find out suitable upgrade scheme of the modulators.
In recent years, for the purpose of solving the problem regarding environment protection and resource saving, certain measures and policies have been promoted to establish a green supply chains (GSC) with material flows from collection of used products to reuse of recycled parts in production of products. In this study, we propose an optimal operation of the GSC while considering the collection incentive of the used products and quality for recycling of used products. Two types of decision-making approaches are used for product quantity, collection incentive of used products and lower limit of quality level of reusable parts in the used products for recycling in the GSC. One is the decision-making under an independent policy in decentralized supply chains where a retailer and a manufacturer make decisions so as to maximize profits individually. The other is the decision-making under a cooperative policy in centralized supply chains where a retailer and a manufacturer make decisions cooperatively so as to maximize the whole system's profit. Additionally, we also discuss supply chain coordination as a manufacturer-retailer partnership based on profit sharing. Furthermore, we show the effect of the quality of the reusable parts on the optimal decisions. The collection incentive of the used products was found to bring more profitability to the GSC activity.
Background: This study aimed to analyze the impact of community health care resources on the place of death of older adults with dementia compared to those with cancer in South Korea, using public administrative big data. Methods: Based on a literature review, we selected person- and community-level variables that can affect older people's decisions about where to die. Data on place-of-death and person-level attributes were obtained from the 2013 death certification micro data from Statistics Korea. Data on the population and economic and health care resources in the community where the older deceased resided were obtained from various open public administrative big data including databases on the local tax and resident population statistics, health care resources and infrastructure statistics, and long-term care (LTC) insurance statistics. Community-level data were linked to the death certificate micro data through the town (si-gun-gu) code of the residence of the deceased. Multi-level logistic regression models were used to simultaneously estimate the impacts of community as well as individual-level factors on the place of death. Results: In both the dementia (76.1%) and cancer (87.1%) decedent groups, most older people died in the hospital. Among the older deceased with dementia, hospital death was less likely to occur when the older person resided in a community with a higher supply of LTC facility beds, but hospital death was more likely to occur in communities with a higher supply of LTC hospital beds. Similarly, among the cancer group, the likelihood of a hospital death was significantly lower in communities with a higher supply of LTC facility beds, but was higher in communities with a higher supply of acute care hospital beds. As for individual-level factors, being female and having no spouse were associated with the likelihood of hospital death among older people with dementia. Conclusion: More than three in four older people with dementia die in the hospital, while home is reported to be the place of death preferred by Koreans. To decrease this gap, an increase in the supply of end-of-life (EOL) care at home and in community-based service settings is necessary. EOL care should also be incorporated as an essential part of LTC. Changes in the perception of EOL care by older people and their families are also critical in their decisions about the place of death, and should be supported by public education and other related non-medical, social approaches.
Over the years, most or many companies have focused their attention to the effectiveness and efficiency of their business units. As a new way of doing business, these companies have begun to realize the strategic importance of planning, controlling, and designing their own supply chain system. This paper analyzes the coordination issues in supply chains that consist of one manufacturer and multiple retailers operating under uncertain end customer demand and delivery lead-time. We use the Genetic Algorithm (GA) to determine the appropriate ordering and inventory level at which the manufacturer and multiple retailers can maximize the profit of the chain. This is performed under three controlling policies: the traditionally centralized controlling policy under the manufacturer's perspective, the entire chain’s perspective, and lastly the coordinating controlling policy with an incentive scheme. The outcome from the study reveals that the coordinating controlling policy with an incentive scheme can outperform the traditional centralized controlling policies by creating a win-win situation in which all members of the chain benefit from higher profit, thus resulting in more willingness from all members to join the chain.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2002.05a
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pp.449-455
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2002
This paper considers that advanced planning and scheduling (APS) in manufacturing and the efficient purchasing where each customer order has its due date and multi-suppliers exit We present a Make-ToOrder Supply Chan (MTOSC) model of efficient purchasing process from multi-suppliers and APS with outsourcing in a supply chain, which requires the absolute due date and minimized total cost. Our research has included two states. One is for efficient purchasing from suppliers: (a) selection of suppliers for required parts; (b) optimum part leadtime of selected suppliers. Supplier selection process has received considerable attention in the businessmanagement literature. Determining suitable suppliers in the supply chain has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions usually is complex and unstructured. These influence factors can be divided into quantitative and qualitative factors. In the first level, linguistic values are used to assess the ratings for the qualitative factors such as profitability, relationship closeness and quality. In the second level a MTOSC model determines the solutions (supplier selection and order quantity) by considering quantitative factors such as part unit price, supplier's lead-time, and storage cost, etc. The other is for APS: (a) selection of the best machine for each operation; (b) deciding sequence of operations; (c) picking out the operations to be outsourcing; and (d) minimizing makespan under the due date of each customer's order. To solve the model, a genetic algorithm (GA)-based heuristic approach is developed. From the numerical experiments, GAbased approach could efficiently solve the proposed model, and show the best process plan and schedule for all customers' orders.
As customers' demands for diversified small-quantity products have been increased, there have been great efforts for a firm to respond to customers' demands flexibly and minimize the cost of inventory at the same time. To achieve that goal, in SCM perspective, many firms have tried to control the inventory efficiently. We present an mathematical model to determine the near optimal (s, S) policy of the supply chain, composed of multi suppliers, a warehouse and multi retailers. (s, S) policy is to order the quantity up to target inventory level when inventory level falls below the reorder point. But it is difficult to analyze inventory level because it is varied with stochastic demand of customers. To reflect stochastic demand of customers in our model, we do the analyses in the following order. First, the analysis of inventory in retailers is done at the mathematical model that we present. Then, the analysis of demand pattern in a warehouse is performed as the inventory of a warehouse is much effected by retailers' order. After that, the analysis of inventory in a warehouse is followed. Finally, the integrated mathematical model is presented. It is not easy to get the solution of the mathematical model, because it includes many stochastic factors. Thus, we get the solutions after the stochastic demand is approximated, then they are verified by the simulations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.39
no.4
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pp.137-146
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2016
In recent years, business environment is faced with multi uncertainty that have not been suffered in the past. As supply chain is getting expanded and longer, the flow of information, material and production is also being complicated. It is well known that development service industry using application software has various uncertainty in random events such as supply and demand fluctuation of developer's capcity, project effective date after winning a contract, manpower cost (or revenue), subcontract cost (or purchase), and overrun due to developer's skill-level. This study intends to social contribution through attempts to optimize enterprise's goal by supply chain management platform to balance demand and supply and stochastic programming which is basically applied in order to solve uncertainty considering economical and operational risk at solution supplier. In Particular, this study emphasizes to determine allocation of internal and external manpower of developers using S&OP (Sales & Operations Planning) as monthly resource input has constraint on resource's capability that shared in industry or task. This study is to verify how Stochastic Programming such as Markowitz's MV (Mean Variance) model or 2-Stage Recourse Model is flexible and efficient than Deterministic Programming in software enterprise field by experiment with process and data from service industry which is manufacturing software and performing projects. In addition, this study is also to analysis how profit and labor input plan according to scope of uncertainty is changed based on Pareto Optimal, then lastly it is to enumerate limitation of the study extracted drawback which can be happened in real business environment and to contribute direction in future research considering another applicable methodology.
Recently, electricity demand of remote islands in Korea has been rapidly increased. It's mainly due to increase of income level resulted from economic development. Electricity demand patterns and characteristics in remote islands are different from those of mainland in point of time of peak load, demographic and industrial characteristics of islands, and so on. The optimal power supply in remote islands has a important relationship with accurate analysis of island's load characteristics, the adoption of relevant load forecasting technique, and optimal power facilities reflecting local's electricity demand characteristics. This paper shows the recent load pattern and characteristics, load forecasting using probability distribution, and the perpetration of relevant power facilities in remote islands.
The Magazine of the Society of Air-Conditioning and Refrigerating Engineers of Korea
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v.17
no.4
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pp.395-407
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1988
Transient flow in a cold-water supply system for cooling the inside of a coal mining pit was numerically simulated. Properly designed and presetted pressure reducing valves control the level of pressures of the piping system at normal or emergent conditions Quasi-steady relations to simulate the valve motion are obtained and the transient performance of the valve is investigated in the present paper. The present method reasonably simulate transient phenomena in the system including the pressure reducing valve. Excessive valve motion and column separation are simulated when the flow is abruptly reduced. A calculated example of the real system is also presented. The simulation can be used for the safety-check and the guidance for design and operation in emergent cases of the system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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