Job shop manufacturing environments are using the concept of cellular manufacturing systems(CMS) which has several advantages in reducing production lead times, setup times, work-in-process, etc. Utilizing the similarities between cell-machine, part-machine, and the shape/size of parts, CMS can group machines and parts resulting in improved efficiency of this system. However, when grouping machines and parts in machine cells, there inevitably occurs exceptional elements(EEs), which can not operate in the same machine cell. Minimizing these EEs in CMS is a critical point that improving production efficiency. Constraints in machine duplication cost, machining process technology, machining capability, and factory space limitations are main problems that prevent achiving the goal of maintaining an ideal CMS environment. This paper presents an algorithm that minimizes EEs under the constraints of machine duplication cost and factory space limitation. Developing exceptional operation similarity(EOS) by cell-machine incidence matrix and part-machine incidence matrix, it brings the machine cells that operate the parts or not. A mathematical model to minimize machine duplication is developed by EOS, followed by a heuristic algorithm in order to reflect dynamic situation resulting from minimizing exceptional elements process and the mathematical model. A numerical example is provided to illustrate the algorithm.
This dissertation is assumed to continuously occur adjustment cost on present investment. So, I derived from time-nonseparable production-based CAPM and tested the performance of model through data. I also compared time-nonseparable production-based CAPM with time-separable production-based CAPM and CCAPM, CAPM through testifying the performance of model. At the part of applied application, I estimated time-nonseparable PCAPM-betas. The data of Korea consists of 320 listed companies on Korea Stock Exchange (KOSPI) from first quarter 1987 to first quarter 2002. This data also is categorized by scale and industries. Additionally, I estimated time-nonseparable PCAPM-betas through 500 listed companies of New York Stock Exchange (NYSE) from first quarter 1973 to first quarter 2002. I observed the statistical significance of 230 firms by 320 companies in Korea. After that, I compared time-nonseparable PCAPM-betas by firms with time-separable production-based CAPM-betas and CCAPM-betas, CAPM-betas through individual firms. At empirical test, I found that estimated parameter of adjustment cost on time-nonseparable production-based CAPM by scale and industries in Korea had positive value and statistical significance, Moreover, this approach proved to resolve the underestimation of adjustment cost on time-separable production-based CAPM by scale and industries. I also found that the time-nonseparable PCAPM performed better than time-separable production-based CAPM and CCAPM, CAPM. The result from U.S data proved to have similarity to that of Korea. Specifically, I found that time-nonseparable PCAPM-betas by firms performed better than CAPM-betas on individual firms in Korea.
스키마 클러스터링은 스키마의 통합을 위한 전처리 단계로서 중요하다. 본 논문에서는 XML 스키마를 클러스터링하기 위한 효율적인 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 스키마 사이의 유사도를 계산한다. 특히 두 스키마를 통합하는데 드는 비용이 적을수록 유사하다는 가정하에 스키마 사이의 유사도를 공통된 구조의 크기로 정의한다. 이를 위해서 경로 사이에 서로 대응하는 엘리먼트의 합이 최대가 되는 경로간의 일대일 매칭을 추출한다. 또한 계산된 유사도값에 기반하여 계층적 클러스터링 방법을 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 다수의 XML 스키마를 대상으로 실험한 결과, $99\%$의 정확률과 $93\%$의 클러스터링률을 보여 기존의 알고리즘보다 우수하였다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제6권4호
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pp.179-187
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2019
This study aims to investigate the effects of market commonality and resource similarity on price competition and the recursive consequences in the Korean lodging market. Price comparison among hotels in the same geographic market has been facilitated through the development of information technology, rendering little search cost of consumers. While the literature implies the heterogeneous price attack and response among hotels, a limited number of empirical researches focus on the asymmetric and recursive pattern in the competitive dynamics. This study empirically examines the price interactions in the Korean lodging market based on the theoretical framework of competitive price interactions and countervailing power. Demonstrating superiority to the spatial lag model and the ordinary least squares in the estimation, the results from spatial error model suggest that the hotels with longer operational history pose an asymmetric impact on the price of the newer hotels. The asymmetry is also found in chain hotels over the independent, further implying the possibility of predatory pricing. The findings of this study provide the evidence of a hierarchical structure in the price competition, with different countervailing power by the resources of the hotels. Theoretical and managerial implications are discussed, with suggestions for future study.
Majority of the damage in engineering structures is nonlinear. Damage sensitive features (DSFs) extracted by traditional methods from linear time series models cannot effectively handle nonlinearity induced by structural damage. A new DSF is proposed based on vector space cosine similarity (VSCS), which combines K-means cluster analysis and Bayesian discrimination to detect nonlinear structural damage. A reference autoregressive moving average (ARMA) model is built based on measured acceleration data. This study first considers an existing DSF, residual standard deviation (RSD). The DSF is further advanced using the VSCS, and then the advanced VSCS is classified using K-means cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively. The performance of the proposed approach is then verified using experimental data from a three-story shear building structure, and compared with the results of existing RSD. It is demonstrated that combining the linear ARMA model and the advanced VSCS, with cluster analysis and Bayes discriminant analysis, respectively, is an effective approach for detection of nonlinear damage. This approach improves the reliability and accuracy of the nonlinear damage detection using the linear model and significantly reduces the computational cost. The results indicate that the proposed approach is potential to be a promising damage detection technique.
At present, the significance of a new manufacturing system that can shift from 'mass production' and consider life cycles of a product is pointed out and extremely expected. In such a situation, it is recognized that the modular design, often called 'unit design,' is the important design methodology which realizes the new production system enabling 'cost reduction,' 'flexible production of a multi-functional artifact,' 'settlement of an environmental issue,' and so on. A module (unit) of a product is generally defined as 'the parts group made into the sub-system from a certain specific viewpoint.' So far, there have been many researches related to the modular design. However, they are often limited to a certain viewpoint (objective). This paper proposes a simple but effective method for multi-objective modular design. In the proposed method, a new design metric, called similarity index, is proposed to evaluate the modular design candidates from the multiple viewpoints.
EPON망은 중앙 기지국과 가입자들 사이에 광 액세스 라인을 저렴하게 제공할 수 있는 액세스 망 기술로 떠오르고 있다. 동적 대역 할당은 상향 채널의 효율적인 활용을 위해 ONU간 통계적 다중화를 제공한다. 본 논문에서는 EPON망에서 차등 CoS를 제공하기 위해 주기적 폴링을 기반으로 한 동적 대역 할당 방법을 제안한다. 더불어, Interleaved 폴링 방식에 기반한 동적 대역 할당 방안은 상향 트래픽 로드가 적은 경우 하향 채널의 용량을 대폭 감소시키는 단점을 가지고 있음을 보인다. 실제적인 시뮬레이션 결과를 얻기 위해 self-similarity와 long-range dependence 특성을 갖는 트래픽을 이용하였다. EPON망의 성능은 ONU에 제공되는 다양한 로드별로 분석하였으며, 특히 차등 CoS 특성 분석을 위해 등급별 패킷의 지연 특성을 분석하였다.
본 연구는 충청권역 5개 온천관광지를 대상으로 다차원 척도법을 활용하여 이미지 유사성, 속성인식도 및 선호도를 분석하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 온천관광지의 이미지 유사성 분석 결과, "수안보와 온양" 그리고 "도고와 아산"이 각각 유사한 이미지 그룹을 형성하고 있으며, 유성은 다른 이미지를 갖고 있다. 둘째, 온천관광지 속성인식도 분석 결과, 유성은 '온천전통' 속성을 경쟁 온천관광지와 비교할 때 가장 많이 반영하고 있으며, 온양은 '부대시설' 도고는 '이용비용', 그리고 수안보는 '부대시설', '고객서비스'와 '접근성'의 속성을 비교적 많이 반영하는 것으로 나타났다. '온천수질'과 '체험활동'은 모든 온천관광지에서 반영되지 않고 있는 속성으로 나타났다. 셋째, 관광객 유형별 온천 관광지 선호도 분석 결과, 패키지 관광객은 유성을, 개별, 수학여행, 가족, 연수 관광객은 수안보를, 그리고 단체 관광객은 도고를 가장 선호하는 것으로 나타났다.
이미지, 비디오, 오디오와 같은 멀티미디어 데이터들은 텍스트기반의 데이터에 비하여 대용량이고 비정형적인 특성때문에 검색이 어렵다. 또한 멀티미디어 데이터의 특징은 행렬이나 벡터의 형태로 표현되기 때문에 완전일치 검색이 아닌 유사 검색을 수행하여 원하는 이미지와 유사한 이미지를 검색해야 한다. 본 논문에서는 멀티미디어 데이터 검색에 클러스터링과 인덱싱 기법을 같이 적용하여 유사한 이미지는 인접 디스크에 클러스터하고 이 클러스터에 접근하는 인덱스를 구축함으로써 이미지 근처의 클러스터를 찾아 빠른 검색 결과를 제공하는 유사 검색방법을 제시한다. 본 논문에서는 트리 유사 구조의 인덱스 대신 해싱 방법을 이용하며 검색시 I/O 시간을 줄이기 위해 오브젝트를 가진 클러스터 위치를 찾는데 한번의 I/O를 사용하고 이 클러스터를 읽기 위해 연속적인 파일 I/O를 사용하여 클러스터를 찾는 비용을 최소화한다. 클러스터 인덱싱 접근은 클러스터링을 생성하는 알고리즘과 해싱 기법의 인덱싱을 이용함으로써 고차원 데이터가 갖는 차원의 문제를 해결하며 클러스터링 또는 인덱싱 만을 이용하는 내용기반의 이미지 검색보다 효율적인 검색 적합성을 보인다.
인터넷의 사용 증가로 정보의 양은 기하급수적으로 증가하고 있으며 웹 데이터의 표준인 XML의 데이터 표현의 유연성으로 인해 EDMS(Electronic Document Management System), ebXML(e-business extensible Markup Language) 등 웹 기반의 전자문서론 이용하는 시스템들은 XML를 문서 교환 방식 및 표준 문서 형식으로 도입하고 있는 실정이다. 그러므로 점차 확산되어 가고 있는 XML 문서에 대한 효율적인 문서의 관리와 검색을 위한 연구가 필요하다. 이 논문에서는 다중 문서간의 구조적 유사성을 분류하기 위하여 엘리먼트의 순서적 의미를 갖는 XML 문서를 대상으로 순차패턴을 이용하여 문서의 특성을 반영하는 대표구조를 추출하고 추출된 구조를 기반으로 유사 구조 문서를 클러스터링하는 방법을 제시한다. 이 논문의 제안 알고리즘은 클러스터의 응집도와 클러스터간의 유사도를 함께 고려하는 비용계산 방식을 이용하므로써 클러스터링의 정확도를 높일 수 있는 효과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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