The problem considered in this paper is to select the vital factor effect to the product quality through the experimental design and analysis of response surface, so as to control the quality improvement of industrial product. In this time, even through the mathematical model is unknown it could be applicable to control the quality of industrial products and to determine optimum operating condition for many technical fields, particulary, for industrial manufacturing process. When a set of data is available from an experimental design, it is often of interest 1:0 fit polynominal repression model in independent variables (eg, time, temperature, pressure, etc) the optimize the response variable (eg. yield, strength etc). This paper proposes a method known to obtain the optimum operating condition, and how to find the condition by using table of orthogonal array experiments, and optimization methodology of statistical model. A criterion can be applied determining to optimum operating conditions in manufacturing industry and improving the fit of response surface which may be used for prediction of responses and quality control of industrial products.
In order to determine new settings of key process variables optimally, a new rule induction method through a historical data is proposed without using an explicit functional model between process and quality variables. First, a partial least square is used to reduce the dimensionality of the process variables. Then new process settings that yield the best quality variable are identified by sequentially partitioning the reduced latent variable space using a patient rule induction method. The proposed method is illustrated with a case study obtained from steel-making processes. We also show, through simulation, that the proposed method gives more stable results than estimating an explicit function even when the form of the function is known in advance.
This study examined the effect of waiting in a service queue on the evaluation of service quality focused on its overall process, mediators and moderators The conceptual model of this paper integrates key variables derived from previous studies of consumer waiting behavior. Data obtained from actual customers in service queue at a hospital was used to test the theoretical framework. First, results from the path analysis confirm that negative affect and acceptability of the wait function as mediators in the process that the perceived duration of the wait affects customer's evaluation of overall service quality. Second, the analysis of the data, with the use of moderate regression shows that disconfirmation of wait time expectations, transaction importance, stability of wait time and wait environment work as moderate variables for the relationship between perceived duration of wait and negative affect. For the relationship between perceived wait time and acceptability of the wait, on the other hand, only transaction import ante shows a significant effect as a moderator.
Since the middle of 1990s, in Korea a few researches on the optimal management technologies combining numerical model and GIS for the management of water environment in drinking watershed area and reservoir such as Paldang Lake have been carried out. In this study, the integrated water environment management system was been suggested to efficiently reflect the public awareness of the environment by integrating the web based distributed data collection system, GIS, public hearing system and water quality model. As all the components of the system have been developed using the World Wide Web and all data have been collected from the relevant agencies through the Internet, the water quality model could be implemented on the web directly. In consequence, the environmental geographic information in Paldang Lake could be acquired and analyzed through the Internet. The system can rapidly respond to the public right to know on environment, so the public will willingly participate in the governmental projects on environment. To verify the usability of the developed system, it has been applied to Paldang Lake. Especially when the web based model has been used, users can easily and confidentially get the prediction results by applying the minimum number of parameters for the water quality model. This model will provide clearness and scientific bases in the process of water quality prediction for the sensitive sites where there are critical conflicts between the residents and the developers. In this study, rapid water environment management technique without spatial and time limit has been suggested, which can contribute to the efforts on the government and the public participation.
Purpose: In this study, we apply environmental stress screening (ESS) to battle management system (BMS) of a tank and use the ESS profile based on production process data, guided by MIL-HDBK-781/344/2164. Methods: To optimize ESS Profile of the BMS of a tank, we estimate ESS model parameters (e.g., defect density, screening strength) using primary production failure reporting and corrective action system (FRACAS) data of military supply contract firm. Results: First, we collect the Primary production FRACAS data of military supply contract firm. Second, we compute curve fitting approach to find patent defect density and latent defect density using FRACAS data. Third, we solve the equation of Defect Density(patent defect density + latent defect density)($D_{IN}$) and Screening Strength(SS) Using second step data. As a result of analysis according to the order, we calculate $D_{IN}$(Temperature stress case : 74.02, Vibration stress : 10.252) and : SS(Temperature stress case : 0.4632, Vibration stress : 0.4142) and confirm the Condition II-D based on MIL-HDBK-344. According to Condition II-D, it is necessary to modify existing ESS profile through decreasing the $D_{IN}$ and increasing the SS. Conclusion: Identification of defect causes through ESS approach reduce defect densities for production. It provides feedback to a lessons-learned data base to avoid similar problems on next generation tank BMS.
Purpose: The purpose of this study is to propose an Integrated Safety Evaluation Process (ISEP) that can enhances the safety aspect of the safety-critical system. This process utilizes the advantages of the iterative Systems Engineering process combined with the safety assessment process that is commonly and well defined in many standards and/or guidelines for railway, aerospace, and other safety-critical systems. Methods: The proposed process model is based on the predefined system lifecycle, in each phase of which the appropriate safety assessment activities and the safety data are identified. The interfaces between Systems Engineering process and the safety assessment process are identified before the two processes are integrated. For the integration, the elements at lower level of Systems Engineering process are combined with the relevant elements of safety assessment process. This combined process model is represented as Enhanced Functional Flow Block Diagram (EFFBD) by using CORE(R) that is commercial modelling tool. Results: The proposed model is applied to the lifecycle and management process of the United States aircraft system. The US aircraft systems engineering process are composed of twelve key elements, among which the requirements management, functional analysis, and Synthesis processes are considered for examplenary application of the proposed process. To synchronize the Systems Engineering process and the safety assessment process, the Systems Engineering milestones are utilized, where the US aircraft system has thirteen milestones. Taking into account of the nine steps in the maturity level, the integrated process models are proposed in some phases of lifecycle. The flows of processes are simulated using CORE(R), confirming the flows are timelined without any conflict between the Systems Engineering process and the safety assessment process. Conclusion: ISEP allows the timeline analysis for identifying activity and data flows. Also, the use of CORE(R) is shown to be effective in the management and change of process data, which helps for the ISEP to apply for the development of safety critical system. In this study, only the first few phases of lifecyle are considered, however, the implementation through operation phases can be revised by combining the elements of safety activities regarding those phases.
In general, a software fault detection phenonenon is described by a software reliability model based on a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). In this paper, we propose a software reliability growth model considering the differences of the software environments in both the testing phase and the operational phase. Also, we consider the problem of determining the optimal release time and the optimal warranty period that minimize the total expected software cost which takes account of periodic software maintenance(e.g. patch, update, etc). Finally, we analyze the sensitivity of the optimal release time and warranty period based on the fault data observed in the actual testing process.
A systemic building maintenance management is necessary to supply an convenience and safety environment by maintain the origin features for a building's life. However, the exist maintenance management system has some problems such as interoperability of information or standardization of data. In those reasons, a critical information for maintenance a building may be lost and changed. In addition, the data could be crashed or lost on a process of re-input or re-produce. This paper purpose the interoperability in exchanging data between design/construction and operation phases. In addition, this model will enhance the efficiency of building maintenance tasks through information quality improvement and data reproduction prevention.
In this paper, we propose a software reliability growth model based on the testing domain in the software system, which is isolated by the executed test cases in software testing. In particular, our model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process, and is formulated as a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). Further, it is applied to fault-detection data, the results of software reliability assessment are shown, and comparison of goodness-of-fit with the existing software reliability growth model is performed.
In this paper, we propose a software reliability growth model based on the superposition cause in the software system, which is isolated by the executed test cases in software testing. In particular, our model assumes an imperfect debugging environment in which new faults are introduced in the fault-correction process, and is formulated as a nonhomogeneous Poisson process(NHPP). Further, it is applied to fault-detection data, the results of software reliability assessment are shown, and comparison of goodness-of-fit with the existing software reliability growth model is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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