We propose the hardwired distributed arithmetic which is applied to multiple constant multiplications and the fixed data path in the inner product of fixed coefficient as a result of variable radix-2 multi-bit coding. Variable radix-2 multi-bit coding is to reduce the partial product in constant multiplication and minimize the number of addition and shifts. At results, this procedure reduces the number of partial products that the required multiplication timing is shortened, whereas the area reduced relative to the DA architecture. Also, this architecture shows the best performance for DCT/IDCT and DWT architecture in the point of area reduction up to 20% from reducing the partial products up to 40% maximally.
The purpose of this study was to clarify differences in their perceptions in relation to clothing quality and service quality of internet shopping mall according to classified consumer groups by clothing involvement. The 248 questionnaires were collected from female and male students of university who experienced browsing at the website for clothing shopping. Using SPSS Win package, Cronbach's $\alpha$, frequency. percentage, factor analysis, cluster analysis, ANOVA, SNK multiple range test and multiple regression analysis were performed. The results could be summarized as follows. First. the dimension of clothing involvement divided consumers into three different groups: fashion/importance group, pleasure group and symbol group. Second, the significant differences among the classified clothing involvement groups were found in the perceptions in relation to clothing product quality and service quality of internet shopping mall. Third. pleasure and symbol of clothing involvement, physical attributes and expressive goals of clothing quality, and product assortment and promotion of service quality in the internet shopping mall had an effect on the purchase intend of internet shopping mall.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2004.05a
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pp.421-424
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2004
This paper focuses on the problem of determining the quantity and timing of disassembling used products while satisfying the demand of their parts or components over a planning horizon. The case of multiple product types with parts commonality is considered for the objective of minimizing the sum of setup, disassembly operation, and inventory holding costs. A heuristic is suggested, in which an initial solution is obtained using a linear programming relaxation method, and then improved by perturbing the given solution using a dynamic programming approach and a look-ahead check while considering the trade-offs among different cost factors.
The purposes of this study were to investigate the operational affecting productivity in hospital foodservice, and to examine the relationships between operational factors affecting productivity. The 28 hospitals over 400 beds in Seoul were mailed questionnaires assessing the factors that affect productivity in hospital foodservice(23 hospitals responded). Data analyses included descriptive statistics. Pearson product moment correlation analysis, and stepwise multiple regression analysis. The result of Pearson product moment correlation analysis indicated that the percentage of patient meals was significantly correlated to the productivity (r=.5560, p<.01). Stepwise multiple regression analysis indicated that the percentage of patient meals and the average work hours of employees were significant predictors of the operational factors at productivity.
Supply chain management issues faced by a manufacturing company are considered in this paper. The supply chain consists of a manufacturing company and its suppliers. The manufacturer produces multiple products with inputs (e.g., raw materials) from the suppliers, but each product needs a different mix of these inputs. The market demand for the products is uncertain. We develop a mathematical model and algorithm, which can help the manufacturer to solve its procurement decision problem: how much of raw material to order from which supplier. The model incorporates such factors as market demand uncertainty, product's input requirement, supplier's as well as manufacturer's capacity, plus other costs comparable with those in a typical newsboy problem. Numerical examples are presented to see the interacting effects among critical parameters and variables.
Designers are frequently faced with multiple quality issues in injection molded parts. These issues are usually In conflict with each other, and thus tradeoff needs to be made to reach a final compromised solutions. The objective of this study is to develop an automated injection molding design methodology, whereby part defects such as warpage and weld line are optimized. The features of the proposed methodology are as follows: first, Utility Function approach is applied to transform the original multiple objective problem into single objective problem. Second is an implementation of a direct search-based Injection molding optimization procedure with automated consideration of process variation. The Space Reduction Method based on Taguchi's DOE(Design Of Experiment) is used as a general optimization tool in this study. The computational experimental verification of the methodology was partially carried out for a can model of Cavallero Plastics Incorporation, U. S. A. Applied to production, this study will be of immense value to companies in reducing the product development time and enhancing the product quality.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.15
no.26
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pp.77-84
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1992
This paper constructs Croup Technology process-based learning curve model adjusted to a Group Technology environment which accounts for shared learning that occurs when multiple products utilize some of the same process steps. Through this constructed model, the estimated times and productivity of labor calculated by the Group Technology process-based learning curve model are compared with those generated by employing product-based 1 earning curve model. For sensitivity analysis of the model, the impact of learning rate and the ordered production quantity on the ratio differences between Group Technology process-based learning curve model and product-based learning curve model are examined. These results indicate the critical importance of employing Group Technology process-based learning curve model when a process spans multiple products.
The purpose of this study was to examine affecting the addictive buying behavior toward fashion luxury products. 227 female college students were who purchased fashion luxury products surveyed for this study. For data analysis, descriptive statistics, factor analysis, and multiple regression were used. As the results, addictive buying toward luxury products was classified into three factors: impulse addictive, money addictive, and psychological addictive. Also, consumers' individuality pursuit was classified into four factors: unique choice, non-similarity choice, individual choice and non-social interest. Multiple regression results revealed that impulse buying, stress, and unique choice accounted for 38% of the explained variance in addictive buying toward luxury products. Also, regression results indicated that impulse buying, stress, unique choice and reference group accounted for 38% of the explained variance in impulse addictive buying. Finally, regression results pointed out that unique choice and impulse accounted 24% of the explained variance in psychological addictive buying. Based on these results, fashion social responsibility marketing strategies would be suggested.
Robust design is an approach to reducing performance variation of quality characteristic values in quality engineering. Taguchi has an idea that mean and variation are handled simultaneously to reduce the expected loss in products and processes. Taguchi parameter design has a great deal of advantages but it also has some disadvantages. The various research efforts aimed at developing alternative methods. In the Taguchi parameter design, the product-array approach using orthogonal arrays is mainly used. However, it often requires an excessive number of experiments. An alternative approach, which is called the combined-array approach, was suggested by Welch et. al. ( 1990) and studied by others. In these studies, only single quality characteristic was considered. In this paper we propose how to simultaneously optimize multiple quality characteristics using desirability function when we used the combined-array approach to assign control and noise factors. An example is illustrated to show the difference between the Taguchi's product-array approach and the combined-array approach.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.25
no.2
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pp.62-72
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1999
Taguchi´s parameter design is to determine the optimal settings of design parameters of a product or a process such that the characteristics of a product exhibit small variabilities around their targer values. His analysis of the problem has focused only on a single characteristic or response. However the quality of most products is seldom defined by a characteristic, and is rather the composite of a great number of characteristics which are often interrelated and nearly always measured in a variety of units. The critical problem in dealing with multiple characteristics is how to compromise the conflict among the selected levels of the design parameters for each individual characteristic. In this paper, Methodology using SN ratio optimized by unvariate technique is proposed and a parameter design procedure to achieve the optimal compromise among several different response variables is developed. One existing case study is solved by the proposed method and the results are compared with ones by the sum of SN ratios, the expected weighted loss, the desirability functions, and EXTOPSIS model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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