Smart phones have brought rapid changes in this competitive world. Smart phone application developers are trying their best to consider the customer requirements in the most efficient way while considering all its attributes. However smart phone service quality has been given less consideration comparatively during the last few years. This paper proposes a measurement method for improving service quality of smart phone application. This method combines the service quality performance model (SQPM) and process capability index (PCI). The service quality performance model is used to identify service items that require improvement. Process capability index is used as a measure for prioritization of those improvements. Case study was carried out to search out important communication application service attributes. customer satisfaction level data was collected for users who used the application service. A total of twenty four service attributes were found during this survey. Using the joint approach of SQPM and PCI, five significant service attributes were prioritized for service quality improvement.
In this paper, task control architecture is proposed for a mobile robot with behaviors based on cognition theory to endow the robot intelligence. In the task control architecture, task manager is introduced especially for the management of computational resource. The management is based on classical RMS (Rate Monotonic Strategy), but with online rate modulation strategy. The rate modulation is performed using the value variances of behavior execution for the task. Because the values are based on natively uncertain sensor information, they are modeled using PDF (probability Density Function). As a rate modulation process, the range of the rate modulation is defined firstly by real-time constraints of RMS and discrete control stability of behaviors. With the allowable range, rate modulations are performed considering harmonic bases to maintain utilization bound without decrease. To evaluate the efficiency of the proposed rate modulation strategy, a simulation test is performed to compare the efficiency between the control architecture with the proposed strategy and previous one. A performance index with the formalization of propensity of resource allocation is proposed and utilized for the simulation test. To evaluate the appropriateness of the performance index, the performance index is compared with practical one through a practical simulation test.
Purpose: The purpose of this study is to suggest the modified 'Korean Standard-Quality Excellence Index' model and analyze the improvement effect with survey data by comparing the properness between current and suggested model result. Methods: The collected data through the survey were analyzed using paired t-test and unbalanced ANOVA method for testing the consistency of two customer satisfaction evaluating categories and comparing the current model to suggested model for confirming the improvement of performance. Results: The statistical analysis result shows that adjusted model using prior information improves the consistency between two customer satisfaction in case of short life-cycle product. Also long life-cycle product case, the result shows difference gap decreasing with same direction. Conclusion: Considering statistical model for QEI reflecting the characteristic of product group such as life cycle seems to be meaningful. Since index may be compared yearly base for checking the trend, careful approaching without big change should be considered for application.
In the chemical process industries, accidents have a high potential and large effects on catastrophic results. Therefore the safety management for accident prevention plays a crucial role to guarantee the process safety. For these reasons, many systematic methods for safety management system have been widely employed in the fields of chemical processes. PSM (Process safety management) is one of most representative methods. The audit system, which is one of PSM system components, evaluates the performance of PMS system. However, most existing safety audit systems are not systematic and these are performed based on knowledges and experiences of various specialist. Moreover, the safety audit is only performed based on each independent technical component. So, the results of safety audit are not a quantitative index but only a series of commentaries. Finally, it is very difficult to obtain the comparison with other plants or industries. In this study, the novel systematic method and index-based accident database of auditing safety management systems for quantitative assessment are proposed. First, the elements of safety audit replace technical methods to categories of accident database. The F-N curve of each category for accident database is employed to derive the index for quantitative assessment. The Accidental Factor Risk Index (AFRI) is suggested for evaluating the effect of each element in accident database and safety audit system. The safety audit can be modified according to the proposed index.
This research focus on the effect of developers' participation structure in knowledge creation and knowledge sharing activities in open source software development projects. Based on preferential selection theory, hypotheses of relationship between a developers' concentration of knowledge creation/sharing activities and collaboration performance was derived. To verify the hypotheses, we use the Gini coefficient in the commit contribution of the developers (knowledge creation) and the centralization index in the repository issue network (knowledge sharing network). Using social network analysis, this paper calculates centralization index from developers in the issue boards in each repository based on data from 837 repositories in GitHub, a leading open source software development platform. As a result, instead of all developers creating and sharing knowledge equally, only a few of developers creating and sharing knowledge intensively further improve the performance of the open collaboration. In other words, a few developers predominantly providing commit and actively responding to issues raised from other developers enhance the project performance. The results of this study are expected to be used by developers who manage open source software project as a governance strategy, which could improve the performance of open collaboration.
In order to access XML data stored in object databases, an efficient index scheme is inevitable. There have been several index schemes that can be used to efficiently retrieve XML data stored In object databases, but they are all the single path indexes that support indexing along a single schema path. Henee, if a query contains an extended path which is denoted by wild character ('*'), a query processor has to examine multiple index objects, resulting in poor performance and inconsistent index management. In this paper, we propose MPI (Multi-Path Index) scheme as a new index scheme that provides the functionality of multiple path indexes more efficiently, while it uses only one index structure. The proposed scheme is easy to manage since it considers the extended path as a logically single schema path. It is also practical since it can be implemented by little modification of the B -tree index structure.
프랜차이즈 산업의 발전과 더불어 프랜차이즈 기업과 관련한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그 중 프랜차이즈 성과와 관련된 논의들은 가맹본부 성과, 가맹점 성과, 관계특성에 대한 성과, 재무적 성과, 비재무적 성과 등 연구의 주제나 목적에 따라 다양한 관점에서 제시되어 왔다. 그러나 기존의 프랜차이즈 성과와 관련된 논의들이 너무 포괄적으로 제시되거나 만족, 장기지향성 등 정성적인 측면만을 강조하는 한계를 안고 있다. 따라서 본 연구는 프랜차이즈 기업의 성과를 보다 명확하게 제시할 필요성에 의해 진행하게 되었다. 즉, 프랜차이즈 기업의 특성을 반영한 계량화되고 수치화된 정량적인 성과지표를 제시하고자 한 것이다. 이를 위해 프랜차이즈 기업의 계약관리 실태를 체계적으로 분석 정리하고 이를 전사적 계약관리(ECM)지표로 제시하였으며, 보다 정량적인 분석을 위해 계약관리 레버리지를 제안하였다. 계약관리 레버리지는 가맹점과의 계약증가율이 가맹본부의 매출액증가율의 변화에 어떠한 유의적인 변화를 가져오는가를 보여주는 지표로서 프랜차이즈 기업을 대상으로 분석한 결과, 주목할 만한 시사점을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 프랜차이즈 기업의 성과를 매출액이나 가맹점증가율, 만족 또는 재계약의도라는 일면적 측면에서 제시되던 관점에서 보다 종합적이고 입체적인 차원에서 계량화된 분석 틀을 제공함으로써 프랜차이즈 기업 성과연구와 실무적인 차원의 기업 성과관리에 새로운 방법론을 제시하였다는데, 그 목적과 의의가 있다.
We develop methods for propagating and analyzing EPCI(Extended Process Capability Index) by using the error type that classifies into accuracy and precision. EPCI developed in this study can be applied to the three combined processes that consist of production, measurement and calibration. Little calibration work discusses while a great deal has been studied about SPC(Statistical Process Contol) and MSA(Measurement System Analysis). EPCI can be decomposed into three indexes such as PPCI(Production Process Capability Index), PPPI(Production Process Performance Index), MPCI(Measurement PCD, and CPCI(Calibration PCI). These indexs based on the type of error classification can be used with various statistical techniques and principles such as SPC control charts, ANOVA(Analysis of Variance), MSA Gage R&R, Additivity-of-Variance, and RSSM(Root Sum of Square Method). As the method proposed is simple, any engineer in charge of SPC. MSA and calibration can use efficientily in industries. Numerical examples are presentsed. We recommed that the indexes can be used in conjunction with evaluation criteria.
The K-means algorithm is widely used at the initial stage of data analysis in data mining process, partly because of its low time complexity and the simplicity of practical implementation. Cluster validity indices are used along with the algorithm in order to determine the number of clusters as well as the clustering results of datasets. In this paper, we present a performance comparison of sixteen indices, which are selected from forty indices in literature, while considering their applicability to nonhierarchical clustering algorithms. Data sets used in the experiment are generated based on multivariate normal distribution. In particular, four error types including standardization, outlier generation, error perturbation, and noise dimension addition are considered in the comparison. Through the experiment the effects of varying number of points, attributes, and clusters on the performance are analyzed. The result of the simulation experiment shows that Calinski and Harabasz index performs the best through the all datasets and that Davis and Bouldin index becomes a strong competitor as the number of points increases in dataset.
Theeranuphattana, Adisak;Tang, John C.S.;Khang, Do Ba
Industrial Engineering and Management Systems
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제11권1호
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pp.54-69
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2012
Chan and Qi (SCM 8/3 (2003) 209) developed an innovative measurement method that aggregates performance measures in a supply chain into an overall performance index. The method is useful and makes a significant contribution to supply chain management. Nevertheless, it can be cumbersome in computation due to its highly complex algorithmic fuzzy model. In aggregating the performance information, weights used by Chan and Qi-which aim to address the imprecision of human judgments-are incompatible with weights in additive models. Furthermore, the default assumption of linearity of its scoring procedure could lead to an inaccurate assessment of the overall performance. This paper addresses these limitations by developing an alternative measurement that takes care of the above. This research integrates three different approaches to multiple criteria decision analysis (MCDA)-the multiattribute value theory (MAVT), the swing weighting method and the eigenvector procedure-to develop a comprehensive assessment of supply chain performance. One case study is presented to demonstrate the measurement of the proposed method. The performance model used in the case study relies on the Supply Chain Operations Reference (SCOR) model level 1. With this measurement method, supply chain managers can easily benchmark the performance of the whole system, and then analyze the effectiveness and efficiency of the supply chain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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