최근 고객중심으로의 시장변화는 자연히 주택공급업체로 하여금 품질의 경쟁시대를 맞이하도록 하였다. 이러한 품질경쟁시대에 부응하는 주택상품 기획을 위하여 단위세대 품질의 차별화 사례 및 대상 부위에 대한 유형분석 등을 실시하여 공동주택의 단위세대에 대한 품질의 차별화 유형 분류체계를 구축하였다. 건축적 요소인 평면요소와 인테리어요소는 공간위계를 기준으로 품질요소를 세분하여 분류체계를 구축하였고, 사용자 편익과 관련 있는 설비시스템부위는 친환경성, 안전성, 에너지절약효과, 편리성으로 구분하여 분류체계를 구축하였으며, 제품요소는 가구와 설치제품 및 편의품으로 구분하여 분류체계를 구축하였다. 향후 이 분류체계는 공동주택상품의 마케팅 전략수립단계에서의 제품 포지셔닝과 상품기획단계에서의 상품의 차별화요소 결정에도 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
This paper proposes a method for quantifying the types of quality elements proposed by Kano; namely: attractive quality, one-dimensional quality, and must-be quality. Kano's classification of required quality has helped us improve our thinking in product development. However, his classification is conceptual rather than quantitative, and the conventional techniques of questionnaire and group interview cannot provide quantification of the relationship between the degree of customer satisfaction and the degree of sufficiency of required qualities. This paper describes how a quality element under Kano's quality model can be expressed as a utility function, and describes an application to quality design of a cellular phone.
본 연구는 빅데이터 품질 진단의 핵심 요소인 도메인 기반 품질 진단을 위한 도메인 자동 판별에 관한 연구다. 빅데이터의 가치와 활용도의 증가와 4차 산업혁명의 대두로, 법률, 의료, 금융 등 IT와 융합된 다양한 분야에서 빅데이터를 활용하여 새로운 가치를 창출하려는 노력을 진행중이다. 하지만, 신뢰도가 낮은 데이터에 기반한 분석은 과정과 결과 모두에서 치명적인 문제를 발생하며, 분석 결과에 따른 판단 또한 신뢰하기 어려워 진다. 이처럼 신뢰도가 높은 데이터의 필요성 또한 증가하였지만, 데이터의 품질 확보에 대한 연구와 그에 대한 결과는 미비하다. 본 연구는 데이터 품질 향상을 위한 진단 평가의 핵심적 요소인 도메인 기반 품질 진단에서, 수작업으로 진행되었던 도메인 판별 작업을 머신러닝을 이용하여 자동화 함으로써, 작업시간을 단축하는 것을 목표로 한다. 데이터 베이스에 저장된, 도메인이 판별되어 있는 데이터의 특성에 관한 정보들을 추출하여 변수화하고, 이를 머신러닝을 이용하여 도메인 판별을 자동화 한다. 이를 빅데이터 품질 진단에 활용하고, 품질 향상에 기여하도록 한다.
This study aims at providing necessary informations to decide what services would be conducted preferentially in the hospital by limited resources. So this study revalued the customer's perception about the qualities of the hospital services by the Kano Model and examined the customer satisfaction coefficients suggested by Timko. The researcher conducted a survey from the patients of the 4 university hospitals in Incheon and southern Gyeonggi Province In 2008. The results of this study can be summarized as follows; It was found that the total 31 items are could be classified into 7 attractive quality elements, 22 one-dimensional quality elements and 2 indifferent quality elements, while the natural quality element wasn't found. The highest score element of the customer's satisfaction coefficients was identified as easy parking(0.69) and the lowest score item was the offer of the hospital newsletter and information about medical care(0.47). When the hospital service was not sufficient to the customer, the highest score element of the customer's dissatisfaction coefficients was proved the convenient ward and facilities(-0.75) and the lowest score item was the buses running to the entrance of the hospital(-0.32). Also it was found that the attractive quality elements appraised by the preceding study were revalued the one-dimensional quality elements. The reason was because the customer's expectation on the services was changed high, as time went by.
Classification is a substantial operation in data mining, and each element is distributed taking into account its feature values in the corresponding class. Metaheuristics have been widely used in attempts to solve satellite image classification problems. This article proposes a hybrid approach, the flower pigeons-inspired optimization algorithm (FPIO), and the local search method of the flower pollination algorithm is integrated into the pigeon-inspired algorithm. The efficiency and power of the proposed FPIO approach are displayed with a series of images, supported by computational results that demonstrate the cogency of the proposed classification method on satellite imagery. For this work, the Davies-Bouldin Index is used as an objective function. FPIO is applied to different types of images (synthetic, Alsat-2B, and Sentinel-2). Moreover, a comparative experiment between FPIO and the genetic algorithm genetic algorithm is conducted. Experimental results showed that GA outperformed FPIO in matters of time computing. However, FPIO provided better quality results with less confusion. The overall experimental results demonstrate that the proposed approach is an efficient method for satellite imagery classification.
대표적인 고부가가치 목질판상 재료인 마루판은 육안 분류 작업에 의한 오차로 마루판 시공 시에 무늬목간의 색상 차가 생기고 있다. 이는 조건등색(metamerism)에 의해 식별 후 혹은 마루판 시공 시에 오차가 큰 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 Light와 Dark 두 단계로 육안 식별한 피나무, 자작나무, 단풍나무 3수종의 무늬목을 사용한 마루판을 CIELAB를 이용하여 분류하고, CIERGB에서 각각의 문턱 값(threshold)을 조사하고, 인간의 색 인지에 기반을 둔 HSI (hue, saturation, intensity)색상모델을 응용하여 색상, 채도, 명도 값의 범위를 조사하였다. HSI색상모델의 색상과 채도, 명도를 이용하여 마루판의 색상분류에 사용할 경우 명도 값을 이용하는 것이 유리할 것으로 보인다. 그리고 색상의 범위가 3종류 모두 $45{\sim}55^{\circ}$ 사이 범위 값을 가지고 있는 것으로 보이며, RGB성분의 문턱값을 이용한 분류의 경우 특정 색상 성분 값만으로는 마루판 무늬목의 분류가 어려울 것으로 보인다.
The traditional newspaper industry faces the opportunities and challenges of industry transformation and integration with new media. Consequently, the catalogs of newspapers and magazines are also updated. In this study, necessary information on catalogs was obtained and used to analyze the overall development trend of the newspaper industry. A word frequency analysis was then performed on the introduction and product categories of the catalogs, and the content and types of newspapers and magazines were examined. Furthermore, related factors such as price, number of pages, publishing frequency, and best-selling status were analyzed; the correlation among factors affecting best-selling status was also explored. Subsequently, each element and a combination of elements were used to generate a dataset, build three classification models, and analyze the accuracy of predictions of whether newspapers sold well under other circumstances. The experimental results showed that price is the most critical factor affecting the best-selling status of newspapers and magazines. Publishing frequency and the number of pages were also found to be significant indicators that impact people's subscription choices. Finally, a competitive strategy regarding content, price, quality, and positioning was developed.
In order to satisfy customers, it is important to identify the quality elements that affect customers' satisfaction. The Kano model has been widely used in identifying multi-dimensional quality attributes in this purpose. However, the model suffers from various shortcomings and limitations, especially those related to survey practices such as the data amount, reply attitude and cost. In this research, a model based on the text sentiment analysis is proposed, which aims to substitute the survey-based data gathering process of Kano models with sentiment analysis. In this model, from the set of opinion text, quality elements for the research are extracted using the morpheme analysis. The opinions' polarity attributes are evaluated using text sentiment analysis, and those polarity text items are transformed into equivalent Kano survey questions. Replies for the transformed survey questions are generated based on the total score of the original data. Then, the question-reply set is analyzed using both the original Kano evaluation method and the satisfaction index method. The proposed research model has been tested using a large amount of data of public IT service project evaluations. The result shows that it can replace the existing practice and it promises advantages in terms of quality and cost of data gathering. The authors hope that the proposed model of this research may serve as a new quality analysis model for a wide range of areas.
Seo, Youngwook;Lee, Ahyeong;Kim, Bal-Geum;Lim, Jongguk
농업과학연구
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제47권3호
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pp.633-644
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2020
Rice paper is an element of Vietnamese cuisine that can be used to wrap vegetables and meat. Rice and starch are the main ingredients of rice paper and their mixing ratio is important for quality control. In a commercial factory, assessment of food safety and quantitative supply is a challenging issue. A rapid and non-destructive monitoring system is therefore necessary in commercial production systems to ensure the food safety of rice and starch flour for the rice paper wrap. In this study, fluorescence hyperspectral imaging technology was applied to classify grain flours. Using the 3D hyper cube of fluorescence hyperspectral imaging (fHSI, 420 - 730 nm), spectral and spatial data and chemometric methods were applied to detect and classify flours. Eight flours (rice: 4, starch: 4) were prepared and hyperspectral images were acquired in a 5 (L) × 5 (W) × 1.5 (H) cm container. Linear discriminant analysis (LDA), partial least square discriminant analysis (PLSDA), support vector machine (SVM), classification and regression tree (CART), and random forest (RF) with a few preprocessing methods (multivariate scatter correction [MSC], 1st and 2nd derivative and moving average) were applied to classify grain flours and the accuracy was compared using a confusion matrix (accuracy and kappa coefficient). LDA with moving average showed the highest accuracy at A = 0.9362 (K = 0.9270). 1D convolutional neural network (CNN) demonstrated a classification result of A = 0.94 and showed improved classification results between mimyeon flour (MF)1 and MF2 of 0.72 and 0.87, respectively. In this study, the potential of non-destructive detection and classification of grain flours using fHSI technology and machine learning methods was demonstrated.
This study is to evaluate the classification system of rural-villages remodeling components which is provided for improving the quality of life for rural community by improvement of settlement environment. To achieve this, rural-villages remodeling components are classified according to the spatial structure of rural area through analysis of literature, then we have examined the applicability through case studies after modification work which is based on experts's discussion and rearrangement by pilot investigation of researcher. In the classification system of rural-villages remodeling classified productivity area, residential area, community area in first group and this classification is divided into 6 space to production, 4 space to residence, 5 space to community in second group by literature search, pilot investigation of researcher and field survey. The subject elements surveyed a total of 123 through the literature search, additionally, 1 element at a space to production and space to community in field survey for types in zoning cases. As a result, categories and items are decided that it is included 125 target elements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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