Journal of the military operations research society of Korea
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v.23
no.2
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pp.15-24
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1997
In this paper we suggested a performance evaluation model for future weapon systems. Weapon Performance Index(WPI) model transform the characteristics of alternatives as indices. We can easily obtain WPIs of alternatives with the model. The highest WPI recommended as the best solution. The performance elements in hierachy for future weapon systems are determined by systems engineering procedure. Priorities in hierachy can be determined through survey of experts engineering procedure. Priorities in hierachy can be determined through survey of experts and statistical analysis. Utility function is formulated as a probability model and utility score is predicted on the basis of historical data about the same category of weapon systems in the world. WPI is calculate from sum of product of priorities and utility scores. The model can be applied to trade-off analysis, cost and effectiveness analysis, war game model.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2007.11a
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pp.592-601
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2007
In the conventional double auction approaches, two basic assumptions are usually applied - (1) each trader has a linear or quasi-linear utility function of price and quantity, (2) buyers as well as sellers have identical utility functions. However, in practice, these assumptions are unrealisitc. Therefore, a flexible and integrated double auction mechanism that can integrate all traders' diverse utility functions is necessary. We propose a double auction mechanism with resource allocation based on nonlinear utility functions, namely a flexible synchronous double auction system where each participant can express a diverse utility function on the price and quantity. In order to optimize the total market utility consists of multiple complex utility functions of traders, our study proposes a genetic algorithm (GA) We show the viability of the proposed mechanism through several simulation experiments.
This study evaluates life annuity plans based on two different types of measures : financial benefit and utility on consumption. The financial benefit is measured by Money's Worth (MW) ratio and return on annuity. For the measure of utility, an optimization problem is formulated with the objective of maximizing utility on consumption. To solve the optimization model, we use Dynamic Programming (DP) technique. The both types of measures are applied to cases of Korean pre-retirees at age 40 with different accumulation years of annuity (i.e. level of annuity asset at the age of retirement) and different timings of annuitization. Our results generally indicate that the utility based optimization model is superior to the financial measures in terms of providing a better evaluation of an annuity plan due to its capability to consider an individual's financial situation during his/her retirement period. Also, they suggest that the level of annuity asset is an important factor when an individual determines the optimal annuitization timing.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.193-214
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2017
In this paper, we study the problem of network utility maximization in a CSMA based multi-hop wireless network. Existing work in this aspect typically adopted continuous time Markov model for performance modelling, which fails to consider the channel conflict impact in actual CSMA networks. To maximize the utility of a CSMA based wireless network with channel conflict, in this paper, we first model its weighted network capacity (i.e., network capacity weighted by link queue length) and then propose a distributed link scheduling algorithm, called CSMA based Maximal-Weight Scheduling (C-MWS), to maximize the weighted network capacity. We derive the upper and lower bounds of network utility based on C-MWS. The derived bounds can help us to tune the C-MWS parameters for C-MWS to work in a distributed wireless network. Simulation results show that the joint optimization based on C-MWS can achieve near-optimal network utility when appropriate algorithm parameters are chosen and also show that the derived utility upper bound is very tight.
Purpose - Drawing on the content-process approach, this study examines the effect of employees' perceived utility of education and training in small and medium enterprises (SMEs) on their satisfaction. In addition, this study investigates how the human resource management department' activities moderate the relationship between employees' perceived utility of education and training and satisfaction. Design/methodology/approach - This study predicts the positive relationship between employees' perceived utility of education and training and satisfaction, and HR activities strengthens this positive relationship. To test these hypotheses, this study utilized Human Capital Corporate Panel (HCCP) datasets, especially 2017 data at the individual level. The number of the final sample is 425 for the test. Moreover, this study used the hierarchical regression model with SPSS. Finding - As predicted, the analytical results with the hierarchical regression model showed that employees' percieved utility of education and training and satisfaction were positively related. In addition, HR activities strengthened this relationship between employees' percieved utility of education and training and satisfaction. Research implications or Originality - This study will provide academic and practical implications for future research on human resource development, especially SMEs by deepening an understanding of the important factors in order to increase employees' satisfaction of education and training. the number of viewers is found in most American films released in Korea.
This study analyzed the trends of applications for patents, utility models, and designs related to leggings in order to understand the trend of development of technologies for leggings products that are continuously growing in the fashion market. In this study, trends in patent, utility model, and design applications related to leggings products filed from 2001 to 2020 with the Korean Intellectual Property Office were analyzed. As a result, first, the trends of applications for patents, utility models, and designs by year showed that the applications began to rise from 2006 and increased sharply in the 2010s. Second, applications for patents and utility models were analyzed by subject and, according to the results, the applications for compression shaping functionality were the most frequent, followed by those for construction/sewing, those for accessories and others, those for system/device, and those for multi-functionality. Third, when applications for designs were classified by target for wearing and by type of leggings, applications for general leggings designs were the most frequently filed, followed by applications for: item attachment type leggings, shapewear leggings, leggings for men, leggings for pregnant women, leggings for children, and leggings for the disabled. Although this study is limited to domestic patents, utility models, and design applications, it collected useful information related to leggings products and presented directions for future development.
Blockchain has gone beyond the proof-of-concept level and is converging with various industries and fields, moving toward the service development and commercialization stage. However, although various blockchain technologies and services are emerging, their development is quite slow and their widespread application to various industries is difficult. Accordingly, it is necessary to identify areas with high introduction utility when applying blockchain services in actual industries and to develop a method to evaluate the utility of blockchain services for this purpose. This paper proposes a framework for evaluating the utility of blockchain services using a multi-criteria decision-making model. Through a case study on the utility evaluation of blockchain services, the proposed framework was applied to domestic and foreign blockchain services to evaluate its utility and verify its applicability. It is expected that the proposed framework will be able to identify industrial and functional characteristics where actual blockchain services can be introduced and demonstrate effective utility and can be used to develop blockchain services in various industrial fields.
This study was conducted to develop a methodology to predict utility pole accident rates and to evaluate cost-effectiveness for safety improvement for utility pole accidents. The utility pole accident rate prediction model was based on the encroachment rate approach introduced in the Transportation Research Board Special Report 214. The utility pole accident rate on a section of highway depends on the roadside encroachment rate and the lateral extent of encroachment. The encroachment rate is influenced by the horizontal and vertical alignment of the highway as well as traffic volume and mean speed. The lateral extent of encroachment is affected by the horizontal and vertical alignment, the mean speed and the roadside slope. An analytical method to generate the probability distribution function for the lateral extent of encroachment was developed for six kinds of encroachment types by the horizontal alignment and encroachment direction. The encroachment rate was calibrated with the information on highway and roadside conditions and the utility pole accident records collected on the sections of 55mph speed limit of the State Trunk Highway 12 in Wisconsin. The encroachment rate on a tangent segment was calibrated as a function of traffic volume with the actual average utility pole accident rates by traffic volume strategies. The adjustment factors for horizontal and vertical alignment were then derived by comparing the actual average utility pole accident rates to the estimations from the model calibrated for tangent and level sections. A computerized benefit-cost analysis procedure was then developed as a means of evaluating alternative countermeasures. The program calculates the benefit-cost ratio and the percent of reduction of utility pole accidents resulting from the implementation of a safety improvement. This program can be used to develop safety improvement: alternatives for utility pole accidents when a predetermined performance level is specified.
This study was conducted to develop a methodology to predict utility pole accident rates and to evaluate cost-effectiveness for safety improvement for utility pole accidents. The utility pole accident rate prediction model was based on the encroachment rate approach introduced in the Transportation Research Board special Report 214. The utility pole accident rate on a section of highway depends on the roadside encroachment rate and the lateral extent of encroachment. The encroachment rate is influenced by the horizontal and vertical alignment of the highway as well as traffic volume and mean speed. The lateral extent of encroachment is affected by the horizontal and vertical alignment, the mean speed and the roadside slope. An analytical method to generate the probability distribution function for the lateral extent of encroachment was developed for six kinds of encroachment types by the horizontal alignment and encroachment direction. The encroachment rate was calibrated with the information on highway and roadside conditions and the utility pole accident records collected on the sections of 55mph speed limit of the State Trunk Highway 12 in Wisconsin. The encroachment rate on tangent segment was calibrated as a function of traffic volume with the actual average utility pole accident rates by traffic volume strategies. The adjustment factors for horizontal and vertical alignment were when derived by comparing the actual average utility pole accident rates to the estimations from the model calibrated for tangent and level sections. A computerized benefit-cost analysis procedure was then developed as a means of evaluating alternative countermeasures. The program calculates the benefit-cost ratio and the percent of reduction of utility pole accidents resulting from the implementation of a safety improvement. This program can be used to develop safety improvement alternatives for utility pole accidents when a predetermined performance level is specified.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.22
no.1
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pp.44-55
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2024
High-utility itemset mining (HUIM) is a dominant technology that enables enterprises to make real-time decisions, including supply chain management, customer segmentation, and business analytics. However, classical support value-driven Apriori solutions are confined and unable to meet real-time enterprise demands, especially for large amounts of input data. This study introduces a groundbreaking model for top-N high utility itemset mining in real-time enterprise applications. Unlike traditional Apriori-based solutions, the proposed convolutional sequential embedding metrics-driven cosine-similarity-based multilayer perception learning model leverages global and contextual features, including semantic attributes, for enhanced top-N recommendations over sequential transactions. The MATLAB-based simulations of the model on diverse datasets, demonstrated an impressive precision (0.5632), mean absolute error (MAE) (0.7610), hit rate (HR)@K (0.5720), and normalized discounted cumulative gain (NDCG)@K (0.4268). The average MAE across different datasets and latent dimensions was 0.608. Additionally, the model achieved remarkable cumulative accuracy and precision of 97.94% and 97.04% in performance, respectively, surpassing existing state-of-the-art models. This affirms the robustness and effectiveness of the proposed model in real-time enterprise scenarios.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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