Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.46
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pp.229-240
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1998
In these days, we are facing the needs of the times that the product have to be converted from quantity to quality. Most companys now pay more attention to maximize efficiency of facilities with introducing high priced equipments, those equipments are too automated and electronic that partial failure or short time stop leads to the stop of producing process in the whole factory. Consequently, effective maintenance management of production equipment becomes a only solution against problems. This thesis develops a preventive maintenance software that grasp a failure sign through daily inspection with management item, Machine-Capability index and estimate a trend, determine the time of preventive maintenance. The software is useful to the plant operator in analyzing information easily and controlling preventive maintenance operations efficiently.
The exact distributions of the sample variance $(S^2_n)$ and the estimator ($\hat{C}_p$) of the process capability index are not easily obtained in general. In this paper, the approximations using saddlepoint techniques to the distributions of these statistics are suggested and compared with the other approximation methods. For comparisons, the exact values obtained by extensive Monte-Carlo (simulation) studies are also given. As a result, the suggested approximation methods are very accurate even in moderate or small sample sizes and are easy to use. Also, the suggested methods can be adapted to approximate the distributions of more complicated statistics, including $\hat{C}_pk$ ,$\hat{C}_pm$, etc.
This paper considers supplier selection process for e-business & ISO 9001 quality management system environments. Determining suitable suppliers in the electronic commerce has become a key strategic consideration. However, the nature of these decisions is usually complex and unstructured. In this paper, a Quality Estimated Supplier Selection (QESS) model is proposed to deal with the supplier selection problems in the e-business(Business to Business: B to B). In the supplier selection, quality management factors will be considered for the first time, and then price, and delivery etc. In the first level, we deal with the quality management factors such as quality management audit, product test, engineering man-power, capability index and training time etc., based on the five point scale. In the second level, a QESS model determines the final solution by considering factors such as price, production lead-time and delivery time.
As one of the pivotal techniques of image restoration, single-channel blind source separation (SCBSS) is capable of converting a visual-only image into multi-source images. However, image degradation often results from multiple mixing methods. Therefore, this paper introduces an innovative SCBSS algorithm to effectively separate source images from a composite image in various mixed modes. The cornerstone of this approach is a novel triple generative adversarial network (TriGAN), designed based on dual learning principles. The TriGAN redefines the discriminator's function to optimize the separation process. Extensive experiments have demonstrated the algorithm's capability to distinctly separate source images from a composite image in diverse mixed modes and to facilitate effective image restoration. The effectiveness of the proposed method is quantitatively supported by achieving an average peak signal-to-noise ratio exceeding 30 dB, and the average structural similarity index surpassing 0.95 across multiple datasets.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.11
no.3
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pp.135-145
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2011
Accurate process characterization and optimization are the first step for a successful advanced process control (APC), and they should be followed by continuous monitoring and control in order to run manufacturing processes most efficiently. In this paper, process characterization and recipe optimization methods with multiple outputs are presented in high density plasma-chemical vapor deposition (HDP-CVD) silicon dioxide deposition process. Five controllable process variables of Top $SiH_4$, Bottom $SiH_4$, $O_2$, Top RF Power, and Bottom RF Power, and two responses of interest, such as deposition rate and uniformity, are simultaneously considered employing both statistical response surface methodology (RSM) and neural networks (NNs) based genetic algorithm (GA). Statistically, two phases of experimental design was performed, and the established statistical models were optimized using performance index (PI). Artificial intelligently, NN process model with two outputs were established, and recipe synthesis was performed employing GA. Statistical RSM offers minimum numbers of experiment to build regression models and response surface models, but the analysis of the data need to satisfy underlying assumption and statistical data analysis capability. NN based-GA does not require any underlying assumption for data modeling; however, the selection of the input data for the model establishment is important for accurate model construction. Both statistical and artificial intelligent methods suggest competitive characterization and optimization results in HDP-CVD $SiO_2$ deposition process, and the NN based-GA method showed 26% uniformity improvement with 36% less $SiH_4$ gas usage yielding 20.8 ${\AA}/sec$ deposition rate.
Seo, Jeong-Weon;Kwak, Kyung-Ho;Jeong, Se-Myong;Kang, Sung-Pyo;An, Ki-Wan
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.4
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pp.672-680
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2011
The purpose of this study has been carried to develop a criterion for the selection of evaluation factors on Forest Carbon Cycle Community(F.C.C.C) based on the result of survey of 96 participants who were operation managers on mountain eco village(31), relevant experts(33), and officers of local government(32). For analysis of the results of survey, DHP(Delphi Hierarchy Process) method was used which is a combination of Delphi method and AHP(Analytic Hierarchy Process) method. The key factors on selection of a suitable area to launch F.C.C.C. project of Korea Forest Service was selected under three hierarchical classes. Class 1 comprises 3 indices(Physical resource index, Human resource index, Vision index), and Class 2 which contains 10 indices (Existing resource, Surroundings resource, Forest biomass resource, Humanities Social quality, Local resident participation, Leader's ability, External support, Planning of operation, Capability of operation, and Effect of operation). Class 3 is sub-level class of class which possess 38 indices. From the results of analysis, Consistency Index(C.I) of each index in the 3 classes was used as evaluation factor. In Class 1, index 'human resources' showed highest Consistency Index(0.454). In Class 2, index 'forest biomass resources' was the highest Consistency Index(0.376) in 'physical resources' of Class 1, index 'leader's ability' was the highest Consistency Index(0.326) in 'human resources' of Class 1, and index 'planning of operation' was the highest Consistency Index(0.346) in 'vision' of Class 1. In Class 3, relative importance of 38 index including 'Joint ownership land security(C.I.-0.266)' was evaluated. Based on the result of this study, a criterion for the selection of evaluation factors for F.C.C.C was developed and the evaluation criterion is expected to be use to select of a suitable area to launch F.C.C.C. project since 2011.
This study is to guide to estimate service quality on ITSM operation based on ITIL(IT Infrastructure Library). ITIL v2 and v3 provide how to integrate framework of IT service and business process. It is widely used as ITSM operation base. As a latest IT trend, ITSM covers Hardware, Software, SaaS, Network, Call center, Helpdesk, ASP portal and IT operation. Servicedesk is selected as target area where valid sampling is addressable and service change is rapid. Traditional Helpdesk was focusing on technical support to solve internal IT issues passively. But it was evolved into Service Desk which focus in process and provide integrated service from customer's business view point preventively and proactively. Accordingly outsourcing types business are normally performed by group of professional capability. Service quality is measured under the SLA(Service Level Agreement). This study utilized SERVQUAL model as service quality measuring tool developed by Parasuraman, Zeitaml and Berry to find critical factors to satisfy customer. And test was processed regarding effectiveness of IT organization and customer view point thru sampling. Though valid parameters can be changed by ITSM areas under the SERVQUAL models, they naturally can be accepted as a index of service quality measurement after sampling test with acceptable significance. And I recommend to follow this study as a preparation before official SLA.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.13
no.6
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pp.49-62
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2018
The purpose of this study is to develop an assessment index for the selection of promising start-ups, which will enhance the efficiency of program that support start-ups. In order to develop assessment models for selecting start-ups, three major research steps were conducted. First, this study attempted to theoretically redefine the assessment index from the perspective of the Balanced Scorecard (BSC) through a literature review. Second, major assessment index were derived using Delphi technique for experts in start-up areas. Third, weights were derived by applying AHP technique to calculate the importance of each index. The results of this study are summarized as follows. First, this study attempted to apply the assessment model for selecting start-ups from the Balanced Scorecard (BSC) view through the previous study review. Second, the final major questions were derived with sufficient opinions collected and structured survey of leading start-up experts in areas related to research subjects and elicited the most representative questions. Third, the results of applying the weights of the main selected assessment index, commercialization viewpoint is the most priority, followed by market view, technology development viewpoint, and organizational capability viewpoint. In the middle section, th ability to make products in the commercialization viewpoint, market competitiveness in the market, product discrimination capacity in the technology development perspective, and the ability of the entrepreneur in the organizational capacity perspective were important. Overall important items were found to be in the order of the capabilities of entrepreneurs, market competitiveness, product fire capability, and product discrimination. The importance of small items was highest priority for comparative excellence of competing products, and the degree of marketability, capacity of entrepreneurship, ability to raise capital, desire for entrepreneurship, and passion were shown. The results of this study presented a conceptual alternative to the preceding study on the development of existing selection assessment indexes. And it provides meaningful and important implications as an attempt to develop more sophisticated indicators by overcoming the limitations of empirical research on only some of the evaluation metrics.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.6
no.2
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pp.133-147
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2011
This study presents the credit evaluation model for medical venture business which has been growing within the recent decade. We develop the model with two steps. At the first step, the evaluation indexes for each of the financial and non-financial factors of a firm are listed. At the second step, the weight for each index is measured by using the Analytic Hierarchy Process of Saaty(1980). The financial factors consists of 5 upper level indexes and 10 lower level indexes. The upper level indexes of the financial sector are profitability, safety, utilization, growth, and productivity. And the non-financial factors consists of 5 upper level indexes and 17 lower lever indexes. The upper level indexes in this sector are manager's competence, technical capability, marketability, business validity, and reliability. In order to get the empirical results for our model, we conduct the questionnaire survey targeting the credit assessment officers, who are practicing at the financial institutions or the credit guarantee company located within the Wonju Medical Devices Cluster.
Park, Ho-Sung;Park, Byoung-Jun;Kim, Hyun-Ki;Oh, Sung-Kwun
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.2
no.4
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pp.423-434
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2004
In this paper, we introduce a new topology of Self-Organizing Polynomial Neural Networks (SOPNN) based on genetically optimized Multi-Layer Perceptron (MLP) and discuss its comprehensive design methodology involving mechanisms of genetic optimization. Let us recall that the design of the 'conventional' SOPNN uses the extended Group Method of Data Handling (GMDH) technique to exploit polynomials as well as to consider a fixed number of input nodes at polynomial neurons (or nodes) located in each layer. However, this design process does not guarantee that the conventional SOPNN generated through learning results in optimal network architecture. The design procedure applied in the construction of each layer of the SOPNN deals with its structural optimization involving the selection of preferred nodes (or PNs) with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomials, and input variables) and addresses specific aspects of parametric optimization. An aggregate performance index with a weighting factor is proposed in order to achieve a sound balance between the approximation and generalization (predictive) abilities of the model. To evaluate the performance of the GA-based SOPNN, the model is experimented using pH neutralization process data as well as sewage treatment process data. A comparative analysis indicates that the proposed SOPNN is the model having higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.reviously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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