Continuous quality improvement through process refinement is a must for survival of all industries in the contemporary market place. This is true for both manufacturing and service sectors. While manufacturing has spearheaded quality efforts, the service sector has lagged behind primarily because of inherent difficulties. Customer satisfaction is perhaps the most important performance measure for service quality. There are a number of quality dimensions in service quality, such as reliability, responsiveness, assurance, empathy, and tangibles. An issue of concern is ‘how can one have a unified measure of service quality across all the dimensions?' The intent of this paper is to determine if the Analytical Hierarchy Process (AHP) method could be used to derive a single quality index. AHP is a quantitative technique that structures a multi-attribute, multi-person and multi-period problem hierarchically so that solutions are facilitated. This paper presents the development of an AHP model and the derivation of a Quality Index through it. The model is used in a hypothetical case and a quality index was developed. The advantages of using such a technique are discussed.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.21
no.4
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pp.376-380
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2008
The optical properties of multi layered thin films with $Sb_2O_3/Na_3AlF_6/Sb_2O_3/Cr$ were simulated by using EMP(Essential Macleod Program). EMP is a comprehensive software package to design and analyse the optical characteristics of multi-layered thin film. $Sb_2O_3$ and $Na_3AlF_6$ were selected as a high refractive index and low refractive index material respectively. Additionally Cr was chosen as mid reflective material. Optical properties including color effect were systematically studied in terms of different optical thickness of low refractive index material. The optical thickness of $Na_3AlF_6$ was changed as 0.25, 0.5, 0.75 and $1.0\lambda$. The film with 0.25, 0.5, 0.75 and $1.0\lambda$ of optical thickness showed mixed color range between purple and red range, yellowish green and bluish green, purple and mixed color range of green and purple respectively.
The structural monitoring of multi-wire strands is of importance to prestressed concrete structures and cable-stayed or suspension bridges. This paper addresses the monitoring of strands by ultrasonic guided waves with emphasis on the signal processing and automatic defect classification. The detection of notch-like defects in the strands is based on the reflections of guided waves that are excited and detected by magnetostrictive ultrasonic transducers. The Discrete Wavelet Transform was used to extract damage-sensitive features from the detected signals and to construct a multi-dimensional Damage Index vector. The Damage Index vector was then fed to an Artificial Neural Network to provide the automatic classification of (a) the size of the notch and (b) the location of the notch from the receiving sensor. Following an optimization study of the network, it was determined that five damage-sensitive features provided the best defect classification performance with an overall success rate of 90.8%. It was thus demonstrated that the wavelet-based multidimensional analysis can provide excellent classification performance for notch-type defects in strands.
With an increasing number of documents in the Internet or enterprises, it becomes crucial to efficiently support users' queries on those documents. In that situation, the full-text search technique is accepted in general, because it can answer uncontrolled ad-hoc queries by automatically indexing all the keywords found in the documents. The size of index files made for full-text searches grows with the increasing number of indexed documents, and thus the disk cost may be too large to process multi-keyword queries against those enlarged index files. To solve the problem, we propose both of the index file structure and its management scheme suitable to the processing of multi-keyword queries against a large volume of index files. For this, we adopt the structure of inverted-files, which are widely used in the multi-keyword searches, as a basic index structure and modify it to a hierarchical structure for join operations and ranking operations performed during the query processing. In order to save disk costs based on that index structure, we dynamically store in the main memory the results of join operations between two keywords, if they are highly expected to be entered in users' queries. We also do performance comparisons using a cost model of the disk to show the performance advantage of the proposed scheme.
In this paper, we present a 3D reconstruction method using multi-camera. This method is very compact algorithm so that can be implemented easily on small hardware architecture. By using multi-camera, it gives exacter result than existing method and we propose accurate index for each matching nodes to use multi-camera.
Mental workload (MWL) is a major consideration for the user interface design in nuclear power plants (NPPs). However, each MWL evaluation method has its advantages and limitations, thus the evaluation and control methods based on multi-index methods are needed. In this study, fuzzy comprehensive evaluation (FCE) theory was adopted for assessment of interface designs in NPP based on operators' MWL. An evaluation index system and membership functions were established, and the weights were given using the combination of the variation coefficient and the entropy method. The results showed that multi-index methods such as performance measures (speed of task and error rate), subjective rating (NASA-TLX) and physiological measure (eye response) can be successfully integrated in FCE for user interface design assessment. The FCE method has a correlation coefficient compared with most of the original evaluation indices. Thus, this method might be applied for developing the tool to quickly and accurately assess the different display interfaces when considering the aspect of the operators' MWL.
KIM, Yunjong;OH, Cheol;CHOE, Byongho;CHOI, Saerona;KIM, Kiyong
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.1
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pp.51-65
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2018
Intentional aggressive driving (IAD) is defined as a hazardous driving event that the aggressive driver intentionally threatens neighbor drivers with abrupt longitudinal and lateral maneuvering. This study developed a methodology for detecting IAD events based on the analysis of interactions between aggressive driver and normal driver. Three major aggressive events including rear-close following, side-close driving, and sudden deceleration were analyzed to develop the algorithm. Then, driving simulation experiments were conducted using a multi-agent driving simulator to obtain data to be used for the development of the detection algorithm. In order to detect the driver's intention to attack, a relative evaluation index (Erratic Driving Index, EDI) reflecting the driving pattern was derived. The derived IAD event detection algorithm utilizes both the existing absolute detection method and the relative detection method. It is expected that the proposed methodology can be effectively used for detecting IAD events in support of in-vehicle data recorder technology in practice.
Columns in multi-storey frames are presently categorised as either braced or unbraced, usually by means of the stability index criterion, for estimating their effective length ratios by design aids such as 'alignment charts'. This procedure, however, ignores the transition in buckling behaviour between the braced condition and the unbraced one. Hence, this results in either an overestimation or an underestimation of effective length estimates of columns in frames that are in fact 'partially braced'. It is shown in this paper that the transitional behaviour is gradual, and can be approximately modelled by means of a 'fuzzy logic' based technique. The proposed technique is simple and intuitively agreeable. It fills the existing gap between the braced and unbraced conditions in present codal provisions.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2000.04b
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pp.271-276
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2000
Optimal neuro-control algorithm is extended to the control of a multi-degree-of-freedom structure. An active mass driver(AMD) system on the top roof used as a controller. The control signals are made by a multi-layer perceptron(MLP) which is trained by minimizing a sub-optimal performance index. The performance index is a function of both the output responses and the control signals. Structure having nonlinear hysteretic behavior is also trained and controlled by using proposed control algorithm. Bothe the time delay effect and the dynamics of hydraulic actuator are included in the simulation. Example shows that optimal neuro-control algorithm can be applicable to the multi-degree of freedom structures.
In recent years, construction projects have been forced to cope with lack of skilled labor and increasing hazard circumstance of human operations. A construction robotic system has been frequently accomplished as one alterative for overcoming these difficulties in increasing construction quality, enhancing productivity, and improving safety. However, while the complexity of such a system increases, there are few ways to carry out an assessment of the system. This paper introduces a knowledge-based multi-criteria decision-making process to assist decision makers in systematically evaluating an automated system for a given project and quantifying its system performance index. The model employs linguistic terms and fuzzy numbers in attempts to deal with the vagueness inherent in experts' or decision makers' subjective opinions, considering the contribution resulted from their knowledge on a decision problem. As an illustrative case, the system, called Robotic-based Construction Automation, for constructing steel erection of high-rise buildings was applied into this model. The results show the model's capacities and imply the application to other extended types of construction robotic systems.
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