This study proposes adaptive decision making method having feed-back structure of regression and simulation models to support the quick decision making of production managers by managing and integrating the mutual relationship among historical data. For that, from historical data that have extracted and accumulated from each process, we first selected major constraint resources that are used as independent variables in regression model. The regression model is designed by using the dependent variables (objectives) that defined above by managers and independent variables selected in previous step and simulation model that are composed of constraint resources is designed. In process of simulation run, we obtain the multiple feasible solutions (alternatives) by using meta-heuristic method. Each solution is substituted by regression equation and we found the optimal solution that is minimum of difference between values obtained by regression model and simulation results. The optimal solution is delivered and incorporated to production site and current operation results from production site is used to generate new regression model after that time.
This study was intended to examine the influence of health consciousness on health/taste inferences, affect-based inferences, and perceived conflict between taste and health in food decision making. Seven hundred and fifty-four participants completed the survey. Structural equation modeling with a maximum likelihood method was used to test the relationships among constructs, following the two-step approach. The results of this study showed that more health-conscious consumers have a higher perceived healthfulness of food items but lower anticipated taste. In addition, this study also found consumers' cognitive responses influenced affective responses. Results suggested that when restaurants promote menu items as both healthy and tasty, consumers' positive hedonic emotions (such as pleasure) increased and negative self-conscious emotions (such as guilt) decreased, and consumers' efforts to balance health and taste were supported. At last, the implications both for academia and marketing were also established and discussed.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2001.01a
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pp.219-223
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2001
Within a mechanical system such as an automotive the number of standard machine parts is increasing, so that the parts selection becomes more important than ever before. Selection of appropriate bearings in the preliminary design phase of a machine is also important. In this paper, three decision-making approaches are compared to find out a model that is appropriate to bearing selection problem. An artificial neural network, which is trained with real design cases, is used to select a bearing mechanism at the first step. Then, the subtype of the bearing is selected by the weighting factor method. Finally, types of peripherals such as lubrication methods are determined by a rule-based expert system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.3
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pp.53-58
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2020
This paper is concerned with the performance analysis of MSAGF-MMA with variable step size whose step size varies according to input power signal and decision-directed error signal. The proposed algorithm is made to change according to the input power signal which can reliably increase the convergence speed to the steady state by making the step size less affected by the fluctuation of the input signal in the MMA having the binary flag obtained from the modified Stop-and-Go algorithm. At the same time, the step size can be varied according to the decision-directed error signal so that the residual error can be reduced in the steady state. As a result of computer simulations, it is confirmed that the proposed algorithm has a very good performance in the evaluation of residual ISI and averaged-MSE in steady state as well as in terms of convergence speed to steady state compared to MMA and MSAGF-MMA.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.2
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pp.81-87
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2017
Nowadays wine is increasingly enjoyed by a wider range of consumers, and wine certification and quality assessment are key elements in supporting the wine industry to develop new technologies for both wine making and selling processes. There have been many attempts to construct a more methodical approach to the assessment of wines, but most of them rely on objective decision rather than subjective judgement. In this paper, we propose a data mining approach to predict human wine taste preferences that is based on easily available analytical tests at the certification step. We used sequential forward selection and decision tree for this purpose. Experiments with the wine quality dataset from the UC Irvine Machine Learning Repository demonstrate the accuracies of 76.7% and 78.7% for red and white wines respectively.
As the worldwide trade of agricultural products became liberalized with the establishment of WTO and FTA, relatively cheaper agricultural products have influenced the Korean domestic market substantially. Fortunately, foreign countries have soften their restrictions on Korean agricultural exports, providing Korean farmers with more opportunities to advance into the world market. This study aims to propose a multiple-criteria decision-making model for selecting an optimal tomato export farm, as the part of an effort to vitalize exports of domestic agricultural products amid the competitive agricultural market worldwide. For this purpose, we are suggesting a 2-step decision-making model which consists of a simple hierarchy decision model that preliminary selects tomato export farms and a detailed hierarchy decision model that chooses the final and optimal tomato export farm. We applied the analytic hierarchy process (AHP) to determine the relative importance of the used evaluation factors and to choose the tomato export farms with most potential. Eventually, the systematic and efficient decision-making model proposed in this paper can be applied to determine the optimal export farms for crops other than tomato, and thus it can encourage the competitiveness of Korean agricultural exports.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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autumn
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pp.315-318
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2003
In Korea construction project case, architectural construction project is curtailed production because information network process within multidisciplinary isn't smooth. Particularly, the construction is not insufficient about performance, cost and material, construction process, etc. in result various question arises because of design error in construction step. And various mistake is made because communication path within multidisciplinary isn't smooth in architectural design and design change process. Therefore The final object of this study is to propose the establishment method of decision support process for the cooperative design in order to provides improved design coordination and optimize the building system.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.17
no.2
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pp.70-79
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2016
The current remodeling cost estimation process is not only dependent on the historical data of new building construction, but it also has a poor linkage with risk-based estimation approach. As such, there is a high risk of falling short of initial budget. To overcome this, a risk-based estimation approach is necessary by providing a probabilistic estimation in consideration of the potential risk factors in conducting the remodeling projects. In addition, the decision-making process should be linked with the risk-based estimation results in stead of intuitive and/or experience-based estimation. This study provides a probabilistic estimation process for residential remodeling projects by developing a detailed methodology in which a step-by-step approach can be achieved. The new proposed estimation approach can help in decision-making for remodeling projects in terms of whether to proceed or not, by effectively reflecting the potential risk factors in the early stage of the project. In addition, the study can enhance the reliability of the estimation results by developing a sustainable estimation process model where a risk-based evaluation can be accomplished by setting up the cost-risk relationship database structure.
This study is to examine the factors that influence purchasing behavior and decision-making when consumers buy goods through mobile shopping, define purchasing decision-making with the steps of problem recognition, information search, alternative assessment, and purchasing behavior to understand mobile consumer behavior, and investigate how the factors of each step play roles and influence consumers' purchasing decision-making through positive analysis to figure out consumer purchasing behavior in mobile shopping. The study results, First, the user characteristics of information search influence flow. Second, in the relations between the user characteristics in the step of information search and perceived risk in alternative assessment, if recognition on gains is higher, perceived risk for time loss gets lower, and when the level of skills is higher, perceived risk gets higher, and it has been partly adopted that innovativeness does not influence risk perception. Third, in the relations between flow experience and purchasing intention, it has been found to be partially significant that remote presence and challenge do not influence purchasing intention but do influence excitement, attention concentration, and control and also do influence perceived risk and purchasing intention. Fourth, according to the results of analyzing the difference of consumer purchasing behavior by the types of involvement, practical involvement and sensual involvement, user characteristics and flow, and perceived risk differ by the types of products in terms of the search process, thereby changing purchasing intention. Lastly, the significance and limitations of this study was discussed.
The purpose of this study was to find the characteristics of the housing needs of apartment purchasers in derision-making steps. The survey was took place from June to July, 2003 in the Daegu area. The data were collected from 1,187 married women using questionnaires and reponses were analyzed by SPSS Window Program. The results were as follows : 1. In the phase when housing problems are recognized the motives for moving were related to the floor space of the housing unit and the residential environment. 2. In the phase of acquiring information on apartments, the basis of the informations was mostly collected through conversations at model houses, from relatives, experts and real estate agents. 3. In the phase of considering alternative plans for apartment purchases, the factors considered were convenient interior space composition and educational environment for children. 4. In the phase of apartment purchase, the important factors was input from relatives and experts. 5. In the phase of post-purchase evaluation most discontent was related to privacy issues, interior space composition, and educational environment for children.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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