The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.9
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pp.659-672
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2020
The outbreak of a recent strain of Coronavirus, known as 'COVID-19', has spread sharply from China across the globe, resulting in a dramatic recession in the global economy. This uncertainty has therefore negatively influenced the business perspective and the various formulated strategies that may not considered such [extreme] circumstances. Using baseline analysis and archival data, this paper reports some of the major implications of COVID-19 on global business and strategy and puts forward suggested research agenda as potential future directions for organizations. In order to survive and remain sustainable, this paper argues that businesses need to revisit their strategies during current COVID-19 crises from three perspectives, including supporting human resources financial commitment, forming cross-functional teams and connecting with their supply chains, as well as investing in corporate social responsibility and doubling down efforts with regard to partnerships. The study also represents a preliminary analysis to the implications of COVID-19 on the business and strategies across the globe and is considered the first such in the field of business, as to date all research papers on COVID-19 have been published in medical-related journals. Directions for future research are also proposed at the end of this study.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.31
no.2
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pp.106-119
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2005
Uncertainties inherent in customer demand patterns make it difficult for supply chains to achieve just-in-time inventory replenishment, resulting in loosing sales opportunity or keeping excessive chain wide inventories. In this paper, we propose two intelligent adaptive inventory control models for a supply chain consisting of one supplier and multiple retailers, with the assumption of information sharing. The inventory control parameters of the supplier and retailers are order placement time to an outside source and reorder points in terms of inventory position, respectively. Unlike most extant inventory control approaches, modeling the uncertainty of customer demand as a stationary statistical distribution is not necessary in these models. Instead, using a reinforcement learning technique, the control parameters are designed to adaptively change as customer demand patterns change. A simulation based experiment was performed to compare the performance of the inventory control models.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.540-544
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2009
Hydrologic pattern under climate change has been paid attention to as one of the most important issues in hydrologic science group. Rainfall and runoff is a key element in the Earth's hydrological cycle, and associated with many different aspects such as water supply, flood prevention and river restoration. In this regard, a main objective of this study is to evaluate design flood using simulation techniques which can consider a full spectrum of uncertainty. Here we utilize a weather state based stochastic multivariate model as conditional probability model for simulating the rainfall field. A major premise of this study is that large scale climatic patterns are a major driver of such persistent year to year changes in rainfall probabilities. Uncertainty analysis in estimating design flood is inevitably needed to examine reliability for the estimated results. With regard to this point, this study applies a Bayesian Markov Chain Monte Carlo scheme to the NWS-PC rainfall-runoff model that has been widely used, and a case study is performed in Soyang Dam watershed in Korea. A comprehensive discussion on design flood under climate change is provided.
Fuzzy logic control has been widely applied for handling the system which has uncertainty or high robust system. Since the dynamic behaviors of the systems contain complexity and uncertainty in its parameters, several fuzzy logic controllers have been implemented to control room temperature in the field of air conditioning system. In this paper, the fuzzy logic control has been developed to control both in door temperature and humidity in the air conditioning systems. The manipulating variables are speed of compressor, heater and supply air flow rate. The microcomputer was used to interface with in system. The experimental results show the superior of multivaiable fuzzy logic control to keep room temperature and humidity in air conditioning system for the best comfortable.
The steam turbine efficiency is an important factor in power plant. Accurate evaluation of steam turbine performance is essential. However, it is not easy to evaluate the steam turbine performance due to its high temperature and high pressure circumstance. Therefore most steam turbine performance tests were conducted by air similarity test. This paper described a test program for air similarity test of steam turbine at Korea Aerospace Research Institute. A test facility has been designed and built to evaluate aerodynamic performance of turbines. The test facility consists of air supply system, single stage test section, power absorption system, instrumentation and auxiliary system. For evaluation of steam turbine performance, the test of single stage axial turbine air similarity performance was conducted and uncertainty analysis was performed.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.5
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pp.748-758
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2010
Navy surface vessels require pier services such as emergency repair, oil supply, arm loading/unloading, craning, standby readiness, normal repair, gun arrangement, ammunition loading, and food loading during the period in port. The purpose of this study is to establish efficient berth allocation plan for navy surface vessels in home port under the limited resources of piers and equipments. This study suggests Mixed Integer Programming model for berth allocation problem, considering precedence relationships among services and the uncertainty of the arrival and departure for each vessel. For an effective analysis, the model is implemented by ILOG OPL(Optimization Programming Language) Studio 6.0 and ILOG CPLEX 11.1., which shows a reasonable result.
Jang, Suk Hwan;Lee, Jae-Kyoung;Oh, Ji Hwan;Jo, Joon Won
Journal of Korea Water Resources Association
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v.50
no.7
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pp.475-488
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2017
To simulate accurate drought, a drought index is needed to reflect the hydrometeorological phenomenon. Several studies have been conducted in Korea using the Modified Surface Water Supply Index (MSWSI) to simulate hydrological drought. This study analyzed the limitations of MSWSI and quantified the uncertainties of MSWSI. The influence of hydrometeorological components selected as the MSWSI components was analyzed. Although the previous MSWSI dealt with only one observation for each input component such as streamflow, ground water level, precipitation, and dam inflow, this study included dam storage level and dam release as suitable characteristics of the sub-basins, and used the areal-average precipitation obtained from several observations. From the MSWSI simulations of 2001 and 2006 drought events, MSWSI of this study successfully simulated drought because MSWSI of this study followed the trend of observing the hydrometeorological data and then the accuracy of the drought simulation results was affected by the selection of the input component on the MSWSI. The influence of the selection of the probability distributions to input components on the MSWSI was analyzed, including various criteria: the Gumbel and Generalized Extreme Value (GEV) distributions for precipitation data; normal and Gumbel distributions for streamflow data; 2-parameter log-normal and Gumbel distributions for dam inflow, storage level, and release discharge data; and 3-parameter log-normal distribution for groundwater. Then, the maximum 36 MSWSIs were calculated for each sub-basin, and the ranges of MSWSI differed significantly according to the selection of probability distributions. Therefore, it was confirmed that the MSWSI results may differ depending on the probability distribution. The uncertainty occurred due to the selection of MSWSI input components and the probability distributions were quantified using the maximum entropy. The uncertainty thus increased as the number of input components increased and the uncertainty of MSWSI also increased with the application of probability distributions of input components during the flood season.
The rare metals, used for semiconductors, PDP-LCS and other specialized metal areas necessarily, has been playing a key role for the Korean economic development. Rare metals are influenced by exogenous variables, such as production quantity, price and supplied areas. Nowadays the supply base of rare metals is threatened by the sudden increase in price. For the stable supply of rare metals, a rational demand outlook is needed. In this study, focusing on the domestic demand for chromium, the uncertainty and probability materializing from demand and price is analyzed, further, a demand forecast model, which takes into account various exogenous variables, is suggested, differing from the previously static model. Also, through the OOS(out-of-sampling) method, comparing to the preexistence ARIMA model, ARMAX model, multiple regression analysis model and ECM(Error Correction Mode) model, we will verify the superiority of suggested model in this study.
Considering the randomness and uncertainty of wind power, a reliability model of WTGs is established based on the combination of the Weibull distribution and the Markov chain. To analyze the failure mode quickly, we use the switch-section partitioning method. After defining the first-level load zone node, we can obtain the supply power sets of the first-level load zone nodes with each WTG. Based on the supply sets, we propose the dynamic division strategy of island operation. By adopting the fault analysis method with the attributes defined in the switch-section, we evaluate the reliability of the distribution network with WTGs using a sequential Monte Carlo simulation method. Finally, using the IEEE RBTS Bus6 test system, we demonstrate the efficacy of the proposed model and method by comparing different schemes to access the WTGs.
Multiperiod optimization is the key step to tackle the supply chain optimization problems. Taking supply and demand uncertainty or prediction into consideration during the process synthesis phase leads to the maximization of the profit for the long range time horizon. In this study, new algorithm based on the Genetic Algorithms is proposed for multiperiod optimization formulated in MINLP, GDP and hybrid MINLP/GDP. In this study, the focus is given especially on the design of the Genetic Algorithm suitable to handle disjunctive programming with the same level of MINLP handling capability. Hybridization with the Simulated Annealing is tried. and many heuristics are adopted for this purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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