This study aims to analyze the effects of service quality offered by automotive Ro-Ro terminal operators on customer satisfaction and loyalty. The results of the research can be used to understand how to enhance the service level in order to manage competitiveness of the terminal operators, finally resulting in global competitiveness of the automobile industry of Korea in both exports and imports. We carried out a survey on two groups: shippers (customers) and providers (related terminal operators and stakeholders). To identify and classify the factors into groups, we conducted Exploratory Factors Analysis (EFA) and Confirmatory Factor Analysis (CFA), which showed construct validity and convergent validity. We also calculated Cronbach's alpha for reliability. Five factor groups were identified: tangibles, reliability, responsiveness, assurance, and empathy. We found that empathy is the most influential factor group among the five groups, and that the other groups too exhibited similar effects. Based on the results of the survey and analyses, we can conclude that empathy is most important in automotive Ro-Ro terminals. In particular, specialties, training, experiences, and loyalty of employees are crucial factors because automotive Ro-Ro terminals significantly rely on work forces, differently from other bulk terminals and container terminals. Flexible working hours and fringe benefits for work forces can increase empathy, finally resulting in productivity and efficiency. Next, well-designed work schedules are followed, based on visibility through logistics and SCM activities in automobile export and import processes with information and communication networks.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.2
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pp.312-320
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2012
In this study, we introduce a new design methodology of a granular-oriented self-organizing polynomial neural networks (GoSOPNNs) that is based on multi-layer perceptron with Context-based Polynomial Neurons (CPNs) or Polynomial Neurons (PNs). In contrast to the typical architectures encountered in polynomial neural networks (PNN), our main objective is to develop a methodological design strategy of GoSOPNNs as follows : (a) The 1st layer of the proposed network consists of Context-based Polynomial Neuron (CPN). In here, CPN is fully reflective of the structure encountered in numeric data which are granulated with the aid of Context-based Fuzzy C-Means (C-FCM) clustering method. The context-based clustering supporting the design of information granules is completed in the space of the input data while the build of the clusters is guided by a collection of some predefined fuzzy sets (so-called contexts) defined in the output space. (b) The proposed design procedure being applied at each layer of GoSOPNN leads to the selection of preferred nodes of the network (CPNs or PNs) whose local characteristics (such as the number of contexts, the number of clusters, a collection of the specific subset of input variables, and the order of the polynomial) can be easily adjusted. These options contribute to the flexibility as well as simplicity and compactness of the resulting architecture of the network. For the evaluation of performance of the proposed GoSOPNN network, we describe a detailed characteristic of the proposed model using a well-known learning machine data(Automobile Miles Per Gallon Data, Boston Housing Data, Medical Image System Data).
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.3
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pp.639-647
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2011
In this paper, we introduce a design methodology of data-centroid Radial Basis Function neural networks with extended polynomial function. The two underlying design mechanisms of such networks involve K-means clustering method and Particle Swarm Optimization(PSO). The proposed algorithm is based on K-means clustering method for efficient processing of data and the optimization of model was carried out using PSO. In this paper, as the connection weight of RBF neural networks, we are able to use four types of polynomials such as simplified, linear, quadratic, and modified quadratic. Using K-means clustering, the center values of Gaussian function as activation function are selected. And the PSO-based RBF neural networks results in a structurally optimized structure and comes with a higher level of flexibility than the one encountered in the conventional RBF neural networks. The PSO-based design procedure being applied at each node of RBF neural networks leads to the selection of preferred parameters with specific local characteristics (such as the number of input variables, a specific set of input variables, and the distribution constant value in activation function) available within the RBF neural networks. To evaluate the performance of the proposed data-centroid RBF neural network with extended polynomial function, the model is experimented with using the nonlinear process data(2-Dimensional synthetic data and Mackey-Glass time series process data) and the Machine Learning dataset(NOx emission process data in gas turbine plant, Automobile Miles per Gallon(MPG) data, and Boston housing data). For the characteristic analysis of the given entire dataset with non-linearity as well as the efficient construction and evaluation of the dynamic network model, the partition of the given entire dataset distinguishes between two cases of Division I(training dataset and testing dataset) and Division II(training dataset, validation dataset, and testing dataset). A comparative analysis shows that the proposed RBF neural networks produces model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than other intelligent models presented previously.
This paper critically examines cluster dynamics and development in a multi-scalar approach, criticizing both the argument overemphasizing local networks and endogenous development for regional development and the contention highlighting global networks and the role of global players. We argue that state policies, exogenous and direct, play a significant part in cluster dynamics and development especially in the case of Korea where the state government's strong policies have led to rapid industrialization. We analyze multi-scalar factors, especially the government policies at a national level, in the development paths of the three cases including Ulsan automobile cluster, Daedeok research cluster, and Dongdaemun fashion cluster.
Supply network of automobile part is addressed with the e-invoices generated at real time. Automobile is composed of 8 modules. Firms which produce these modules are defined as the first outsourcing firm. Brake is the part of power control module and so, brake manufacturing firm is called the second outsourcing firm. In this paper, the third supply networks of brake manufacturing firms is analyzed with e-invoices and social network method. At the node-level, the third outsourcing firms are classified into 3 categories, interator, allocator and hub with respect to their role at the ego-network of each brake manufacturing firm. At the network level, A2, one of 3 brake manufacturing firms have more outsourcing firms and bigger centrality than the other brake manufacturing firms. Intre-firms trade patterns are, also, analyzed by using the degree of trade dedication with respect to the modes of business. It is shown that trade pattern of retail, commodity brokerage firm, rubber and plastic manufacturing firm are hierarchical trade because their degree of trade dedication is almost near to 1.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.6
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pp.351-358
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2017
The most common communication interface for automotive electronic control devices is CAN (Controller Area Network). Sine CAN was first adopted to Daimler vehicles in 1991, all of automobile manufacturers use the CAN communication for in-vehicle networks. However, as the number of electronic control devices connected to the CAN network rapidly increases, the CAN protocol reaches the limit of technology. To overcome this limitation, Bosch introduced the new communication protocol, that is CAN-FD (Flexible Data-rate). In this paper, we analyze the characteristics and limitations of CAN-FD communication according to the topology under the in-vehicle wiring harness environment designed based on the existing classic CAN communication.
Gopalaswamy, Arun Kumar;Sureshbabu, M;Mathew, Saji K
Asian Journal of Innovation and Policy
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v.4
no.2
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pp.178-199
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2015
This study provides a background on the growth of Indian automobile industry under different regulatory regimes. It is observed that the international joint ventures have played a key role in the growth of the sector. The study further examines the motives for forming IJVs in the auto component sector and also identifies the criteria for choosing the joint venture partner to mitigate conflicts. These two specific attributes form the core towards transfer of technology, promoting innovation and also act as a catalyst for adopting and choosing appropriate technology. The study brings out the relationship between motives, partner selection criteria and performance of the IJVs. Results indicate that firms gave maximum importance to technological skills, quality control measures and proprietary knowledge in selecting IJV partners. It is also observed that the motives affect the partner selection criteria in terms of skill and resources needed from the partner.
Kim, Kee-Woong;Kim, Tae-Yol;Kim, Jae-Goo;Lim, Hong-Joon;Ryu, Syeh-Yung;Lee, Suk
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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2001.10a
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pp.178.2-178
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2001
Today, many electronic devices and ECUs (Electronic Control Units) are used in the automotive body control systems. It becomes more common that these devices exchange data with others through an in-vehicle network. Automobile manufacturers concentrate their efforts on development of body control systems based on networks in order to save cost and to increase flexibility and safety. OSEK/VDX has been founded as a joint project in German and French automotive industry aiming at an industry standard for an open-ended architecture for distributed control units in vehicles OSEK/VDX consists of Communication (specification of data exchange within and between control units), Network Management specification of Configuration determination and monitoring and Operating System (specification of realtime executive for ECU software ...
Kim, Jong-Man;Kim, Won-Sop;Lee, Hai-Ki;Han, Byung-Sung
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2003.05b
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pp.90-95
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2003
For the safety driving of an automobile which is become individual requisites, a new Neural Network algorithm which recognized the load vehicles in real time is proposed. The proposed neural network technique is the real time computation method through the inter-node diffusion. In the network, a node corresponds to a state in the quantized input space. Each node is composed of a processing unit and fixed weights from its neighbor nodes as well as its input terminal. The most reliable algorithm derived for real time recognition of vehicles, is a dynamic programming based algorithm based on sequence matching techniques that would process the data as it arrives and could therefore provide continuously updated neighbor information estimates. Through several simulation experiments, real time reconstruction of the nonlinear image information is processed. 1-D LIPN hardware has been composed and various experiments with static and dynamic signals have been implemented.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.6
no.4
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pp.229-235
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2001
As the networks (i.e., intranet and internet) proliferate all over the world, it is inevitable to move some (or all) of the enterprise activities into virtual spaces. Differently from business data, product data have complex semantics and thus are not properly exchanged among different application programs. Even though some neutral formats of product data have been developed by standard organizations, exchanging them among various application programs still needs the comprehensive understanding of the complex semantics. Recently, it is widely recognized that capturing more knowledge is the next step to overcome the current difficulties on sharing product data. In this paper, we utilize the ontology concept in order to facilitate information search far product data in the internet environment. A prototype of search system implemented using the ontology for automobile product data is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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