This research introduces the Financial Effect Measurement (FEM) models which measures both the improvement and the innovation performance of Quality Control Circle (QCC) and activities of Six Sigma. Concepts and principle of Comprehensive Income Statement (CIS), Balanced Scorecard (BSC), Time-Driven Activity Based-Costing (TDABC) and Total Productive Maintenance (TPM) are applied in order to develop the 4 FEM models presented in this paper. First of all, FEM using CIS depicts the improvement effects of production capacity and yield using relationships between demand and supply, and line balancing efficiency between bottleneck process and non-bottleneck processes. Secondly, cause-and-effect relation of Key Performance Indicator (KPI) is used to present Critical Success Factor (CSF) effects for QC Story 15 steps of QCC and DMAIC (Define, Measure, Analyze, Improve, and Control) of Six Sigma. The next is FEM model for service management innovation activities that uses TDABC to calculate the time-driven effect for improving the indirect activities according to the cost object. Lastly, FEM model for TPM activities presents the interpretation of improvement effect model of TPM Capital Expenditure (CAPEX) and Operating Expenditure (OPEX) maintenance using profit, cash and Economic Added Value (EVA) as metrics of enterprise values. To better understand and further investigate FEMs, recent cases on National Quality Circle Contest are used to evaluate new financial effect measurement developed in this paper.
In this paper, the evaluation system in order to achieve the program education objectives of Accreditaion Board for engineering education of Korea, analyze the educational objectives evaluation tool case studies of programs that are run by each university, the program educational objectives to match the actual situation of university I have developed a distinction between questions the evaluation and assessment system. Configuration, execution, measurement, analysis, is a five-step mooring, the evaluation tool, is a graduate research you are currently using the most in Korea, the employer survey, education target assessment model of the program, employment trends of graduates, I decided to graduate focus group interviews. Distinction between questions, the evaluation also developed a questionnaire to derive the important keywords of education for each objectives. Improvement evaluation tool, the evaluation criteria is required, the University is preparing evaluate (NGR) in South Korea engineering education certification next regularly, requires research on semantic analysis of the results of measurement of the educational goals of the program in the future some.
To ensure the international competitiveness of the domestic offshore plant industry, a consensus has been formed regarding the requirement for large offshore basins for performing offshore plant performance verification. Accordingly, the Korea Research Institute of Ships & Ocean Engineering has built the world's largest deep ocean engineering basin (DOEB). The purpose of this study is to evaluate the characteristics of velocity distribution under various conditions of the DOEB. An independent measuring jig is designed and manufactured to measure the current velocities of many locations within a short time. The measurement jig is a 15-m-high triangular-truss structure, and the measurement sensors can move 15 m vertically through an electric motor-wire device. The current speed is measured under various impeller revolutions per minute and locations of the DOEB using the jig. The spatial distribution characteristics of the current velocity in the DOEB and the performance of the current generator are analyzed. The maximum speed is 0.56 m/s in the center of the DOEB water surface, thereby confirming sufficient current velocity distribution uniformity for model testing.
In the cylinder of gasoline direct injection engines, the spray targeting from injectors is of great significance for fuel consumption and pollutant emissions. The automotive industry is putting a lot of effort into improving injector targeting accuracy. To improve the targeting accuracy of injectors, it is necessary to develop models that can predict the spray targeting positions. When developing spray targeting models, the most used technique is computational fluid dynamics (CFD). Recently, due to the superiority of machine learning in prediction accuracy, the application of machine learning in this field is also receiving constant attention. The purpose of this study is to build a machine learning model that can accurately predict spray targeting based on the design parameters of injectors. To achieve this goal, this study firstly used laser sheet beam visualization equipment to obtain many spray cross-sectional images of injectors with different parameters at different injection pressures and measurement planes. The spray images were processed by MATLAB code to get the targeting coordinates of sprays. A total of four models were used for the prediction of spray targeting coordinates, namely ANN, LSTM, Conv1D and Conv1D & LSTM. Features fed into the machine learning model include injector design parameters, injection conditions, and measurement planes. Labels to be output from the model are spray targeting coordinates. In addition, the spray data of 7 injectors were used for model training, and the spray data of the remaining one injector were used for model performance verification. Finally, the prediction performance of the model was evaluated by R2 and RMSE. It is found that the Conv1D&LSTM model has the highest accuracy in predicting the spray targeting coordinates, which can reach 98%. In addition, the prediction bias of the model becomes larger as the distance from the injector tip increases.
Due to the spread of COVID-19, it is rapidly changing from face-to-face to non-face-to-face work environments and is changing to a digital work environment that can be accessed anytime, anywhere, providing convenience to all lives. However, the number of breaches, personal information leakage, and technology leakage targeting SMEs that are vulnerable to security continues to increase. Accordingly, the government has been continuously promoting the information security consulting support project for SMEs every year since 2014. Therefore, this study intends to develop a performance model and measurement methodology for continuous and more systematic support and efficient management of information protection support projects in consideration of the importance of information security for SMEs. It is intended to be used as basic data when setting future operational directions and goals. The main method of this study is to derive performance models and indicators for SME information security support projects based on domestic literature, case studies, and survey results, utilize expert advice to verify the developed performance measurement indicators, and use pilot-test questionnaires. Conduct evaluation through surveys. Based on the verified indicators, we would like to present a performance model and measurement index for the information security support project for SMEs.
The present study purposed to examine whether BSC, a management renovation method, is as effective in university hospitals, which are non-profit institutions, as it is in profit-making corporations. In order to determine causal relations among the BSC performance measurement indexes, we analyzed a case of university hospital using a structural equation model. The results of analyzing the causal relations among the BSC performance measurement indexes were all statistically significant, and therefore the research hypotheses were all accepted. Future research needs to study causal relations among the BSC performance measurement indexes from the viewpoint of the learning of financial data, growth, internal processes, and customers.
The TCD is used as one of the indicators for determining whether TSV Hole is defective. If the TCD is not normal size, it can lead to contamination of the CMP equipment or failure to connect the upper and lower chips. We propose a deep learning model for measuring the TCD. To verify the performance of the proposed model, we compared the prediction results of the proposed model for 2461 via holes with the CD-SEM measurement data and the prediction results of the existing model. Although the number of trainable parameters in the proposed model was about one two-thousandth of the existing model, the results were comparable. The experiment showed that the correlation between CD-SEM and the prediction results of the proposed model measured 98%, the mean absolute difference was 0.051um, the standard deviation of the absolute difference was 0.045um, and the maximum absolute difference was 0.299um on average.
In this paper, a foggy-degraded image restoration technique with a physics-based degradation model is proposed for the measurement system. When the degradation model is used for the image restoration, its parameters and a distance from the spreader to the camera have to be previously known. In the proposed image restoration technique, the parameters are estimated from variances and averages of intensities on two foggy-degraded landmark images taken at different distances. Foggy-degraded images can be restored with the estimated parameters and the distance measured by the measurement system. On the basis of the experimental results, the performance of the proposed foggy-degraded image restoration technique was verified.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.04b
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pp.396-399
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1995
In this study, Acquisition system is proposed to acquire 3 dimensional data of the free surface model using direct pulse control to machining center. Todo this, I/F to connect between manual operating handle and computer is made, and 3 dimensional shape measuring algorithm using Z-map is applied. The 3 dimensional shape data of the free surface model measured by laser displacement sensor and electric touch probe are achieved directly. Performance of the proposed system is evaluated through measurement of various shape model.
In distributed replicating server model, providing replicated services is able to improve the performance of providing a service and efficiency for several clients. And, the composition of the server selection algorithm is efficiently able to decrease the retrieval time for replicated data. In this paper, we define the system model that selects and connects the replicated server that provides optimal service using server-side downstream measurement and proposes an applicable algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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