Group Technology (GT) is a technique for identifying and bringing together related or similar components in a production process in order to take advantage of their similarities by making use of, for example, the inherent economies of flow production methods. The process of identification, from large variety and total of components, of the part families requiring similar manufacturing operations and forming the associated groups of machines is referred as 'machine-component grouping'. First part of this paper is devoted to describing a hierarchical divisive algorithm based on graph theory to find the natural part families. The objective is to form components into part families such that the degree of inter-relations is high among components within the same part family and low between components of different part families. Second part of this paper focuses on establishing cell design procedures. The aim is to create cells in which the most expensive and important machines-called key machine - have a reasonably high utilization and the machines should be allocated to minimize the intercell movement of machine loads. To fulfil the above objectives, 0-1 integer programming model is developed and the solution procedures are found. Next an attempt is made to test the feasibility of the proposed method. Several different problems appearing in the literature are chosen and the results air briefly showed.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.5
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pp.1241-1252
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1999
It is proposed in TINA, the open information telecommunication network architecture, that the definition of object group which is collection of objects provides a decrease of complex networking and a facility of object managing by service executing of application on distributed computing environment. Based on a new distributed object group model[13] we have been researched according to TINA specification, this paper proposed the object group model with the scheduler object and objects management mechanisms that can support real-time services on CORBA. To do this, we described the definition of object grouping and the requirements to suggest the object group model supporting real-time service, designed the object group structure and functional components containing in an object group using James Rumbaugh's modelling[12], and showed a class diagram of components in an object group. This paper designed IDLs of an object group manager and scheduler among the components, and finally showed the procedures of management and service interconnections between objects in the different object groups vi ETD.
In this study, volatile compounds in nine commercial Japanese distilled liquors (Shochu) were isolated by headspace solid-phase microexrraction (SPME) and analyzed by gas chromatography (GC) and GC-mass spectrometry (MS). A total of 76 volatile components, including 48 esters, 13 alcohols, and 15 miscellaneous components, were identified. Esters and alcohols constituted the largest groups of quantified volatiles. Differences in volatile components among the distilled liquors and possible sample grouping were examined by applying principal component analyses to the GC-MS data sets. The first and second principal components explained 77.92% of the total variation across the samples. The samples using barley koji showed higher overall concentrations of total volatile components. Additionally, the principal component analysis did not reveal any sample grouping based on the raw material used.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.33
no.3
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pp.349-354
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2007
A mixture experiment is a special type of the response surface experiment in which the factors are the components of a mixture, and the response variable is a function of the proportions of each component. When a new mixture product is developed, there are a large number of components, and the first objective of the experiment is to identify the ones that are most important by doing a screening experiment. We propose a method of screening mixture components using the correlation coefficients when t-tests cannot identify significant components.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.26
no.11
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pp.1558-1569
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2002
Two components of brand image are brand association related to brand properties and brand persona which is measured by descriptive words. The purpose of this study is to analyze the brand image of apparel by qualitative approach including natural grouping method suggested by Aaker. For this, face-to-face interviews were carried out in March and April 200l.11 interviewees were respectively asked to classify' pre-selected several tens of apparel brands based on their image differentiation, and then to explain the reason of grouping and to describe resultant brand groups. In this process, many brand image associations and brand persona-descriptive words were collected. 9 types of brand association were identified, and these were summarized as three factors suggested by Keller -attributes, benefits, and attitudes/evaluations. And 3 words which used to refer brand image frequently -dokteukhan (unique), simple, and yeosungseureowoon (feminine)- were interpreted in their meaning. Brand persona-descriptive words implied diverse meaning which were dependent on context.
Current researches in the Cloud focus on the appropriate interactions of cloud components in a large-scale system implementation. However, the current designs do not include intelligent methods like grouping the similar service providers based on their properties and integrating adaptive schemes for load distribution which can promote effective sharing of resource. This paper proposes an efficient virtualization of services by grouping the cloud providers to improve the service provisioning. The grouping of cloud service providers based on a cluster analysis collects the similar and related services in one group. The adaptive load balancing supports the service provisioning of the cloud system where it manages the load distribution within the group using an adaptive scheme. The proposed virtualization mechanism (GRALB) showed good results in minimizing message overhead and throughput performance compared to other methods.
Although the ports are actually competing with various strategies, the definition and structural understanding of port competitive power are not known very much. Therefore this study has launched from this fact, and has the objective of obtaining the structural model of the competitive power, and understanding the components of the port competitive power. The following are the results of the study. First, the process began by abstracting the components that composed the port competitive power through recent research, and grouping it by the most core components using the KJ method. Also, by using the FSM(Fuzzy Structural Modeling) method to understand the structure of the grouped components, and the structural model of the port competitive power was able to obtain as the result. Second, when analyzing the obtained structural model, port expenses, main trunk location, port congestion and port facility came out to be the most important component groups, and especially port expenses was the most effective component that effected all the other components overall. Third, the component groups that were relatively less important, effected by most of the other components, and located on the top level of the structure model were the hinterland accessibility, port ownership, customs duties speed, and large ship port entrance possibility etc. Fourth, the results of this study will be able to be used when establishing competing strategies for our country's ports by proposing the relatively important components with the port competitive rower considered.
Since their first inception a few decades ago, software components have received much attention mainly due to their alleged benefits of quality and productivity improvement. Despite this, it is yet to be agreed upon what and how components should be designed. This paper aims to bridge the gap by proposing a collaborative process where the voice of the customer is captured and documented by employing the event and entity models. These requirement elements (WHAT) are cross-tabulated in three relation matrices in accordance with the weights provided by the business users. The requirements are fed into the algorithm invented by the authors to optimize the component grouping (HOW). This collaborative process has been successfully validated at an enterprise wide software development project. The process was effective to help the users more actively involved in the design of the system and made the whole process faster and more adaptive to the changes.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2006.04a
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pp.463-467
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2006
Several segmentation algorithms have been proposed for DTM generation or building modeling from airborne LiDAR data. Three components are important for accurate segmentation: (i) the adjacent relationship of n-nearest points or mesh, etc. (ii) the effective decision parameters of height, slope, curvature, and plane condition, (iii) grouping methods. In this paper, we created the topology of point cloud data using the contour tree and implemented the region-growing Terrain and non-terrain points were classified correctly in the segmented data, which can be used also for feature classification.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.6
no.1
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pp.181-191
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1999
We consider Bayesian models allow multiple grouping of parameters for the normal means estimation problem. In particular, we consider a typical Bayesian hierarchical approach based on thepartial exchangeability where the components within a subgroup are exchangeable, but the different subgroups are not. We discuss implementation of such Bayesian procedures via Gibbs sampling. We illustrate the proposed methods with numerical examples.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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