전난류에서 파와 해류가 합성하였을 때 발생하는 해저면 마찰력을 계산하는 방법을 고찰하였다. 전난류에서 일방향 흐름에 의한 마찰력의 산정방법으로 절점조정법을 제시하였으며, Bijker의 관측자료와 비교하여 절점조정치를 산정하였다. 파와 해류의 합성류에 의한 마찰력 계산방법으로 수정된 Bkjker 모형(BYO Model)과 수정된 Fredsoe 모형(FY Model)을 Bijker의 관측자료에 적용하였으며, BYO 모형에서 최대마찰력을 산정하는데 있어 새로운 개선책을 제시하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권1호
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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.
Jacobs, Bertha;Simpson, Leslie;Nelson, Sara;Karpova, Elena
Fashion, Industry and Education
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제14권2호
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pp.11-23
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2016
This study investigated the comparative advantages of the Bangladeshi and Vietnamese apparel industries using Global Value Chain (GVC) framework. In this study, the GVC framework was expanded to include social and environmental sustainability issues. Secondary data, for the 2012 - 2013 period, were collected and analyzed for each component of the apparel GVC. The findings indicated that while both countries have unique comparative advantages, Vietnam clearly emerged as a leader on many GVC components. Bangladesh's comparative advantage lies in lower wages, producing high volume orders, and lean manufacturing. In spite of Vietnam's higher labor costs, it has comparative advantages in higher productivity, skilled and trained workers, manufacturing of intricate styles of high quality, agility and flexible manufacturing, more developed infrastructure and logistic services as well as greater social and environmental compliances. This study contributes towards insight into best sourcing fit for fashion brand business models. Based on the findings, fashion driven companies offering more complex styles at a faster rate will benefit from choosing Vietnam. In contrast, Bangladesh might be a better choice for high volume driven companies that offer basic apparel and better value for their consumers. From theoretical perspective, the research makes an important contribution by expanding the GVC framework.
This study attempts to analyze the economic impact of the service robot industry using Input-Output analysis, which is conducted based on Demand-driven model, the Leontief price model, the Backward and Forward Linkage Effects, and the Exogenous Methods. In a Demand-driven model analysis, we can conclude that the service robot industry contains characteristics of both the manufacturing industry and the service industry, which causes a positive impact on the overall industry by compensating for the weaknesses of the two industries. The Leontief price analysis indicates when wages in the service robot industry increase, prices related to robot manufacturing also increase. Also, when profits in the service robot industry increase, prices related to service provision increase, too. The Backward and Forward Linkage Effects analysis shows that the service robot industry is highly sensitive to the current economic condition and has a great influence on the service industry. The service robot industry can highlight the aspect of service characteristics when the manufacturing industry is in recession and vice versa. In addition, the service robot industry can be regarded as a value-adding and domestic economy promoting industry which utilizes knowledge of information and communication technologies. It is important to foster the service robot industry in South Korea, which is in economic recession to provide an opportunity to stimulate the growth of both service and robot industries.
The purpose of this study is to implement and develop the integrated Economic Value Added (EVA) and Time-Driven Activity-Based Costing (TDABC) model to seek both improvement of Net Operating Profit Less Adjusted Tax (NOPLAT) and reduction of Capital Charge (CC). Net Operating Profit Less Adjusted Tax (NOPLAT) can be maximized by reducing the indirect cost of an unused resource capacity increased by Cost Capacity Ratio (CCR) of TDABC. On the other hand, Capital Charge (CC) can be minimized by improving the efficiency of Invested Capital (IC) considered by Weighted Average Cost of Capital (WACC) of EVA. In addition, the integrated system of TDABC using Balance Scorecard (BSC) and EVA is developed by linking between the lagging indicators and the three leading indicators. The three leading indicators include customer, internal process and growth and learning perspectives whereas the lagging indicator includes NOPLAT and CC in terms of financial perspective. When the Critical Success Factor (CSF) of BSC is cascading as a cause and an effect relationship, time driver of TDABC and capital driver of EVA can be used efficiently as Key Performance Indicator (KPI) of BSC. For a better understanding of the proposed EVA/TDABC model and BSC/EVA/TDABC model, numerical examples are derived from this paper. From the proposed model, the time driver of TDABC and the capital driver of EVA are known to lessen indirect cost from comprehensive income statement when increasing the efficiency of operating IC from the statement of financial position with unified KPI cascading of aligned BSC CSFs.
국내 조선산업은 2009년도에는 전 세계 33.1%의 시장점유율을 차지하였다. 이는 한국이 세계 제1의 조선국가이며, 한국내에서 조선산업은 국민경제발전에 큰 역할을 한다는 것이다. 이에 본 연구에서는 한국의 기간산업이며, 한국경제를 이끌어온 조선산업에 대한 국민경제적 파급효과에 대한 분석을 실시한다. 경제적 파급효과 분석에서는 산업연관분석을 실시하였으며, 모형으로 수요유도형 모형과 레온티에프가격모형을 이용하였다. 이들 모형을 이용하면 생산유발효과, 부가가치유발효과, 취업유발효과와 물가파급효과를 살펴볼 수 있다. 분석결과 조선산업에서 1원의 생산이 타 산업에 미치는 생산유발효과는 0.7891원, 부가가치유발효과는 0.3742원으로 나타났다. 조선산업에서 산출액 10억원에 의한 취업유발효과는 3.7808명으로 분석되었으며, 조선산업의 산출물 가격이 10% 상승하면 타산업에 미치는 물가파급효과는 0.0009%로 나타났다.
Purpose: Time-driven activity-based costing was applied to analyze the nursing activity cost and efficiency of a medical unit. Methods: Data were collected at a medical unit of a general hospital. Nursing activities were measured using a nursing activities inventory and classified as 6 domains using Easley-Storfjell Instrument. Descriptive statistics were used to identify general characteristics of the unit, nursing activities and activity time, and stochastic frontier model was adopted to estimate true activity time. Results: The average efficiency of the medical unit using theoretical resource capacity was 77%, however the efficiency using practical resource capacity was 96%. According to these results, the portion of non-added value time was estimated 23% and 4% each. The sums of total nursing activity costs were estimated 109,860,977 won in traditional activity-based costing and 84,427,126 won in time-driven activity-based costing. The difference in the two cost calculating methods was 25,433,851 won. Conclusion: These results indicate that the time-driven activity-based costing provides useful and more realistic information about the efficiency of unit operation compared to traditional activity-based costing. So time-driven activity-based costing is recommended as a performance evaluation framework for nursing departments based on cost management.
This research introduces the Financial Effect Measurement (FEM) models which measures both the improvement and the innovation performance of Quality Control Circle (QCC) and activities of Six Sigma. Concepts and principle of Comprehensive Income Statement (CIS), Balanced Scorecard (BSC), Time-Driven Activity Based-Costing (TDABC) and Total Productive Maintenance (TPM) are applied in order to develop the 4 FEM models presented in this paper. First of all, FEM using CIS depicts the improvement effects of production capacity and yield using relationships between demand and supply, and line balancing efficiency between bottleneck process and non-bottleneck processes. Secondly, cause-and-effect relation of Key Performance Indicator (KPI) is used to present Critical Success Factor (CSF) effects for QC Story 15 steps of QCC and DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control) of Six Sigma. The next is FEM model for service management innovation activities that uses TDABC to calculate the time-driven effect for improving the indirect activities according to the cost object. Lastly, FEM model for TPM activities presents the interpretation of improvement effect model of TPM Capital Expenditure (CAPEX) and Operating Expenditure (OPEX) maintenance using profit, cash and Economic Added Value (EVA) as metrics of enterprise values. To better understand and further investigate FEMs, recent cases on National Quality Circle Contest are used to evaluate new financial effect measurement developed in this paper.
In this paper, a novel multi-feature model predictive control (MPC) framework with real-time and adaptive performances is proposed for intelligent structural control in which some drawbacks of the algorithm including, complex control rule and non-optimality, are alleviated. Hence, Linear Programming (LP) is utilized to simplify the resulted control rule. Afterward, the Whale Optimization Algorithm (WOA) is applied to the optimal and adaptive tuning of the LP weights independently at each time step. The stochastic control rule is also achieved using Kalman Filter (KF) to handle noisy measurements. The Extreme Learning Machine (ELM) is then adopted to develop a data-driven and real-time control algorithm. The efficiency of the developed algorithm is then demonstrated by numerical simulation of a twenty-story high-rise benchmark building subjected to earthquake excitations. The competency of the proposed method is proven from the aspects of optimality, stochasticity, and adaptivity compared to the KF-based MPC (KMPC) and constrained MPC (CMPC) algorithms in vibration suppression of building structures. The average value for performance indices in the near-field and far-field (El earthquakes demonstrates a reduction up to 38.3% and 32.5% compared with KMPC and CMPC, respectively.
We study the properties of supernova (SN) driven interstellar turbulence with a numerical magnetohydrodynamic (MHD) model. Calculations were done using the RIEMANN framework for MHD, which is highly suited for astrophysical flows because it tracks shocks using a Riemann solver and ensures pressure positivity and a divergence-free magnetic field. We start our simulations with a uniform density threaded by a uniform magnetic field. A simplified radiative cooling curve and a constant heating rate are also included. In this radiatively-cooling magnetized medium, we explode SNe one at a time at randomly chosen positions with SN explosion rates equal to and 12 times higher than the Galactic value. The evolution of the system is basically determined by the input energy of SN explosions and the output energy of radiative cooling. We follow the simulations to the point where the total energy of the system, as well as thermal, kinetic, and magnetic energy individually, has reached a quasi-stationary value. From the numerical experiments, we find that: i) both thermal and dynamical processes are important in determining the phases of the interstellar medium, and ii) the power index n of the $B-p^n$ relation is consistent with observed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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