In this paper, we made software components reusable through syntax-analysis method, designed a Viewer for understanding component information, and retrieved similar components by using Enhanced SARM. Because SARM requires a lot of computation time, it was enhanced by reducing unnecessary activation value. Also GUI was designed for component-query relationship and Viewer represents hierarchy diagram of a retrieved component. This system supports facilities which can insert and delete components on diagram. For a component modification, this system supports a editor to rebuild class inheritance relationship. In this paper, SCRS (software components reuse system) is consisted of syntax-analysis method, component-query relationship interface, retrieval (Enhanced SARM), diagram viewer, reuse on diagram, and a editor.
We design a DEA-AR model using multiple regression analysis with new methods which limit weights. When there are multiple input and single output variables, our model can be used, and the weights of input variables use the regression coefficient and coefficient of determination. To verify the effectiveness of the new model, we evaluate the efficiency of the Regional Corporations in Korea. Accordance with statistical analysis, it proved that there is no difference between the efficiency value of the DEA-AR using AHP and our DEA-AR model. Our model can be applied to a lot of research by substituting DEA-AR model relying on AHP in the future.
This paper employs a relatively new technique of Artificial Neural Network (ANN) to forecast water demand of Daegu city. The ANN model used in this study is a single hidden layer hierarchy model. About seventeen sets of historical water demand records and the values of their socioeconomic impact factors are used to train the model. Also other regression and time serious models are investigated for comparison purpose. The results present the ANN model can better perform the issue of urban water demand forecasting, and obtain the correlation coefficient of $R^2$ with a value of 0.987 and the relative difference less than 4.4% for this study.
The purpose of this paper is to describe a new analytic method of capital budgeting projects that takes into account both customer wants and competitor's status and to give decision makers a tool for goal setting and planning for technology. This model, which is based on quality function deployment(QFD), has used the analytic hierarchy process(AHP) to determine the intensity of the relationship between the variables involved in each matrix of the model and the 0-1 integer programming to determine the allocation of funds to various technological projects. This paper also proposes how to calculate the new weight of columns to consider various strength levels of roof matrix, representing the correlation among the quality characteristics, using Lymsn's normalization procedure. To compare this model with Partovi's model, 1 adapt the same example which is suggested by Partovi and I show that the value of object function, has maximization problem, in this model is larger than that in Partovi's model.
A knowledge-based with production rules is a representation of static knowledge of an expert. On the other hand, a real system such as the stock market is dynamic in nature. Therefore we need a method to reflect the dynamic nature of a system when we make inferences with a knowledge-based system. This paper suggests a strategy of dynamic inference that can be used to take into account the dynamic behavior of decision-making with the knowledge-based system consisted of fuzzy production rules. A degree of match(DM) between actual input information and a condition of a rule is represented by a value [0,1]. Weights of relative importance of attributes in a rule are obtained by the AHP(Analytic Hierarchy Process) method. Then these weights are applied as exponents for the DM, and the DMs in a rule are combined, with the Min operator, into a single DM for the rule. In this way, the importance of attributes of a rule, which can be changed from time to time, can be reflected in an inference with fuzzy production systems.
U-Services(Ubiquitous Services)는 최근 성공적인 U-City의 구축에 있어서 핵심적인 요소로 주 목 받고 있다. U-City라는 개념은 현재 한 도시의 통신과 인프라의 통합 관리라는 차원에서 주로 접근되고 있는 실정이나, 궁극적으로는 한 도시의 사용자들인 시민들에게 어떠한 가치를 돌려주고, 이를 어떻게 지속 할 수 있을지에 대한 의문이 지속적으로 제기되고 있다. 도시의 사용자인 시민과 입주기관들에게 어떠한 '가치'를 제공할 수 있는지에 대하여 고민하는 과정으로써, 본 연구 에서는 소요 기술, 활용 인터페이스, 구현되는 공간, 그리고 제공하는 컨텐츠에 따라 정의할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한, 제조업에서 주로 활용되던 QFD(Quality Function Deployment - 하나의 제품을 개발하는 과정에서 요구되는 기능이나 속성을 규정하기 위한 Analytic Hierarchy Process framework)를 도시 설계로 적용하여 SVD (Service-Value Deployment method)라는 방법론으로 제시하고 있다.
With wide spending the Internet and Web techniques, we have recognized the necessary and commercial-value of electronic commerce system. Electronic commerce(EC) means the whole economical activities based on electronic medium. Both scalability and flexibility are fundamental attributes of EC system and interoperability among heterogeneous systems must be supported. So, for successful a developing of EC system, it is necessary to apply the CBD (Component Based Development) based on component assembling and customization. In this paper, we propose the method for identifying and specifying the components to construct the component based electronic commerce system. To do, we define the component/system architecture specified on EC domain, identified and classified the EC components with hierarchy relationship. Also, we suggested the specification notation and some examples.
The paradigm shift in housing market has changed consumers' interests to the cost of housing, it is the mos important factor considered in purchasing house recently. In this study, some factors influencing on the cost o: housing and some preference factors considered in purchasing house are analyzed. The AHP(Analytic Hierarchy Process) is used to analyze preference factors. The results of this study can be used as a decision maker in the initial planning stage of construction industry.
The purpose of this paper is to analyze quantitative and qualitative effects through input-output analysis and AHP(Analytic Hierarchy Process) method for checking the effects inducing high value to Jeju region economy by culture industry. In analysis results, Investment to culture industry has a positive effect on Income effect, employment effect, linking the other industry on Jeju region economy. And so, for activation of the Jeju region economy, Culture Industry based on Knowledge should be cultivated.
In this paper, we propose a constrained optimization model for conjoint analysis (a preference decomposition technique) to improve parameter estimation by restricting the relative importance of the attributes to an extent as decided by the respondents. Quite simply, respondents are asked to provide some pairwise attribute comparisons that are then incorporated as additional constraints in a linear programming model that estimates the partial preference values. This data collection method is typical in the analytic hierarchy process. Results of a simulation study show the new model can improve the predictive accuracy in partial value estimation by ordinal east squares (OLS) regression.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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