Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.1
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pp.152-161
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2015
Until a recent date, Toyota Production System (called TPS) was introduced by many domestic companies to remove waste and reduce manufacturing cost. However, cases of substantial and effective improvement after the introduction are not much. Even though many companies have actively conducted TPS during that time, the outcome is not satisfactory. In this paper, we show the problems and core contents to consider in applying of TPS as follows. First, the innovative organizational culture formed by active participation of employees and leadership of the CEO is very important for a successful introduction of TPS above all. Second, it is necessary to prepare various training programs optimized for the field in order to continuously improve the competency of employees in each class, and to train skilled personnel through that programs. Third, it is necessary to improve the maturity level of TPS application through the construction of correct evaluation system on accomplishment of the production system. In addition, the problems that occur should be solved through the continuous improvement activities. These results will help to TPS introduction of the domestic small-medium companies. Therefore, this study will contribute to strengthen and improve the global competitiveness in the related industries.
In this paper, we arrange the concept of 'Green' in SCM after literature study of Green SCM and investigate causal relationships between influencing factors, practice level and environmental performance focused on Korean firms empirically and conduct path analysis for hypothesis test using partial least squares regression with bootstrap. Firstly, we divide influencing factors of Green SCM into environmental and organizational factors through the previous studies of innovation diffusion theory and environmental management theory, and then we selected 'uncertainty', 'competitiveness' as the environmental factors and 'top management support', 'perceived benefit', 'training' as the organizational factors. Secondly, we classify practice level of Green SCM into 'internal environmental management', 'green purchasing', 'eco-design'. Finally, we selected 'financial performance', 'environmental performance' as the organizational performance. We conducted a survey on the middle manager of manufacturing companies implementing SCM and an empirical analysis. The results of analysis show that there exist causal relationships between influencing factors, practice level, and environmental performance of Green SCM. We expect that the result of this study will suggest useful information to managers who are responsible for SCM to design and execute Green SCM in strategic perspectives.
In the current study, the design methodology has been developed to produce shoe mold for a suitable walking shoes of the general Korean using ANN (Artificial Neural Network). To design the suitable and comfortable shoes for the Korean, the shapes of foots were measured for 513 people. In this research, the foot length, breadth and ankle were considered as design parameters. In order to find the optimal foot shape for the average value of design parameters, the average value of design parameters and the other measurements were used as input and output to the ANN. After training, the various foot measurements were predicted by ANN. Base on the ANN results, the walking shoes were manufactured by considering these measurements and designing a shoe mold. From the results, the proposed method could give a more systematic and feasible means for manufacturing walking shoes with greater usefulness and better generality.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.6
no.1
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pp.261-271
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2019
The study aims to investigate corporate social responsibility (CSR) best practices of the world automotive industry - Peugeot, BMW, Ford, Hyundai and Toyota among others - and recommend that they plan their business strategies and managerial responses accordingly. Based on the comparative research and case studies, this research finds that all five automobile manufacturers have taken very similar measures and actions in order to establish and maintain a high level of CSR practices. Sustainability was a core value in all five companies and served as a guiding principle in every aspect and approach of their business. This study finds that all five companies have CSR strategies in place to increase energy efficiency as well as reduce the usage and wastage of water in their production and plants. This research also finds that all companies monitor their suppliers and their own production process to ensure that they maintain their CSR standards. More impressively, this sustainable management practice is transferred along the companies' supply chain through education and training. Their suppliers and business partners are closely monitored to make sure that their high CSR standards are respected and followed. However, we find that there also are some differences in terms of their CSR deliveries and activities.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.7
no.1
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pp.174-183
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2002
In this paper a control chart pattern recognition methodology based on the back propagation algorithm and Multi layer perceptron, a neural computing theory, is presented. This pattern recognition algorithm, suitable for real time statistical process control. evaluates observations routinely collected for control charting to determine whether a Pattern, such as a cycle. trend or shift, which is exists in the data. This approach is promising because of its flexible training and high speed computation with low-end workstation. The artificial neural network methodology is developed utilizing the delta learning rule, sigmoid activation function with two hidden layers. In a computer integrated manufacturing environment, the operator need not routinely monitor the control chart but, rather, can be alerted to patterns by a computer signal generated by the proposed system.
This paper investigates the stability of a bi-directional functionally graded (BD-FG) cylindrical beam made of imperfect concrete, taking into account size-dependency and the effect of geometry on its stability behavior. Both buckling and dynamic behavior are analyzed using the modified coupled stress theory and the classical beam theory. The BD-FG structure is created by using porosity-dependent FG concrete, with changing porosity voids and material distributions along the pipe radius, as well as uniform and nonuniform radius functions that vary along the beam length. Energy principles are used to generate partial differential equations (PDE) for stability analysis, which are then solved numerically. This study sheds light on the complex behavior of BD-FG structures, and the results can be useful for the design of stable cylindrical microstructures.
Lee, YoungWoo;Leem, EekSu;LEE, Su Min;Kim, Hyun Sik;Kang, Mingoo;Lee, Chang-kyo;Seo, Jeongwook
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.259-261
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2021
In this paper, VR smart factory XR content tailored to process execution scenarios was produced to reflect the characteristics of XR content, which is highly dependent on HDM, unlike general-purpose content software for UX/UI design and usability evaluation of digital twin-based XR content in manufacturing. HMD equipment called Qculus Quest2 was used to perform the process execution task scenario for XR content, and content production was made through Unity Engine and SteamVR Plugin.
This study delves into the significant impact of integrating nanomaterials, specifically carbon and graphene nanoparticles, into the polymer matrix of aluminum alloy 356, utilizing the vortex casting technique, with the aim of improving the mechanical properties of table tennis equipment. Athletes and their coaching teams have long been on a quest for high-performance sports gear, recognizing its pivotal role in unlocking the full potential of players. The dedication of engineers to craft designs, select materials with precision, and uphold stringent testing standards reflects the commitment to meeting the demands of the sporting world. Yet, to remain at the forefront, sports engineering must continually align with contemporary technologies, and nanotechnology has emerged as a transformative force in this regard. This study not only underscores the meticulous efforts in material integration but also highlights the remarkable strides made possible by nanotechnology. Aluminum nanocomposites, particularly, showcase a groundbreaking fusion of exceptional strength and reduced weight, marking a notable achievement in sports equipment innovation. The research outcomes are compelling, revealing a substantial enhancement in the mechanical performance of the sports structures under scrutiny. This promising development hints at a potential paradigm shift in the manufacturing of sports equipment, promising a new era of elevated athlete performance and enhanced safety during the rigors of physical education training. This study stands as a testament to the tangible impact of nanotechnology on the ever-evolving landscape of sports equipment.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.47
no.1
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pp.9-19
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2024
Deep learning-based computer vision anomaly detection algorithms are widely utilized in various fields. Especially in the manufacturing industry, the difficulty in collecting abnormal data compared to normal data, and the challenge of defining all potential abnormalities in advance, have led to an increasing demand for unsupervised learning methods that rely on normal data. In this study, we conducted a comparative analysis of deep learning-based unsupervised learning algorithms that define and detect abnormalities that can occur when transparent contact lenses are immersed in liquid solution. We validated and applied the unsupervised learning algorithms used in this study to the existing anomaly detection benchmark dataset, MvTecAD. The existing anomaly detection benchmark dataset primarily consists of solid objects, whereas in our study, we compared unsupervised learning-based algorithms in experiments judging the shape and presence of lenses submerged in liquid. Among the algorithms analyzed, EfficientAD showed an AUROC and F1-score of 0.97 in image-level tests. However, the F1-score decreased to 0.18 in pixel-level tests, making it challenging to determine the locations where abnormalities occurred. Despite this, EfficientAD demonstrated excellent performance in image-level tests classifying normal and abnormal instances, suggesting that with the collection and training of large-scale data in real industrial settings, it is expected to exhibit even better performance.
The production of multipurpose cotton fabrics aimed at elevating the quality of aerobic and dance sportswear is explored in this study. Powder metallurgy, known for its high efficiency in manufacturing technological components with minimal waste, is employed as a method for fabricating brush ferrules for painting. The utilization of iron-copper material, prepared through powder metallurgy, enhances the strength and quality of the brush ferrules. A microscopic analysis reveals a robust interconnection between the particles of each layer achieved through isostatic pressure, resulting in a favorable microstructure. The relative density and strength of parts produced from copper-iron powder exhibit an increase with higher pressure levels. The application of this material in brush ferrules ensures their durability and longevity, thereby supporting the creation of artwork. The evolution of art over time reflects changing ideas and possibilities, and technological advancements have significantly improved artistic tools. The role of tools in artistic expression is paramount, and the integration of powder metallurgy materials in brush ferrules fortifies their artistic importance. In summary, this study underscores the advantages of powder metallurgy in augmenting the quality of art tools and facilitating artistic creation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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