The purpose of this paper is to show the empirical measurement way for predicting the seaport efficiency by using Super SBM(Slack-based Measure) with Wilcoxson signed-rank test under CRS(constant returns to scale) condition for 20 Korean ports during 11 years(1997-2007) for 3 inputs(port investment amount, birthing capacity, and cargo handling capacity) and 5 outputs(Export and Import Quantity, Number of Ship Calls, Port Revenue, Customer Satisfaction Point for Port Service and Container Cargo Throughput). The main empirical results of this paper are as follows. First, Super SBM model has well reflected the real data according to the Wilcoxon signed rank test, because p values have exceeded the significance level. Second,Super-SBM has shown about 87% of predicting ratio for the ports efficiency and the optimal size of investment in domestic seaport. The policy implication to the Korean seaports and planner is that Korean seaports should introduce the new methods like Super-SBM method with Wilcoxon signed rank test for predicting the efficiency of port performance and the optimal size of investment as indicated by Panayides et al.(2009, pp.203-204).
An integrated model is developed in this paper for the performance assessment of high level radioactive waste repository. This integrated model consists of two simple mathematical models. One is a multiple-barrier failure model of the repository system based on constant failure rates which provides source terms to biosphere. The other is a biosphere model which has multiple pathways for radionuclides to reach to human. For the parametric uncertainty and sensitivity analysis for the risk assessment of high level radioactive waste repository, Latin hypercube sampling and rank correlation techniques are applied to this model. The former is cost-effective for large computer programs because it gives smaller error in estimating output distribution even with smaller number of runs compared to crude Monte Carlo technique. The latter is good for generating dependence structure among samples of input parameters. It is also used to find out the most sensitive, or important, parameter groups among given input parameters. The methodology of the mathematical modelling with statistical analysis will provide useful insights to the decision-making of radioactive waste repository selection and future researches related to uncertain and sensitive input parameters.
In this paper, we propose a transliteration approach based on semantic information (i.e., language origin and gender) which are automatically learnt from the person name, aiming to transliterate the person name of Uyghur into Chinese. The proposed approach integrates semantic scores (i.e., performance on language origin and gender detection) with general transliteration model and generates the semantic knowledge-based model which can produce the best candidate transliteration results. In the experiment, we use the datasets which contain the person names of different language origins: Uyghur and Chinese. The results show that the proposed semantic transliteration model substantially outperforms the general transliteration model and greatly improves the mean reciprocal rank (MRR) performance on two datasets, as well as aids in developing more efficient transliteration for named entities.
Purpose: This study aims to propose an integrated MCDM model to support the qualified personnel selection in the distribution science. Research design, data, and methodology: The integrated approach of AHP and TOPSIS was employed to address the personnel selection problem. The AHP method was used to define the weights of the selection criteria, whereas the TOPSIS was applied to rank alternatives. The proposed model was then applied into a leading logistics company to select the best alternatives to be the sales deputy manager. Results: The results showed that Candidate 3 is the most qualified personnel for the sales deputy manager position as he is ranked first in the order of preference for recruitment. Conclusions: The proposed model provides the decision makers with more effective and time-saving methods than conventional ones. Therefore, the model can be applied to personnel selection around the world. In terms of theoretical contribution, this study proposes a personnel selection model for choosing the most appropriate candidates. In addition, the study adds to the theory of human resources management and logistics management the full set of personnel selection criteria including education, experience, skills, health, personality traits and foreign language.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.4
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pp.309-316
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2022
This investigation is aimed at automatic text summarization on large-scale Vietnamese datasets. Vietnamese articles were collected from newspaper websites and plain text was extracted to build the dataset, that included 1,101,101 documents. Next, a new single-document extractive text summarization model was proposed to evaluate this dataset. In this summary model, the k-means algorithm is used to cluster the sentences of the input document using different text representations, such as BoW (bag-of-words), TF-IDF (term frequency - inverse document frequency), Word2Vec (Word-to-vector), Glove, and FastText. The summary algorithm then uses the trained k-means model to rank the candidate sentences and create a summary with the highest-ranked sentences. The empirical results of the F1-score achieved 51.91% ROUGE-1, 18.77% ROUGE-2 and 29.72% ROUGE-L, compared to 52.33% ROUGE-1, 16.17% ROUGE-2, and 33.09% ROUGE-L performed using a competitive abstractive model. The advantage of the proposed model is that it can perform well with O(n,k,p) = O(n(k+2/p)) + O(nlog2n) + O(np) + O(nk2) + O(k) time complexity.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.5
no.1
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pp.49-68
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2015
Given a query (a health question), retrieval of relevant frequently asked questions (FAQs) is essential as the FAQs provide both reliable and readable information to healthcare consumers. The retrieval requires the estimation of the semantic similarity between the query and each FAQ. The similarity estimation is challenging as semantic structures of Chinese healthcare FAQs are quite different from those of the FAQs in other domains. In this paper, we propose a conceptual model for Chinese healthcare FAQs, and based on the conceptual model, present a technique ECA that estimates conceptual similarities between FAQs. Empirical evaluation shows that ECA can help various kinds of retrievers to rank relevant FAQs significantly higher. We also make ECA online to provide services for FAQ retrievers.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.27
no.1
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pp.49-58
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2020
Lately, a large amount of textual data have been poured out of the Internet and the technology to refine them is needed. Most of these data are long text and often have no title. Therefore, in this paper, we propose a technique to combine the sequence-to-sequence model of RNN and the REINFORCE algorithm to generate the title of the long text automatically. In addition, the TextRank algorithm was applied to extract a summarized text to minimize information loss in order to protect the shortcomings of the sequence-to-sequence model in which an information is lost when long texts are used. Through the experiment, the techniques proposed in this study are shown to be superior to the existing ones.
Drying, which is the oldest and most energy-intensive process, is an essential process for treatment of solid product. The specific procedure to design and evaluate the dryers, which are a rotary kiln dryer and a flash dryer, in case of drying the high-moisture coal was described. From determination of size to the heat and mass balance in one-dimensional model were conducted to evaluate the performance of dryers. Heat consumption, inlet gas temperature and size of the dryers were compared between a rotary kiln dryer and a flash dryer. Further considerations to evaluate the reactor elaborately were also discussed. Performance simulation of dryers along with the design procedure described here will provide helpful basis for understanding the concept of reactor design.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.33
no.2
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pp.62-67
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2000
The trouble rank of business management of the small-medium manufacturing enterprises in Korea is constituted by that average 28.6% of production management in the worst trouble of business management from 1982 to 1999. The status of production management approaching problem is analyzed for Korean small-medium manufacturing enterprises and it us checked productivity improvement and requirement facts impede productivity improvement. It is expected to contribute much productivity improvement through a new established model of production management system and technique or tool for small-medium manufacturing enterprises in Korea.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.3
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pp.135-141
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2009
A variety of statistical methods are applied to model and optimize responses, related to product or system's quality, in terms of control and noise factors at design and manufacturing stages. Most of them assume continuous response variables but, assessing the performance of a product or system often involves categorical observations, such as ratings and scores. Although most previous works to deal with the categorical data provide sorhisticated response models and ensure unbiased outcomes, they require heavy computation to estimate the model parameters, as well as enough replications. In this study, we present some practical approaches for optimal parameter design with ordered categorical response when only a few or no replication is available. Two real-life examples are given to illustrate the presented methods.
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