The purpose of this study of was to provide basic data for preparing event menus to increase customer's satisfaction by investigating university students' participation and preference for the event menus in the foodservice operations. The questionnaires were distributed to 300 customers from August 1 to 31, 2005. 88.0% of the questionnaires were analyzed. Statistical analysis of data was performed using SAS package program(version 8.2) for descriptive analysis and $χ^2$-test, t-test, one-way ANOVA, Duncan multiple range test. The results of this study can be summarized as follows : 50.4% of the students have participated in foodservice operation's event and the average degree of the satisfaction was 2.67 out of 5. The type of the events customers have most frequently participated in were the national holiday·subdivisions of the season event(47.3%), the day event(34.1%), environment event(26.9%) and so on. In large classification, preferred were season event(85.2%), international food event(76.9%), and healthy food event(73.1%) and so on. In small classification, orgarnic food event(53.0%), summer fruits festival(41.3%), midsummer event(36.6%) and christmas event(34.4%) and so on. From now on, the event reflecting customers' expectation and requirement should be planned and implemented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.1
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pp.60-64
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2007
Recently, real time auction system is increasingly required as internet grows up. According to this social requirement change, this paper designed and implemented a real time auction system. The system registers the goods for auction which customers add to their interested list in their point of view, automatically responds their information and gives a chance to the customer to apply to auction immediately via internet, and performs registration such as customer's information, goods, interested goods, etc. And, the customers on the system can purchase their interested goods rapidly and easily by check-up service of their interested and auctioned products without regarding to place or time through a mobile terminal.
As it increase electronic commerce user rapidly, it is necessary to study on Improvement of performance for electronic commerce system. This paper suggests electronic commerce system using functionally distributed structure based on multi-agent and evaluate it's performance using prototype. In the suggested system, we use multi-agent using combined reasoning to offer a proper commodity information and meet the customer's requirement. And we can reduce load of the electronic commerce system with distribute agents both main server system and local server system functionally. In experiment result, we can confirm suggested electronic commerce system can prevent customer's unexpected long waiting causes by network traffic and server load, and can improve efficiency.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.44
no.2
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pp.66-77
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2021
Companies widely use survey to identify customer requirements, but the survey has some problems. First of all, the response is passive due to pre-designed questionnaire by companies which are the surveyor. Second, the surveyor needs to have good preliminary knowledge to improve the quality of the survey. On the other hand, text mining is an excellent way to compensate for the limitations of surveys. Recently, the importance of online review is steadily grown, and the enormous amount of text data has increased as Internet usage higher. Also, a technique to extract high-quality information from text data called Text Mining is improving. However, previous studies tend to focus on improving the accuracy of individual analytics techniques. This study proposes the methodology by combining several text mining techniques and has mainly three contributions. Firstly, able to extract information from text data without a preliminary design of the surveyor. Secondly, no need for prior knowledge to extract information. Lastly, this method provides quantitative sentiment score that can be used in decision-making.
Cha, Jeong Woo;Han, Joon Hwan;Park, Chan;Kim, Young Jin
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.9
no.2
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pp.25-30
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2020
The thermal image system was widely used in the defence-related industry because of detect infrared light from the object without light. but, as the demand in the security system and automobile market increases, the civilian industry are expanding to the private sector. There are difficult to apply various requirement because of previous systems are based by FPGA, so it need new system that apply to various requirement. The proposed paper is thermal image processing system using common image processor. It has various requirement and scalable to support image input/output interface and device driver. If it is used to proposed system, it reduce development cost and period than previous system based FPGA. Because there has very high accessibility. In addition, it expect to have satisfaction of customer requirements, development cost, development period, release date of product.
Recently, we developed a new subway train with many cooperative companies. The main controller of the subway train is Control and Monitoring System (TCMS), so we conducted requirement analysis of TCMS considering system performance, easy maintenance and service oriented flexibility. Hence, we adopted new bus architecture and QNX as a Real-time Operating System (RTOS) and developed hardware systems. The functions of TCMS are employed into two computers, service computer and control/monitor computer, to increase on their performance and to yield easy maintenance and to satisfy customer needs. The TCMS controls and monitors control devices equipped in the train through various protocols which are implemented in hardware. In order to evaluate the performance of the system and to satisfy reliability, various experiments including EMC/ECI were performed. Now the TCMS is installed on the newly developed train and is under performance evaluation through test driving.
In this paper, scheduling problem is dealt for the minimization of due date penalty for the customer order. Multiproduct batch processes have been dealt with for their suitability for high value added low volume products. Their scheduling problems take minimization of process operation for objective function, which is not enough to meet the customer satisfaction and the process efficiency simultaneously because of increasing requirement of fast adaptation for rapid changing market condition. So new target function has been suggested by other researches to meet two goals. Penalty function minimization is one of them. To present more precisely production scheduling, we develop new scheduling model with penalty function of earliness and tardiness We can find many real cases that penalty parameters are divergent by the difference between the completion time of operation and due date. That is to say, the penalty parameter values for the product change by the customer demand condition. If the order charges different value for due date, we can solve it with the due date period. The period means the time scope where penalty parameter value is 0. If we make use of the due date period, the optimal sequence of our model is not always same with that of fixed due date point. And if every product have due date period, due date of them are overlapped which needs optimization for the maximum profit and minimum penalty. Due date period extension can be enlarged to makespan minimization if every product has the same abundant due date period and same penalty parameter. We solve this new scheduling model by simulated annealing method. We also develop the program, which can calculate the optimal sequence and display the Gantt chart showing the unit progress and time allocation only with processing data.
In order to maintain customer satisfaction and to remain productive and efficient in today's global competition, mass customization is adopted in many leading companies. Mass customization through product family and product platform enables companies to develop new products with flexibility, efficiency and quick responsiveness. Thus, product family strategy based on product platform is well suited to realize the mass customization. Product family is defined as a group of related products that share common features, components, and subsystems; and satisfy a variety of market niches. The objective is to propose a product family design strategy that provides priority weights among product components by satisfying customer requirements. The decision making process for a new product development requires a multiple criteria decision making technique with feedback. An analytical network process is adopted for the decision making modeling and procedure. For the implementation, a netbook product known as a small PC which is appropriate for the product family model is adopted. According to the proposed architecture, the priority weight of each component for each product family is derived. The relationship between the customer requirement and product component is analyzed and evaluated using QFD model.
As software is varied and grew in size, the importance of clear understanding and representing customer's need, has been emphasized. It is not easy to drive and define critical system needs, since requirements in early stage of the development, is and conceptual. Technical perspective view, Several theoretical analysis methods and validation techniques are introduced, but in practice, it is hard to drive clear customer's requirement. In this paper, to drive clear customer's requirements, Macrostruktur concept of textlinguistics is used. First, Macrostruktur of textlinguistics is used to analysis descriptive requirements. Second, Macrostruktur-rule is applied to analyzed Macrostruktur data in order to derive Macrostruktur-propositions. Finally, it is proposed to generating Use-case model using derived Macrostruktur-propositions.
Yerin Yu;Jeongeun Byun;Kuk Jin Bae;Sumin Seo;Younha Kim;Namgyu Kim
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.30
no.2
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pp.1-18
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2023
Recently, as technology development has accelerated and product life cycles have been shortened, it is necessary to derive key product features from customers in the R&D planning and evaluation stage. More companies want differentiated competitiveness by providing consumer-tailored products based on big data and artificial intelligence technology. To achieve this, the need to correctly grasp the required quality, which is a requirement of consumers, is increasing. However, the existing methods are centered on suppliers or domain experts, so there is a gap from the actual perspective of consumers. In other words, product attributes were defined by suppliers or field experts, but this may not consider consumers' actual perspective. Accordingly, the demand for deriving the product's main attributes through reviews containing consumers' perspectives has recently increased. Therefore, we propose a review data analysis-based required quality methodology containing customer requirements. Specifically, a pre-training language model with a good understanding of Korean reviews was established, consumer intent was correctly identified, and key contents were extracted from the review through a combination of KeyBERT and topic modeling to derive the required quality for each product. RevBERT, a Korean review domain-specific pre-training language model, was established through further pre-training. By comparing the existing pre-training language model KcBERT, we confirmed that RevBERT had a deeper understanding of customer reviews. In addition, all processes other than that of selecting the required quality were linked to the automation process, resulting in the automation of deriving the required quality based on data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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