HoQ (House of Quality) provides an effective tool not only to arrange and evaluate VoC (Voice of Customers) and VoE (Voice of Engineers), but also to link and combine VoC and VoE, thereby presenting explicit directions for quality improvement. There have been, however, few researches on the HoQ framework in the IT industry. The case study discussed here serves an illustration of the applicability and usefulness of the HoQ approach to website quality improvement. The proposed HoQ framework shows great potentials since customers needs are explicitly considered in the framework, and it helps website administrators develop better web services by providing guidelines for reengineering the website operations.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.04a
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pp.423-427
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2006
품질의 집(HoQ, House of Qualify) 모형은 1960년대 후반에 개발된 이래, 거의 모든 제조업에 적용되어 왔으며, 이제는 서비스업에서도 HoQ 모형을 응용하여 서비스를 개발하거나 서비스전달과정을 개선하는 경우가 많다. 그러나 50년에 가까운 역사를 가짐에도 불구하고, HoQ 모형을 수리적 관점에서 엄밀하게 분석하여 그 이론적 기초를 공고하게 다지는 연구는 매우 드물다. 본 연구에서는 TQM이나 6-시그마 프레임워크의 핵심적 도구로 등장하는 HoQ 모형을 선형대수학(linear algebra)적 관점에서 해석하고 분석하여, 방법론으로서의 가치를 재조명한다. 이러한 접근을 통하여 HoQ 모형이 품질경영에 기여하는 바와 함의 및 한계점 등을 명확히 밝혀, 모형의 올바른 활용을 유도할 수 있다.
In this paper we introduce generalized q-interior operator and n-th pretopological modification of q. Furthermore we establish a characterization of ${\pi}_n(q)=\lambda(q)$.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.10a
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pp.253-256
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2005
정보기술의 관점에서, 기업 가치사슬상의 내/외부적 협력을 협력을 구현하는 방법으로ASP(Application Service Provider)를 통한 IT 아웃소싱(outsourcing)이 차세대 가상기업의 핵심 요소가 될 것으로 전망된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 ASP 의 서비스 제공에 관한 성능을 향상시킬 수 있는 방법으로, HoQ와 AHP를 통합한 방법론을 제공한다. 그리고 이러한 통합모형을 적용하여 고객만족의 관점에서 ASP 서비스 개선을 위한 핵심 기능요소(functional elements)를 찾아 내었다. ASP 서비스의 지속적인 개선은 점차 심화되어 가는 경쟁에서 생존하기 위해 최우선적으로 중요한데, 본 연구의 HoQ/AHP 통합모형은 서비스 개선을 전략적으로 구현하는 좋은 도구가 될 것이다.
In this paper, we develop a simple method for computing the stabilizer subgroup of a subgroup of $$D(g)={{\alpha}{\in}\mathbb{F}_q|there\;is\;a\;{\beta}{\in}{\mathbb{F}}^x_q\;such\;that\;{\beta}^n=g(\alpha)}$$ in $PSL_2(\mathbb{F}_q)$, where q is a large odd prime power, n is a positive integer dividing q-1, and $g(x){\in}\mathbb{F}_q[x]$. As an application, we construct new infinite families of 3-designs (cf. Examples 3.4 and 3.5).
There exists already mass formula which is the number of self orthogonal codes in $GF(q)^n$, but not proof of it. In this paper we described some theories about finite geometry and by using them proved the mass formula when $q=p^m$, p is odd prime.
본 논문은 LLC 공진형 풀-브릿지 컨버터의 온도에 따른 Q-factor의 변화를 고려한 PFM(Pulse Frequency Modulation) 제어기법에 대해 제안한다. 온도에 따라 L, C의 용량변화로 Q-factor는 변화하고 얻고자 하는 전압이득 값을 스위칭 주파수가 달라지는 제어로 원하는 출력 전압을 얻을 수 있다. 원하는 출력전압을 제어하기 위해서는 온도에 따라 변화하는 Q-factor를 통해 스위칭 주파수를 제어하여 원하는 전압이득 값을 얻는다.
We have performed batch chromatography experiments to calculate parameters which are used to design SMB chromatography system. Isotherms of S- and R-ketoprofen enantiomers were gained from small amount loading experiments in a column, and flow rate of four zones of SMB chromatography were calculated using mass balance equations. As a results, diameter and length of columns were 10mm and 600mm, and flow rate of each zone were as follows; $Q_{Feed}$=1.00ml/min ,$Q_{Elu}$=2.81ml/min ,$Q_{Raf}$=1.81ml/min ,$Q_{Ext}$=2.00ml/min , and $Q_{Rec}^{TMB}$=10.75ml/min , From the Darcy's equation, the pressure drop in whole columns of SMB chromatography was 128bar.
Reinforcement learning has been applied mainly in sequential decision-making problems. Especially in recent years, reinforcement learning combined with neural networks has brought successful results in previously unsolved fields. However, reinforcement learning using deep neural networks has the disadvantage that it is too complex for immediate use in the field. In this paper, we implemented path planning algorithm for mobile robots using Q-learning, one of the easy-to-learn reinforcement learning algorithms. We used real-time Q-learning to update the Q-table in real-time since the Q-learning method of generating Q-tables in advance has obvious limitations. By adjusting the exploration strategy, we were able to obtain the learning speed required for real-time Q-learning. Finally, we compared the performance of real-time Q-learning and DQN.
This paper proposes both an active-switched quasi-Z-source inverter (AS-qZSI) and an extended active-switched qZSI (EAS-qZSI), which are based on the classic qZSI. The proposed AS-qZSI adds only one active switch and one diode to the classic qZSI for increasing the voltage boost capability. Compared with other topologies based on the switched-inductor/capacitor qZSI, the proposed AS-qZSI requires fewer passive components in the impedance network under the same boost capability. Additionally, the proposed EAS-qZSI is designed by adding one inductor and three diodes to the AS-qZSI, which offers enhanced boost capability and lower voltage stress across the switches. The performances of the two proposed topologies are verified by simulation and experimental results obtained from a prototype with a 32-bit DSP built in a laboratory.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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