Simulation --- The ideal tool for BPR. Work now and CASE tools are static modeling tools. Based on our own customers surveys, we have discovered that the use of process modeling tools thus far has focused on modeling the current(What-Is) state of a business. We have found that 90 percent of reengineering projects, the modeling tools of choice have been flowcharting tools. Static models offer help in understanding the overall nature of an existing process. However, static models can not really help you see the step by step motions towards completion of your goals. In static modeling, you see two pictures in time, usually taken at the current state and final state models of your reengineering project. Static models are usually not object oriented, therefore can not show facility or office layout and movement of entities and objects throughout the facility. However, this does not mean that static modeling does not have its application nor add value to the user as in a few success stories. Simulation helps the team analyze the complex aspects of the project. Many times a plan that looks good on paper might turn out entirely different when put into action. Therefore, simulation helps you look at how situations might work before actual implementation. In particular, computer simulation models help you view a reengineered condition before they are rolled-out. Items such as a lead time and resource allocation.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권6호
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pp.825-835
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2008
계량경제학 분야에서 널리 쓰이는 MGARCH(multivariate GARCH)모형은 여러개의 시계열자료들의 변동성을 함께 모형화한다. 그러나 변수가 많아질수록 추정해야 할 모수의 수가 급격하게 늘어나는 문제점이 있다. 본 연구에서는 인자 모형을 통해 자료의 차원을 축소시킴로써 이러한 문제를 해결하고자 하였다. 국내의 주가수익률 자료에 통계적 인자 모형과 fundamental factor model을 적용하여 각각의 의미 있는 인자들을 얻은 후 이를 MGARCH모형에 적합시켰다. 또한 두 인자모형을 바탕으로 얻어진 최종 모형들의 MSE, MAD와 VaR(Value at Risk)를 계산하여 예측력을 비교하고자 한다.
An expert system was developed as a framework of integrating diverse and multifactored ergonomic knowledge to investigate its effectiveness in ergonomic workplace design and evolution. Although numerous computer-assisted approaches have been made to overcome the lack of integrated design principles, those models being used require very specific information of various design activities that may not be available in the design stage. On the other hand, an expert system would be an effective design aid that is capable of guiding the designer to solve a problem. However, most expert systems lack detailed evaluation capabilities due to a qualitative nature of inference mechanisms. Furthermore, those approaches were independently developed, focusing mostly on a single aspect such as biomechanics, physiology, etc. In this paper, a design framework was developed which takes advantage of expert system metholologies, a relational data base and existing ergonomic models. The pattern-directed, rule-based expert system allows the designer to gradually formulate and subsequently evaluate workplace design. A comprehensive and modularized knowledge base was built incorporating biomechanics, physiology and psychophysics, which is, in turn, capable of accessing not only qualitative knowledge but complex analytic evaluation models and massive information in the data base through an interface. A conflict resolution strategy using multiple criteria decision-making schemes was also employed to reconcile multiple design alternatives.
Objectives: The purpose of this study was to investigate a role of self-compassion in conflict resolution strategies among dating couples. Further, we examined conflict resolution strategies as mechanisms to explain in the relationship between self-compassion and relationship satisfaction. Method: Two hundred forty two dating couples were recruited. Actor and Partner Independence Model(APIM) was used to examine actor and partner effects of self-compassion on relationship satisfaction as well as conflict resolution strategies. The total of 4 APIMs, two positive conflict resolution strategies(i.e., positive emotional reactions, active coping) and two negative conflict resolution strategies(i.e., negative emotional reactions and hostility, avoidance) were analyzed. Positive conflict resolution strategies had only actor effect in the link between self-compassion and relationship satisfaction. That is, self-compassionate men and women were more likely to use positive conflict resolution strategies and, in turn, led to their higher relationship satisfaction. Both actor and partner effects were found in the negative conflict resolution strategy models. In terms of actor effect self-compassionate men and women were less likely to use negative conflict resolution strategies and that, in turn, led to their higher relationship satisfaction. In terms of partner effects we found that women's negative emotional reactions and hostility mediated the link between women's self-compassion and their male partners' relationship satisfaction. Men's avoidance mediated the link between men's self-compassion and their female partners' relationship satisfaction.
A formulation of dynamic traffic assignment between multiple origins and single destination was first introduced in 1987 by Merchant and Nemhauser, and then expanded for multiple destination in the late 1980's (Carey, 1987). Based on behavioral choice theory which provides proper demand elasticities with respect to changes in policy variables, traffic phenomena can be analysed more realistically, especially in peak periods. However, algorithms for these models are not well developed so far(working with only small toy network) and solutions of these models are not unique. In this paper, a new model is developed which keeps the simplicity of static models, but provides the sensitivity of dynamic models with changes of O-D flows over time. It can be viewed as a joint departure time and route choice model, in the given time periods(6-7, 7-8, 8-9 and 9-10 am). Standard multinomial logit model has been used for simulating the choice behavior of destination, mode, route and departure time within a framework of the incremental network assignment model. The model developed is workable in a PC 386 with 175 traffic zones and 3581 links of Seoul and tested for evaluating the exclusive use of Namsan tunnel for HOV and the left-turn prohibition. Model's performance results and their statistical significance are also presented.
The multinomial logit model has been applied for various choice problems. Among others, the joint destination mode choice, the mode choice and the route choice are the three major modeling topics for korean transportation planners. This paper examines with real world data (the Olympic road and its competing two major arterials) the usefulness of a Logit route choice model. Quites surpisingly, it is found that the multinomial route choice behavioral model calibrated for this study based on (0,1) individula data base can not provide a good estimate for O-D trips less than 6㎞. 400data points and 3case studies might not be sufficient for a sound conclusion. It is, however, believed from a series of similar studies conducted by the authors that the route choice behavior is more sensitive (more demand elastic with respect to travel time changes) than the mode choice and the shorter trip, the more sensitive. The travel time parameters for destination choice models are usually smalle than the travel time parameters for mode choice models and these parameters (for mode choice models) turn our smaller than the travel time parameters for route choice models from this study. Table 2 in this paper shows parameter changes for three different markets and Table 3 shows the modeling errors when the estimated individual probabilities are aggregated into a route level.
There is an abundance of research on the strengthening of reinforced concrete (RC) structural elements such as beams, columns and slabs with fibre reinforced polymer (FRP) composites. Less research by comparison has been conducted on the strengthening of RC beam-column connections and the majority of such research has been predominantly experimental to date. Few existing experimental studies have reported extensive instrumentation of test specimens which in turn makes understanding the behavior of the connections and especially the contributions made by the FRP difficult to ascertain. In addition, there has been even more limited research on the analytical and numerical modelling of FRP-strengthened connections. In this paper, detailed descriptions of key strategies to model FRP-strengthened RC connections with finite elements are provided. An extensively instrumented and comprehensively documented set of experiments on FRP-strengthened connections is firstly presented and finite element models are then constructed using ANSYS. The study shows that the finite element approach is able to capture the overall behavior of the test specimens including the failure mode as well as the behavior of the FRP which will most importantly lead to a detailed understanding of the FRP and the future development of rational analytical models. The finite element models are, however, unable to model the stiffness of the connections with accuracy in the ultimate load range of response.
본 논문에서는 변동성의 비대칭성과 비정상성을 동시에 고려하고 있다. 다양한 변동성 모형을 분석하고 있으며 모수적-붓스트랩을 통한 예측분포를 이용하여 변동성 모형의 예측 성능을 비교하고 있다. 오차항 분포로서 표준정규분포 및 표준화 t-분포를 고려하였으며 1-시차 후 예측과 2-시차 후 예측을 미국의 다우지수 사례를 통해 설명하였다.
The field of brain science (or neuroscience in a broader sense) has inspired researchers in artificial intelligence (AI) for a long time. The outcomes of neuroscience such as Hebb's rule had profound effects on the early AI models, and the models have developed to become the current state-of-the-art artificial neural networks. However, the recent progress in AI led by deep learning architectures is mainly due to elaborate mathematical methods and the rapid growth of computing power rather than neuroscientific inspiration. Meanwhile, major limitations such as opacity, lack of common sense, narrowness, and brittleness have not been thoroughly resolved. To address those problems, many AI researchers turn their attention to neuroscience to get insights and inspirations again. Biologically plausible neural networks, spiking neural networks, and connectome-based networks exemplify such neuroscience-inspired approaches. In addition, the more recent field of brain network analysis is unveiling complex brain mechanisms by handling the brain as dynamic graph models. We argue that the progress toward the human-level AI, which is the goal of AI, can be accelerated by leveraging the novel findings of the human brain network.
적정화 종족합성의 선형화 계획을 통하여 자외선 방출이 강한 타원 은하 NGC 4749의 광도 계급과 분광형에 따른 항성 분포를 알아보았다. 종족합성을 위한 항성군을 만들기 위해 $3160\AA$에서 $10800\AA$까지의 파장영역에서 여러 항성종족에 대한 스펙트럼 자료 (Gunn Sf Stryker 1983)를 사용하였다. NGC 4649의 누적 스펙트럼은 Bertola et al. (1982)의 자료를 이용하였다. 주계열 전향점을 이루는 항성종족에 따른 4개의 모형에 대한 종족합성을 수행한 결과 G8-K0V 관을 전향점 종족으로 하는 모형이 NGC 4649의 누적 스펙트럼과 가장 잘 맞음을 확인하였고, 장파장 영역에서의 홉수선은 초중원소 K 거성에 의해 큰 영향을 받는다는 사실을 확인하였다. 종족합성으로부터 구한 NGC 4649의 질량대 광도비 (M/L~ 20)는 역학적으로 구한 값과 비슷함을 알 수 있었으며, 은하의 중심거리에 대한 항성 종족의 분포 특성이 비슷함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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