This paper explores a quantitative decision-making system for planning production, inventories and work-force in a multi-item production system. The Multi-item Parametric Decision Rule (MPDR) model, which assumes the existence of two types of linear feed-back rules, one for work-force level and one for production rates, is basically an extension of the existing method of Parametric Production Planning (PPP) proposed by C.H. Jones. The MPDR model, however, explicitly considers the effect of manufacturing progress and other factors such as employee turn-over, difference in work-days between month etc., and it also provides decision rules for production rates of individual items. First, the cost relations of the production system are estimated in terms of mathematical functions, and then decision rules for work-force level and production rates of individual items are establised based upon the estimated objective cost function. Finally, a direct search technique is used to find a set of parameters which minimizes the total cost of the objective function over a specified planning horizon, given estimates of future demands and initial values of inventories and work-force level. As a case problem, a hypothetical decision rule is developed for a particular firm (truck assembly factory).
신제품에 대한 개발 주기가 짧아지고 있는 현시점에서 제품의 수명을 예측하고 평가하기 위한 방법으로 가속 수명시험과 시험을 통해 관측된 고장 데이터의 분석에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 가속 수명시험을 위한 시험 조건과 고장 데이터의 정확한 분석을 위한 고장 데이터의 최적 분포 결정 방법에 대한 관심 또한 증대되고 있다. 따라서 본 논문에서는 고장 데이터를 기반으로 신뢰성 예측을 할 때 사용하는 분포 함수 결정을 위한 방법으로 관측된 고장 데이터만의 분포를 고려하는 Anderson-Darling 방법과 관측된 고장 데이터의 수명-스트레스 관계식을 적용하여 고장 데이터의 분포를 결정하는 Likelihood Function 방법을 비교한다. 두 가지 방식을 비교한 결과 각 방식에 의해 선택되는 최적분포가 다르며, 따라서 각 방식에 의해 선택된 최적 분포에 의해서 예측되는 수명도 다름을 알 수 있다.
In the manufacturing industry fields, thousands of quality characteristics are measured in a day because the systems of process have been automated through the development of computer and improvement of techniques. Also, the process has been monitored in database in real time. Particularly, the data in the design step of the process have contributed to the product that customers have required through getting useful information from the data and reflecting them to the design of product. In this study, first, characteristics and variables affecting to them in the data of the design step of the process were analyzed by decision tree to find out the relation between explanatory and target variables. Second, the tolerance of continuous variables influencing on the target variable primarily was shown by the application of algorithm of decision tree, C4.5. Finally, the target variable, loss, was calculated by a loss function of Taguchi and analyzed. In this paper, the general method that the value of continuous explanatory variables has been used intactly not to be transformed to the discrete value and new method that the value of continuous explanatory variables was divided into 3 categories were compared. As a result, first, the tolerance obtained from the new method was more effective in decreasing the target variable, loss, than general method. In addition, the tolerance levels for the continuous explanatory variables to be chosen of the major variables were calculated. In further research, a systematic method using decision tree of data mining needs to be developed in order to categorize continuous variables under various scenarios of loss function.
본 논문은 보상함수 수정을 통해 보다 완벽한 DSA(Dynamic Spectrum Access)를 수행하는 새로운 방법을 제시하였다. POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)는 미래의 스펙트럼 상태를 예측하는데 사용되는 알고리즘으로서, 그 중 보상함수는 스펙트럼을 예측하는데 있어 가장 중요한 부분이다. 그러나 보상함수는 Busy 및 Idle의 두 가지 상태만 갖고 있기 때문에 채널에서 충돌이 발생하게 되면 보상함수는 Busy를 반환함으로써 2차 사용자의 성능을 감소시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Busy를 Busy 및 Collision 의 두 상태로 구분하였고, 이렇게 추가된 Collision 상태를 통해 2차 사용자의 채널 접근 기회를 보다 향상시킴으로서 데이터 전송율을 증대시킬 수 있도록 하였다. 또한 본 논문은 새로운 알고리즘의 신뢰도 벡터를 수학적으로 분석하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과를 통해 개선된 보상함수의 성능을 검증하고, 이를 통해 새로운 알고리즘이 CR 네트워크에서 2차 사용자의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
As a preliminary work for the interrelations between individuals' learning style and their consumer decision-making styles in purchasing apparel, its theoretical backgrounds were reviewed. Several major approaches to measuring and characterizing learning styles were theories of Hunt, Schroder, Kolb, and sproles. - Relevant literature suggests several consumer decision-making styles including Morchis' and Sproles'. Researches on the practical' implication of theoretical learning styles model in the area of consumer decision-making styles were also explored.
The goal of this paper is to offer a quantitative decision model using Quality Function Deployment(QFD). We consider the factors outsourcing that affect the benefits of the organization and the fifth alternatives that were selected to be considered for outsourcing as customer requirements and technical attributes in QFD. For selecting the outsourcing system, we compute the priority considering interdependencies among alternatives. Thus this paper propose a decision model, which uses the quality function deployment to help practitioners set priority and users in structuring the outsourcing problems.
본 논문에서는 최근에 디지털논리시스템의 회로 구현시에 적용되기 시작한 분할설계기법의 한가지 방법을 제안하였다. 기존의 디지털논리회로설계기법은 적용되는 개별소자를 어떻게 효과적이며 효율적으로 이용하느냐 하는 것이 큰 목적이었으나, 최근의 전자공학의 발달과 회로의 집적도가 높아짐에 따라서 디지털논리설계기법은 각각의 모듈을 구성하고 있는 소자들의 개별소자를 사용하는 것보다는 복잡하더라도 좀 더 경제적이고 다기능의 분할설계기법이 요구되고 있다. 이러한 내용을 근간으로 본 논문에서는 효과적인 분할기법을 이용한 스위칭함수구성의 한가지 방법을 제안하였다.
This study was performed to analyze the holding pace and decision factors of tractor in Korea and Japan, which probably should be used for making master plan of agricultural mechanization. The logistic function is used for holding pace estimation of tractor, and log-log function for analysis of decision factors. The results of this study are as follows: First, the increasing rate of the total amount of holding tractor power in Korea has been over that in Japan during 1980∼、94 which is now, however, under Japan. So, it could be forecasted that the per tractor holding power in Japan will increase continuously, and will be over 30PS in the short run. Second, the most important one of decision factors to support tractor demand is agricultural income in Korea, but on the other hand Non-Agricultural Income in Japan. From these, the fast increase of total amount of holding power of tractor in Korea could not expected, because Korea Agriculture has some difficulties to increase Agricultural Income. There are differences on the holding pace and decision factors of tractor between Korea and Japan, therefore, the plan of agricultural mechanization should be made in accordance with self-features.
As E-commerce is getting more popular, consumers faces more decision complexity than ever before because they can get greater alternative choices. Futhermore, consumers are sometimes motivated to expand effort in making a good decision in the case of relatively important and non-routine decison, such as buying a house or car. Thus, a buying decision support function is required to help consumers make decisions that have the greatest effects on consumer's lives. We develop a propotype system of a web-based buying decision support system for a cyber shopping mall. A buying decision of a consumer is a multi-attribute decision problem and is supported using analytic hierarchy process model. The system was implemented using HTML, Java, Java applet, JSP.
Binary Decision방법은 출력을 얻는데 요구되는 결정스텝이 최대 입력변수의 수를 넘지 않도록 한다. BD-PC모듈은 스캔 스피드를 개선하기 위해 이 방법을 이용하여 설계제작되었다. Binary Decision방식에 수반되는 메모리문제를 개선하기 위해 컴파일러 시스템을 개발하였다. 또한, 컴파일된 BD-PC목적프로그램을 BD머신의 메모리에 로디하기 위해 MDS와 BD-PC모듈간에 통신채널을 구성하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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