Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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1998.11a
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pp.51-60
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1998
An experience of suggestion system was reported in this paper for the purpose of investigating effective factors of suggestion system at the Suwon Plant of Samsung Corning, Inc. in Korea. Suggestion system is a formal attempt in which employees make suggestions from ideas and thinkings. With the effective system, the company can achieve goals on the improvement of the working processes and products. At Suwon Plant, TPM is connected to both corporate vision and suggestion system: the former is the management concept and the latter is an operational tool. Linked to TPM, suggestion system is found to be effective owing to the factors such as strong support of top management, high job involvement, extensive participation and speedy, convenient evaluation procedure.
According to the study of TQM implementations, the odds that an organization will successfully implement total quality management are two to one-against it. Based on the Brown's study, two thirds of all TQM implementations are dropped or fail altogether. However, organizations armed with knowledge of the factors that have the biggest impact on their success can take steps to influence or change those factors. In this paper, we studied on the degree of influence between those factors and successful start up and alignment factors. Based on extensive literature reviews those factors, threat, commitment, plan, progress and strategy are determined. Also we determine the successful start up and alignment factors. A framework of research including above factors is developed and tested statistically The Perceived data are collected from managers of quality departments of 141 Korean firms through survey. The results show that the rating of those factors which determine success of implementing TQM is progress, commitment, strategy and progress. But the factor of threat shows negative influence for the success of implementing TQM.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1996.10a
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pp.31-34
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1996
The extensive researches have compared the performance of neural networks(NN) with those of various statistical techniques for the classification problem. The empirical results of these comparative studies have indicated that the neural networks often outperform the traditional statistical techniques. Moreover, there are some efforts that try to combine various classification methods, especially multivariate discriminant analysis with neural networks. While these efforts improve the performance, there exists a problem violating robust assumptions of multivariate discriminant analysis that are multivariate normality of the independent variables and equality of variance-covariance matrices in each of the groups. On the contrary, cluster analysis alleviates this assumption like neural networks. We propose a new approach to classification problems by combining the cluster analysis with neural networks. The resulting predictions of the composite model are more accurate than each individual technique.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.13
no.1
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pp.67-72
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2017
Work breakdown structure is a central element in project management and systems engineering. Composing a quality work breakdown structure is essential for the success of any project. In this paper, extensive use of work breakdown structure during phase one of KSLV-II launch vehicle development program is presented. The advantages and disadvantages of applying WBS-centric program and systems engineering management to the project are reviewed.
This study recognizes that there is a correlation between the movement of the financial market and the sentimental changes of the public participating directly or indirectly in the market, and applies the relationship to investment strategies for stock market. The concerns that market participants have about the economy can be transformed to the search terms that internet users query on search engines, and search volume of a specific term over time can be understood as the economic trend of big data. Under the hypothesis that the time when the economic concerns start increasing precedes the decline in the stock market price and vice versa, this study proposes three investment strategies using casuality between price of domestic stock market and search volume from Naver trends, and verifies the hypothesis. The computational results illustrate the potential that combining extensive behavioral data sets offers for a better understanding of collective human behavior in domestic stock market.
We analyze the problems of curriculum management and accreditation criteria through data analysis and survey on domestic and foreign curriculums and accreditation criteria, propose an efficient curriculum model based on educational realities and requirements of all university members and suggest improvement direction for more efficient curriculum management and accreditation criteria. For this study, we investigate curriculum data of several domestic and foreign universities, analyze the datum in various aspects and conduct a survey on curriculum management and accreditation criteria for collecting extensive opinion of university members on curriculum management and accreditation criteria. We expect that the proposed curriculum model and improvement direction of curriculum and accreditation criteria will help university members to efficiently manage accreditation programs.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.1
no.3
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pp.38-44
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2011
The central issue in this particular research is the seemingly inadequate achievement of optimum performance in the construction process, either with respect to value for money for the client and the entire construction supply chain or value in terms of the utility derived from built assets in spite of efforts by government and governmental bodies such as the Construction Industry Development Board (cidb) to increase industry performance. Therefore, based upon an extensive review of related literature, the paper reports on effects and causes of non-value adding activities in the construction industry in general, and South African construction in particular. The research findings indicate that activities that can be referred to as non-value activities are not only prevalent, but they can also be held responsible for performance related issues in terms of cost, time, quality and health and safety (H&S) in construction; and the exploration of pluralism in the research methodology may result in a robust model based upon the system dynamics approach.
This research reviewed previous research related to Performance Measurement Models of Knowledge Management (PMMKM) in order to integrate their findings with more recent research and construct a new PMMKM. This new hypothetical PMMKM consists of an input sector, a process sector, an outcome sector, and an infrastructure sector. Each sector has three measurement items with the exception of the infrastructure sector which has two. Empirical analyses testing the overall performance model validity of the hypothetical PMMKM were favorable. However, it show be noted that the "share process" and "utilization process" items in the process sector merged into one single item. The same is true with the "individual outcome" and "organization outcome" items in the outcome sector found one single item. The study's results reveal three implications with respect to performance. First, there are derived integrated performance measurement sectors and items based on overall management process of knowledge management, which can be practically applied to the government related research entities. This became apparent after extensive review or previous theoretical studies related to the public sector and private sector. Second, weighted performance measurement of knowledge management using AHP (Analytic Hierarchy Process) Analysis makes it possible to propose PMMKM in government sponsored research institutes. Finally, measuring performance to management knowledge, as shown in this study, will prove useful for inside and outside experts who propose specific guidelines and methodologies for Knowledge management at government sponsored research institutes.
Purpose: The purpose of this paper is to explore literature on performance management in order to get insight into how the concept could be optimised during VUCA times for better performance of organisations. Research design, data and methodology: The study adopted a desktop research methodology. Extensive literature review has been conducted from various sources such as journals, research papers, organizational reports, government reports, media reports and articles available on web and effort has been made to assimilate the knowledge body on the topic in the current paper. Literature that enhances understanding on managing performance during VUCA times was reviewed. Results: Solutions to optimise performance management in organisations during VUCA times were proffered and these include innovative planning, innovative monitoring, innovative training and development, innovative rating and innovative rewarding. Conclusions: The study proves that, performance management process should not be done the ordinary way during VUCA times, but innovatively. In this regard innovative performance management can optimise performance of organisations during VUCA period. The study recommends that a further quantitative study be done to test the suitability of each of the proposed ways of innovatively practicing each element of the performance management process across different industries, countries or sector.
A recommendation system, which is an application area of e-CRM in e-commerce environment, provides individualized goods recommendation service that meets the demand of individual users. In general, existing recommendation systems require extensive historic user information in application domains. However, the method of recommendation based on static historic user information needs to respond flexibly to users'demand that changes rapidly and sensitively over time and in domains including a variety of users. In addition, it is difficult to recommend for new users who are not fall into any of existing domains. To overcome such limitations and provide flexible recommendation service, this study designed and implemented CPAR (Customer Preference Analysis Recommender) system that supports customer preference analysis and filter management. The filtering management capacity of the present system eases the necessity of extensive information about new users. In addition, CPAR system was implemented in XML-based wireless Internet environment for recommendation service independent from platforms and not limited by time and place.
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