A species-specific 760 base pair(bp) BamHI to EcoRI DNA fragment(fMG-2) of lipoprotein gene was isolated from a Mycoplasma gallisepticum(M gallisepticum) genomic library. Based on the DNA sequence data of fMG-2, a pair of 25bp primers was synthesized. When used in the polymerase chain reaction(PCR), 732bp DNA products were amplified from 6 standard strains and 10 field isolates of M gallisepticum, but not from 2 Mycoplasma synoviae and 7 other Mycoplasma species. The lower detection limit was 100fg of the genomic DNA. Identity of the PCR products was confirmed by comparison of patterns of restriction endonuclease analysis with AseI, DraI, EcoRV and SspI.
Various inventory control theories have tried to modelling and analyzing supply chains by using quantitative methods and characterization of optimal control policies. However, despite of various efforts in this research filed, the existing models cannot afford to be applied to the realistic problems. The most unrealistic assumption for these models is customer demand. Most of previous researches assume that the customer demand is stationary with a known distribution, whereas, in reality, the customer demand is not known a priori and changes over time. In this paper, we propose a reinforcement learning based adaptive echelon base-stock inventory control policy for a multi-stage, serial supply chain with non-stationary customer demand under the service level constraint. Using various simulation experiments, we prove that the proposed inventory control policy can meet the target service level quite well under various experimental environments.
Recently, a matter of the highest priority that the company must do for the satisfaction of customer service is that the company ensure the competitive power throughout the strategic cooperation in the market environment changing rapidly In this situation, one of allied strategies is the supply chain management and the outsourcing is one of the supply chain management strategies. In this paper, the inventory sharing system is introduced as the method to solve two inconsistency problem such as inventory and customer service. This paper also suggests how to increase customer service and to decrease inventory throughout construction of the inventory sharing system among outsourcing companies. For this, we experimented the effect of the inventory sharing system on the supply chain dynamics by using the simulation modeling and analyzed the validity about construction of the inventory sharing system presented in this study. The simulation is designed by Vensim(Process simulation package) and has some feedback loops.
In reality, distribution planning for a supply chain is established using a certain probabilistic distribution estimated by forecasting. However, in general, the demands used for an actual distribution planning are of deterministic value, a single value for each of periods. Because of this reason the final result of a planning has to be a single value for each period. Unfortunately, it is very difficult to estimate a single value due to the inherent uncertainty in the probabilistic distribution of customer demand. The issue addressed in this paper is the selection of single demand value among of the distributed demand estimations for a period to be used in the distribution planning. This paper proposes an efficient demand selection scheme for minimizing total inventory costs while satisfying target service level under the various experimental conditions.
In the present manufacturing environment, the appropriate decision making strategy has a significance and it should count on the fast-changing demand of customers. This research derives the optimal levels of the decision variables affecting the inventory related performance in multi-stage supply chain by using simulation and genetic algorithm. Simulation model helps analyze the customer service level of the supply chain computationally and the genetic algorithm searches the optimal solutions by interaction with the simulation model. Our experiments show that the integration approach of the genetic algorithm with a simulation model is effective in finding the solutions that achieve predefined target service levels.
A major challenge to supply chain managers is how to control inventories and costs along the supply chain while maximizing customer service Performance. In the literature, although the optimal management of inventory along the supply chain has received considerable attention during the past decades, the attention has been mainly given to multi-echelon control policies. A prerequisite for applying these policies is full information transparency in the supply chain, which is hard to accomplish in practice because it may require major organizational chanties. In the case that a decentralized control (local (R, S) policy) should be used at each location in multi-stave distribution systems, this paper presents the coordinating approach of determining the best policy which satisfies predetermined target customer service levels and minimizes the mean physical stock along the system.
Kim, Jong-hwa;Kim, Yongchul;Kim, Kyoung Min;Kang, Jeongheung
Convergence Security Journal
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v.19
no.3
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pp.101-107
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2019
Our military's cyberspace is under constant threat from the enemy. These cyber threats are targeted at the information service assets held by the military, and securing the security of the organization's information service assets is critical. However, since Information assets can not be 100% selt-sufficient in any organization as well as the military, acquisition of information assets by the supply chain is an inevitable. Therefor, after reviewing supply chain protection measures to secure the safety of the military supply chain, we proposed a method for securing supply chain companies through the citation of partnership based on the validated trust model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.6
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pp.1522-1545
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2012
Call admission control (CAC) plays an important role in mobile cellular network to guarantee the quality of service (QoS). In this paper, a dynamic hybrid CAC scheme with integrated cutoff priority and handoff queue for mobile cellular network is proposed and some performance metrics are derived. The unique characteristic of the proposed CAC scheme is that it can support any number of service types and that the cutoff thresholds for handoff calls are dynamically adjusted according to the number of service types and service priority index. Moreover, timeouts of handoff calls in queues are also considered in our scheme. By modeling the proposed CAC scheme with a one-dimensional Markov chain (1DMC), some performance metrics are derived, which include new call blocking probability ($P_{nb}$), forced termination probability (PF), average queue length, average waiting time in queue, offered traffic utilization, wireless channel utilization and system performance which is defined as the ratio of channel utilization to Grade of Service (GoS) cost function. In order to validate the correctness of the derived analytical performance metrics, simulation is performed. It is shown that simulation results match closely with the derived analytic results in terms of $P_{nb}$ and PF. And then, to show the advantage of 1DMC modeling for the performance analysis of our proposed CAC scheme, the computing complexity of multi-dimensional Markov chain (MDMC) modeling in performance analysis is analyzed in detail. It is indicated that state-space cardinality, which reflects the computing complexity of MDMC, increases exponentially with the number of service types and total channels in a cell. However, the state-space cardinality of our 1DMC model for performance analysis is unrelated to the number of service types and is determined by total number of channels and queue capacity of the highest priority service in a cell. At last, the performance comparison between our CAC scheme and Mahmoud ASH's scheme is carried out. The results show that our CAC scheme performs well to some extend.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.8
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pp.3701-3727
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2016
Recently Service Function Chaining (SFC) is promising to innovate the network service mode in modern networks. However, a feasible implementation of SFC is still difficult due to the need to achieve functional equivalence with traditional modes without sacrificing performance or increasing network complexity. In this paper, we present a configurable network service chaining (CNSC) mechanism to provide services for network traffics in a flexible and optimal way. Firstly, we formulate the problem of network service chaining and design an effective service chain construction framework based on integrating software-defined networking (SDN) with network functions virtualization (NFV). Then, we model the service path computation problem as an integer liner optimization problem and propose an algorithm named SPCM to cooperatively combine service function instances with a network utility maximum policy. In the procedure of SPCM, we achieve the service node mapping by defining a service capacity matrix for substrate nodes, and work out the optimal link mapping policies with segment routing. Finally, the simulation results indicate that the average request acceptance ratio and resources utilization ratio can reach above 85% and 75% by our SPCM algorithm, respectively. Upon the prototype system, it is demonstrated that CNSC outperforms other approaches and can provide flexible and scalable network services.
The fact that the limits of information recency, diversity, and usability are mainly caused by the supply oriented geospatial data and service development is commonly recognized. It is recently tried to overcome the limits by facilitating user experience and VGI(Volunteered Geographic Information) in several geospatial web services. This study suggests 10C framework of geospatial web service for VGI through review and examination of previous research. Based on the 10C framework, the value chain system of 23 use cases relevant to the geospatial web service involving the creation of user's VGI is investigated. The result of the value chain analysis is applied to examine and formulate the strategies to generate value addition from public spatial information with respect to creation, aggregation, delivery, and consumption process of VGI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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