Measurement standards, as being widely recognized, is necessary for national economic development and advanced industrialization. Also measurement standards give reliability and fair trade to the producers and consumers. Macro-effect of measurement standards using estimation of cost function has four effects: 1) value-added causing effect, 2) effect of employment, 3) reduction effect transaction cost, 4) reduction effect defect rates. In this study, to investigate the impacts between specific and the other industries, we used I-O Table of Korea Bank. The relation between the value-added produced by original production factors and final use is determined through production level, and the relation can be investigated with production causing coefficient matrix. In this study, it was showed that the measurement standards investments including measurement only man power of industries were increased from 1995 rapidly. The establishment and maintenance of measurement standards contributes to reduce the defect rate of products in production process and improve the confidence of the product quality. The results from this study show that measurement technology contributes to improve quality, decrease defect rate, improve production process, develope new products, reduce prime cost and increase the consumer's confidence on the firms. Since these results indicate that measurement standards are very important in the point of their vast contribution, we hope our findings can contribute to encourage measurement activities in industries.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.597-598
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2015
In order to improve the reliability of cost estimation results using CBR, there has been a continuous issue on similarity measurement to accurately compute the distance among attributes and cases to retrieve the most similar singular or plural cases. However, these existing similarity measures have limitations in taking the covariance among attributes into consideration and reflecting the effects of covariance in computation of distances among attributes. To deal with this challenging issue, this research examines the weighted Mahalanobis distance based similarity measure applied to CBR cost estimation and carries out the comparative study on the existing distance measurement methods of CBR. To validate the suggest CBR cost model, leave-one-out cross validation (LOOCV) using two different sets of simulation data are carried out. Consequently, this research is expected to provide an analysis of covariance effects in similarity measurement and a basis for further research on the fundamentals of case retrieval.
We have depended upon the quantitative analysis for productivity measurement. and excluded the qualitative analysis from productivity measurement. But I think that the qualitative analysis must be considered so as to get a effective productivity measurement This paper intened to establish improvement productivity measurement adopted quality cost of all the qualitative elements.
A mixed model with a white noise process and an IMA(0,1,1) process is considered as a process model. It is assumed that the process is a white noise in the absence of a special cause and the process changes to an IMA(0,1,1) due to a special cause. One useful scheme in measuring the process level is to use the variable measurement interval (VMI) between measurement times according to the value of the previous chart statistic. The advantage of the VMI scheme is to measure the process level infrequently when in control to save the measurement cost and to measure frequently when out of control to save the off-target cost. This paper considers the VMI scheme in order to detect changes in the process model from a white noise to an IMA(0,1,1). The VMI scheme is shown to be effective compared to the standard fixed measurement interval (FMI) scheme in both statistical and economic contexts.
In-line measurement systems are preferred to those in analytical laboratories, since in-line systems provide rapid response to process upsets. If an in-line measurement system exhibits an unstable variation and if this instability in measurement variation goes undetected, it will make the process monitoring procedure invalid. This paper presents a stability evaluation procedure for the in-line measurement system using two independent readings from the in-line measurement system and one reading from the analytical laboratory, which requires less measurement cost and time.
The use of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels has gained significant attention due to their potential to provide continuous and real-time data at a low cost. However, the accuracy and reliability of these sensors in real-world scenarios are not well understood. This study aims to compare the performance of low-cost IoT sensors in the laboratory and real-world conditions to evaluate their accuracy and reliability. Firstly, a low-cost IoT sensor was integrated with an IoT platform to acquire real-time flow rate data. The IoT sensors were calibrated in the laboratory environment to optimize their accuracy, including different types of low-cost IoT sensors (HC-SR04 ultrasonic sensor & YF-S201 sensor) using an open channel prototype. After calibration, the IoT sensors were then applied to a real-world case study in the Dorim-cheon stream, where they were compared to traditional flow measurement methods to evaluate their accuracy.The results showed that the low-cost IoT sensors provided accurate and reliable flow rate data under laboratory conditions, with an error range of less than 5%. However, when applied to the real-world case study, the accuracy of the IoT sensors decreased, which could be attributed to several factors such as the effects of water turbulence, sensor drift, and environmental factors. Overall, this study highlights the potential of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels and provides insights into their limitations and challenges in real-world scenarios.
The concectration and distribution of contaminants obtained from a contaminated land investigation or an environmental geochemistry survey constitutes the basis of a decision-making process on environmental policies or of scientific researches. As the quality of data determines the reliability of the result, the investigation plan should be adjusted according to the purpose of the investigation. In general, the effort to improve the data quality had been focused mainly on the QA/QC procedures in laboratories. The rapid progress of analytical instrument has also contributed toward improving the analytical precision to a sacrificable degree. Nevertheless, in many cases, it is not the analytical precision that needs improvement for the better precision of overall measurement process: it is rather during the sampling process in the field that is responsible for the poor precision. To assess the data quality on a measured value, ISO recommends to provide information on "measurement uncertainty" along with the measured value. The measurement uncertainty in an environmental measurement context can be explained as the statistical number that expresses the degree of the uncertainty stemming from the sampling and analytical procedures. There is a cost involved in order to improve the precision of sampling and analytical methods so as to decrease the degree of measurement uncertainty. The economical point of compromise in an investigation planning can be achieved when the allowable degree of uncertainty has been set before-hand. The investigation can then be planned accordingly not to exceed the uncertainty limit. Furthermore, if the measurement uncertainty estimated from the preliminary investigation can be separated into sampling and analytical uncertainties, it can be used as a criterion where the resources for the investigation should be allotted cost-effectively to reinforce the weakest link of the whole investigation process. This paper aims to present a method of estimating the level of measurement uncertainty of a measured contamination concentration at a site used as an example and to show how the estimated uncertainty can be applied to serve the particular purpose of an investigation.
건설 프로젝트의 생산과정에서 성과를 지속적으로 측정하고 평가하는 것은 프로젝트관리의 성공적인 수행을 위한 핵심요소이다. 성과는 일반적으로 목적물에 할당 된 공정과 원가 관련 정보를 정량적으로 평가함으로써 측정되며, 객관적인 성과측정을 위해 공정과 원가가 통합적으로 계획 관리되어야 한다. 본 연구는 공정과 원가의 통합 모델을 통해 성과 측정 방법론을 제안하고 진도관리의 기반을 마련하는데 목적이 있다. 이를 위해 공정계획과 원가계획의 표준화된 업무 프로세스를 개발하였고, EVM과 기존의 통합 모델을 분석하여, 성과측정 유닛을 활용한 WBS와 CBS의 통합 방법론을 제시하였다. 플랜트 프로젝트의 시공단계를 중심으로 공통 성과측정의 대상은 공종으로 선정하여 성과측정 유닛을 규정하고 공정과 비용정보를 연계시켜 성과비율을 산정하였다. 또한 리소스의 적용시 원가요소 중 소모성자원의 비용을 배제하여 진도측정의 객관성을 향상하였다. 본 결과는 실제 플랜트 사례 프로젝트에 적용하여 실증되었으며, 개발된 방법론은 향후 프로젝트의 성과를 보다 객관적인 기준으로 평가할 수 있어 보다 효과적인 진도관리 방법이 될 것으로 판단된다.
산업 발전을 지원하는 연구개발 관련 기관들은 R&D 사업에 대한 경제적 근거를 요구받고 있다. 본 연구에서는 R&D 사업의 경제적 파급효과 측정을 위해 예측적 비용편익 분석 방법을 사용한다. 가상현실평가모형으로 비용과 편익을 추정하여 주요 계량적 측도를 계산하는데, 한국표준과학연구원 산업측정 신뢰도 제고사업의 세부과제 중 정량적 평가가 용이한 3개 과제에 대하여 예측적 비용-편익 분석 방법을 적용한다.
The usual distinction made in the literature is between decision facilitating and decision influencing. Because time only runs one way, both uses of cost information are problematic. In the first instance, a cost description (measurement or estimate) is provided to decision makers before a decision is made. Unfortunately, costs can only be measured after the fact. This means that cost analysts must estimate the costs of the alternatives under consideration. In some cases, measured cost is a reliable predictor of future costs; in other cases it is not. Regardless of its reliability, however, it is all we have or can have. Consequently, managers must be informed as to how their performance will be measured and how measured performance will affect outcomes they care about -- promotion, pay, esteem, etc. I will outline the basic approaches to cost measurement and then show how cost measures can be used to facilitate and to influence decisions of the railway industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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