This study concerns with an applicability of the management science approach to the score adjustment among the College Scholastic Aptitude Test(CSAT) optional subjects. A linear programming model is developed to minimize the sum of score distortions between optional subjects. Based on the analysis of the 377,089 CSAT(2010) applicants' performances in social science test section, this study proposes a new approach for the score equating or linking method of the educational measurement theory. This study makes up for the weak points in the previous linear programming model. First, the model utilize the standard score which we can get. Second, the model includes a goal programming concept which minimizes the gap between the adjusting goal and the result of the adjustment. Third, the objective function of the linear programing is the weighted sum of the score distortion and the number of applicants. Fourth, the model is applied to the score adjustment problem for the whole 11 optional subjects of the social science test section. The suggested linear programming model is a generalization of the multi-tests linking problem. So, the approach is consistent with the measurement theory for the two tests and can be applied to the optional three or more tests which do not have a common anchor test or a common anchor group. The college admission decision with CSAT score can be improved by using the suggested linear programming model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.27
no.4
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pp.459-468
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2020
We examine the rate of substitution of jobs by artificial intelligence using a score called the "weighted ability rate of substitution (WARS)." WARS is a indicator that represents each job's potential for substitution by automation and digitalization. Since the conventional WARS is sensitive to the particular responses from the employees, we consider a robust version of the indicator. In this paper, we propose the individualized WARS, which is a modification of the conventional WARS, and compute robust averages and confidence intervals for inference. In addition, we use the clustering method to statistically classify jobs according to the proposed individualized WARS. The proposed method is applied to Korean job data, and proposed WARS are computed for five future years. Also, we observe that 747 jobs are well-clustered according to the substitution levels.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.33
no.4
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pp.69-78
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2010
Multi-criteria ABC inventory classification is one of the most widely employed techniques for efficient inventory control, and it considers more than one criterion for categorizing inventory items into groups of different importance. Recently, Ramanathan (2006) proposed a weighted linear optimization (WLO) model for the problem of multi-criteria ABC inventory classification. The WLO model generates a set of criteria weights for each item and assigns a normalized score to each item for ABC analysis. Although the WLO model is considered to have many advantages, it has a limitation that many items can share the same optimal efficiency score. This limitation can hinder a precise classification of inventory items. To overcome this deficiency, we propose a context-dependent DEA based method for multi-criteria ABC inventory classification problems. In the proposed model, items are first stratified into several efficiency levels, and then the relative attractiveness of each item is measured with respect to less efficient ones. Based on this attractiveness measure, items can be further discriminated in terms of their importance. By a comparative study between the proposed model and the WLO model, we argue that the proposed model can provide a more reasonable and accurate classification of inventory items.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.20
no.2
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pp.362-372
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1996
Recently, need for the development of the quantification of subjective evaluation is growing for the production of high-touch and high-tech textile products. In this study, Fuzzy theory is utilized for the evaluation of the wear comfort of the various blouses. Result of a new evaluation method and factor scores, validity of the new evalution technique adopted fuzzy theory was crosschecked with the results of fator analysis and factor scores. As results, fuzzy theory was proved to be adequate methodology to objectify the subjective evaluation of the adequacy of clothing which is worn. When DUNCAN'S multiple comparion among median of the fuzzy composite score were compared with the results of factor score, the sensitivity of the test methods tends to increase. Therefore, it is suggested that fuzzy weighted checklist is an alternative evaluation scale for the subjective comparison of the textile products. In addition, individual median of fuzzy composite score value should be treated by statistical for the sensitive analysis of subjective evalution.
Jain et al. proposed the hybrid matching method which was combined the minutia-based matching method and the filter-bank based matching method. And, their experimental results proved the hybrid matching method was more effective than each of them. However, this hybrid method cannot utilize each peculiar advantage of two methods. The reason is that it gets the matching score by simply summing up each weighted matching score after executing two methods individually. In this paper, we propose new hybrid matching method. It mixes two matching methods during the feature extraction process. This new hybrid method has lower ERR than the filter-bank based method and higher ERR than the minutia-based method. So, we propose the adaptive hybrid scoring method, which selects the matching score in order to preserve the characteristics of two matching methods. Using this method, we can get lower ERR than the hybrid matcher by Jain et al. Experimental results indicate that the proposed methods can improve the matching performance up to about 1% in ERR.
The theory and practice of water quality scoring and indexing are introduced. The monthly water analysis data are available for six stations long the down-stream Han River whthin the areal boundary of the Special City of Seoul. The data cover the period between 1975 and 1979 inclusive and contain the analytical findings on 37 water constituents including DO, BOD, temperature, total solids and etc. Sic parameters are selected form the 37 items, that, to the judgement of the writer, best reflect the water quality of the Han River. They are; dissolved oxggen saturation, pH, fecal coliform, total solids, BOD and nitrate+ammonia. For each of the six parameters, a subscore function is developed and graphically presented to facilitate the transform of a measurment of the arameter to a subscore on a common score(e.G. 0-100) The score of a sample is calculated as a fuction of the six subscores, using four different approaches; (1) the unweighted arithmetic water quality score, (2) the weighted arithmetic water quality score, (3)the unweighted multiplicative score and (4) the reduced (total) score. Independent of these calculated scores, the experts' score which is calculated by averaging the ratings of water quality experts is obtained and compared with each of the four calculated scores by means of the least square method. The experts' score compares most favorably with the "reduced" score with the correlation coefficient of 0.956 : therefore this method of water quality scoring is adopted to calculate the Han River water quality scores and indices. Water quality index data for Guiri, ukdo, Pokwangdong, Noryangjin, Yongdungpo and Kayang Stations, 1975-1979 are as follow: The overall water quality index data of the Han River between Guiri and Kayang Stations are found; 47.3 in 1976, 48.0 in 1977, 48.5 in 1978 and 54.7 in 1979, indicating the general trend towards water quality improvent in this part of the river, in terms of the increased water quality index by average 1.85 points per year during this period. Finally the optimum sampling frequencies distributed among the six stations, using an equation which takes into account the coefficients of variation of the water quality scores and indices arec calculated.alculated.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.10
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pp.15-22
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2020
In this study, we propose an improvement method that can create U-Net model which detect fine concrete cracks by applying a weighted loss function. Because cracks in concrete are a factor that threatens safety, it is important to periodically check the condition and take prompt initial measures. However, currently, the visual inspection is mainly used in which the inspector directly inspects and evaluates with naked eyes. This has limitations not only in terms of accuracy, but also in terms of cost, time and safety. Accordingly, technologies using deep learning is being researched so that minute cracks generated in concrete structures can be detected quickly and accurately. As a result of attempting crack detection using U-Net in this study, it was confirmed that it could not detect minute cracks. Accordingly, as a result of verifying the performance of the model trained by applying the suggested weighted loss function, a highly reliable value (Accuracy) of 99% or higher and a harmonic average (F1_Score) of 89% to 92% was derived. The performance of the learning improvement plan was verified through the results of accurately and clearly detecting cracks.
The Wald confidence interval has been considered as a standard method for the difference of proportions. However, the erratic behavior of the coverage probability of the Wald confidence interval is recognized in various literatures. Various alternatives have been proposed. Among them, Agresti-Caffo confidence interval has gained the reputation because of its simplicity and fairly good performance in terms of coverage probability. It is known however, that the Agresti-Caffo confidence interval is conservative. In this note, a confidence interval is developed using the weighted Polya posterior which was employed to obtain a confidence interval for the binomial proportion in Lee(2005). The resulting confidence interval is simple and effective in various respects such as the closeness of the average coverage probability to the nominal confidence level, the average expected length and the mean absolute error of the coverage probability. Practically it can be used for the interval estimation of the difference of proportions for any sample sizes and parameter values.
This study aims to develop a potential evaluation method for urban spatial expansion using remote sensing (RS) and geographic information system (GIS). A multi-criteria evaluation method with several criteria and their weighting values was introduced to evaluate the score and quantification of the potential surface around the existing cities. The six criteria with one geographic factor, slope, and five accessibility factors, time distance from center of the city, national road, interchange of expressway, a big city, and station, were defined for the potential. RS techniques were applied for classification of the actual urban expansion maps between two periods, and GIS functions were used for score of accessibility criteria with a distance decay function from geographic, road and several point maps, which was developed in this study. The new methodology was applied to a test area, Suwon, between 1986 and 1996. In order to optimize the six weighting values, this study made new findings to search the optimal combination of the weighting values from new methodology, weighted scenario method for intensity order (WSM), combined with intensity order and AHP method, including a trial and error method for sensitivity analysis to make the intensity order. The optimal combination of the weighting values by the new method generated the optimal potential surface, considering spatial trend of urban expansion in the test area.
Most of the methods of estimating the size of software are based on the functions provided to costumers and in the process of granting the score to each function we consider the complexity during the process. The FFP technique has advantages applied to vast areas like data management. real-time system, algorithmic software, etc, but on the other hand, has disadvantage on estimating sizes for weights for necessary function elements. This paper proposes the estimating method for software size by considering the complexity of each function elements in full function point calculation method applied to a new developed project and maintenance projects. For this, based on function point by using surveyed data proved the validity of proposed method. The valid result. was that the function elements, the attributes used in size estimation of software, est mated better estimated sizes than in the case of other weights being applied.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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