Workflow is a collection of tasks organized to accomplish some business processes. It also defines the order of task invocation or conditions under which task must be invoked, task synchronization, and information flow. And activity based costing(ABC) provides accurate cost information for decision making. In ABC systems, costs must be separable into cost pools each of which corresponding to a single cost driver. These two systems are closely related to each other. But recent research deals with workflows and ABC systems separately. Thus, this research proposes an extended workflow model which is expressed cost information using activity based costing.
This paper deals with a closed-loop remanufacturing system with one manufacturer and one remanufacturer. The manufacturer sells new products bearing the 'Extended Producer Responsibility (EPR).' It is assumed that the manufacturer's collection rate of used products depends only on the buy-back cost, while that of the remanufacturer depends on the minimum allowed quality level of used products in addition to the buy-back cost. Through the development of mathematical models with the objective function of maximizing profit, we study an efficient operation policy of each party. The decision variables are the unit selling price of new products and remanufactured products, the unit buy-back cost of the used products of the manufacturer and remanufacturer, and the minimum allowed quality level. The validity of the model is examined through numerical examples and sensitivity analysis.
Quality costs seem to be one of the effective tools to assess quality management activities, but shipping industries have not controlled quality costs because of difficulty in cost itemization and cost data collection. This study has attempted to itemize shipping quality costs in detail and researches the composition of actual quality costs of sampled shipping companies in Korea. Result of research shows that stopping quality costs were composited by 24.3%, 3.8% and 71.8% of prevention costs, appraisal costs and failure costs, respectively and very high relationship between total qualify cost and other quality costs. This research also recommended practical methods for quality management by using indexes of quality costs.
This paper presents brief history and a state-of-the-art survey of Life Cycle Cost (LCC) analysis, in particular LCC analysis in the Urban Transit Vehicle, based on a internationl codes and standards related to LCC analysis. A main objective of the LCC analysis is to quantify the total cost of ownership of a product throughout its full life cycle, which includes research and development, construction, operation and maintenance, and disposal. The predicted LCC is useful information for decision making in purchasing a product, in optimizing design, in scheduling maintenance, or in planning overhaul. This paper presents a LCC procedure consisting of seven steps, which are "Problems definition", "Cost elements definition", "System modeling", "Data collection", "Cost profile development", "Evaluation", and "Verification". Sub-activities to be encompassed in the seven steps procedure are described.
Traditional CVP (Cost-Volume-Profit) analysis employs linear cost and revenue functions within some specified time period and range of operations. Therefore CVP analysis is assumption of constant labor productivity. The use of linear cost functions implicity assumes, among other things, that firm's labor force is either a homogenous group or a collection homogenous subgroups in a constant mix, and that total production changes in a linear fashion through appropriate increase or decrease of seemingly interchangeable labor unit. But productivity rates in many firms are known to change with additional manufacturing experience in employee skill. Learning curve is intended to subsume the effects of all these resources of productivity. This learning phenomenon is quantifiable in the form of a learning curve, or manufacturing progress function. The purpose d this study is to show how alternative assumptions regarding a firm's labor force may be utilize by integrating conventional CVP analysis with learning curve theory, Explicit consideration of the effect of learning should substantially enrich CVP analysis and improve its use as a tool for planning and control of industry.
산업 현장에서 해결해야 할 문제가 다양해지고 복잡해짐에 따라 팀 활동의 중요성이 더욱 커지고 있다. 팀의 성과는 팀원 성과의 단순한 합이 아니라 팀 내 상호작용에 따라 시너지를 얻거나 감소하기도 한다. 이러한 팀 활동에 관한 분석적 연구를 진행하기 위해 ICT 기술을 이용한 연구가 이루어졌지만, 이러한 기술을 개발하고 활용하는 것은 시간과 비용이 많이 소요되어 현장 실무자들과 연구자가 활용하기 어려운 한계점이 있다. 본 연구에서는 아두이노와 라즈베리 파이를 활용하여 저비용으로 대화 상호작용 정보를 수집하는 시스템을 설계한 뒤 여러 장치로부터 대화 상호작용 정보를 수집하여 데이터베이스에 올바르게 저장됨을 검증하였다. 본 연구에서 제안하는 저비용 정보 수집 시스템을 통해 산업정보의 다양한 분야에서 후속 연구가 이루어질 수 있는 환경을 조성하고자 한다.
Businesses collect lots of data. The data is not always converted into information or used in decision making. Need to critically evaluate the data collection process. Challenge: How to collect good data in a cost effective manner\ulcorner(omitted)
NAND flash memory has advantages of non-volatility, little power consumption and fast access time. However, it suffers from inability that does not provide to update-in-place and the erase cycle is limited. Moreover, the unit of read/write operation is a page and the unit of erase operation is a block. Therefore, erase operation is slower than other operations. The AGC, the proposed garbage collection policy focuses on not only garbage collection time reduction for real-time guarantee but also wear-leveling for a flash memory lifetime. In order to achieve above goals, we define three garbage collection operating modes: Fast Mode, Smart Mode, and Wear-leveling Mode. The proposed policy decides the garbage collection mode depending on system CPU usage rate. Fast Mode selects the dirtiest block as victim block to minimize the erase operation time. However, Smart Mode selects the victim block by reflecting the invalid page number and block erase count to minimizing the erase operation time and deviation of block erase count. Wear-leveling Mode operates similar to Smart Mode and it makes groups and relocates the pages which has the similar update time. We implemented the proposed policy and measured the performance compare with the existing policies. Simulation results show that the proposed policy performs better than Cost-benefit policy with the 55% reduction in the operation time. Also, it performs better than Greedy policy with the 87% reduction in the deviation of erase count. Most of all, the proposed policy works adaptively according to the CPU usage rate, and guarantees the real-time performance of the system.
The Quantum dot (QD) solar cells have been under active research due to their high light harvesting efficiencies and low fabrication cost. In spite of these advantages, there have been some problems on the charge collection due to the limitation of the diffusion length. The modification of advanced nanostructure is capable of solving the charge collection problem by increasing diffusion length of electron. One dimensional nanomaterials such as nanorods, nanowires, and nanotubes may enhance charge collection efficiency in QD solar cells. In this study, we synthesized $TiO_2$ anatase nanorod arrays with length of 200 nm by two-step sol-gel method. The morphology and crystal structure for the nanorod were characterized by using scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), and X-ray diffraction (XRD). The anatase nanorods are single-crystalline and possess preferred orientation along with (001) direction. The photovoltaic properties for the heterojunction structure QD solar cells based on the anatase nanorod were also characterized. Compared with conventional $TiO_2$ nanoparticle based QD solar cells, these nanostructure solar cells exhibited better charge collection properties due to long life time measured by transient open circuit studies. Our findings demonstrate that the single crystalline anatase nanorod arrays are promising charge transport semiconductors for heterojunction QD solar cells.
IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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