Gwak Seung Jun;Yu Seung Hun;Heo Jae Yong;Lee Ju Seok
Journal of Technology Innovation
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v.13
no.1
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pp.73-89
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2005
As a scientific educational facility, the role of science museum has been enlarged. However there are few study to evaluate the public value of science museum. This paper applies a conjoint analysis to measuring the public value of science museum. At first, this paper chose the attributes of science museum and derived the marginal willingness to pay, As a result, the choice works for selecting a preferred option among three alternatives were within respondents' ability and the derived marginal willingness-to-pay estimates were statistically different from zero. This paper contributes to complementing the existing valuation methods by estimating the attributes of science museum and providing policy-makers with useful methodological framework and quantitative information in the decision-making process related to the policy of cultural facilities.
City gas is becoming an essential resource in households due to its convenience and low price in comparison to other energy sources. However, in order to prepare for the gas market to be saturated, many city gas companies must pursue customer satisfaction management and develop happy call systems for a promising solution. In the development of the happy call systems, the difficult problem is that we cannot contact all customers because of limited resources and calling efficiency in the call center, We should find best customers according to their value. This paper suggests a methodology for the selection of happy call customers when city 9as companies consider two strategies. First, they should launch a new business area. Second, they must attempt to prevent current customers from moving from city gas to other fuels. We will discover important attributes and derive rules of weighting for the attributes through an exploration study that affect customer satisfaction and preference. Through a simulation model, we will show how many customers will be selected by our methodology.
The purpose of this study is to analyse the main factors and attributes of psychological evaluation to noise. For this purpose, a psycho-acustic experiment was conducted by using the method of rating scale. 52 subjects were participated in the experiment, 20 stimuli were presented to subjects in random order with 23 adjectives. As a result of factor analysis, it was found that the primary factors for evaluating the quality of noise subjectively are four factors of unpleasantness, intensity, irregularity, and sharpness. And, as a result of MDPREF(multi-dimensional analysis of preference data), it was found that the noise sources including the factors of unpleasantness, intensity, and irregularity are related to the sounds of hammering in construction field, car horn, road traffic, idling of car, and printing by computer printer, and the factor of sharpness are the sounds of car siren, claps of thunder, car horn, and snowstorm etc.
The purpose of this study aims to estimate consumption selection attribute, part-worth of organic instant rice through the use of conjoint analysis method. The conjoint analysis is to trace the development of consumer preference among multi-attribute alternatives. The selection attribute was including 4 factors preferred Type of rice, Capacity, Brand and payment price. For this research, a total of 192 questionnaires was collected of which 200 were completed. The research design was a full profile method by orthogonal design then 9 main profiles, 3 holdout sets were created. The results of this research were as follows. Consumers of organic instant rice are consider their importance of selection attributes was in order to price (25.87%), Type of rice (27.231%), Brand/Purchase channel (24.013%) and Capacity (18.494%). The findings of this study have identified 3 clusters for each experience visitors. Each cluster has a different and showed the relative importance or preference values for each accessible attribute of the segmentation.
The ever increasing demand for enhanced competitiveness of engineered products requires "designing-in-quality" strategies that can effectively and efficiently incorporate concepts of uncertainty and quality into design. Multi-attribute utility function is commonly used to represent the decision-maker's preference on multiple design attributes under conditions of uncertainty and risk. One of the major issues in implementing this approach concerns the generation of appropriate utility function, especially in a complex engineering design environment. Typically, the decision maker's preference is revealed through lottery questions rather than being structured on the deductive reasoning to reflect the nonlinear tradeoffs among the attributes. The use of such intuitive procedures can lead to inexact preference information that may result in inaccuracy and rank reversal problems. This paper presents an alternative procedure based on the pair-wise comparisons between design alternatives towards a consistent preference presentation in assessing multiplicative utility function. The effectiveness of the overall procedures is tested with the aid of an injection-molding process design for a capacitor can and the results are discussed.
This study is concerned with the selection of the main stadium for the World Cup football game to be held in Korea in 2002. Alternatives are (1) new construction of the main stadium at Sangam; (2) and remodeling Jamsil stadium constructed for Olympic in 1988; remodeling Munhak stadium in Inchon. For comparison purpose, we consider four decision attributes (environmental, economy. political and technical factors) under which several detailed sub-attributes are defined. Various multi-criteria decision-making tools such as AHP and TOPSIS are applied to find the best location. Our study results indicate that the best selection is remodeling Jamsil stadium. This appears due to heavy emphasis on economy factor in our analysis.
Determining the optimal levels of the technical attributes (TAs) of a product to achieve a high level of customer satisfaction is the main activity in the planning process for quality function deployment (QFD). In real applications, the number of customer requirements for developing a single product is quite large, and the number of converted TAs is also high so the size of the house of quality (HoQ) becomes huge. Furthermore, the TA levels are often discrete instead of continuous and the product market can be divided into several market segments corresponding to the number of HoQ, which also unacceptably increases the size of the QFD optimization problem and the time spent on making decisions. This paper proposed a genetic algorithm (GA) solution approach to finding the optimum set of TAs in QFD in the above situation. A numerical example is provided for illustrating the proposed approach. To assess the computational performance of the GA, tests were performed on problems of various sizes using a fractional factorial design.
Guide robots that provide services in public places have recently emerged as a non-face-to-face solution with the spread of COVID-19 and are growing. However, most guide robots provide only the same level of intelligence and the same interaction in different and changing environments. Therefore, its usefulness is limited and customers' interest is quickly lost. To solve this problem, it is necessary to develop social intelligence that can improve the robot's environment and situational awareness performance, and to continuously maintain customer interest by providing personalized and situational services. In this study, we developed guide robot services based on social HRI components that provides multi-modal context-aware. We evaluated service usefulness by measuring user satisfaction and frequency of use of the service through the survey. We analyzed the service quality attributes to identify the differentiating factors of guide robot based on social HRI components.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.105-108
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2021
Generative adversarial networks (GANs) have reached a great result at creating the synthesis image, especially in the face generation task. Unlike other deep learning tasks, the input of GANs is usually the random vector sampled by a probability distribution, which leads to unstable training and unpredictable output. One way to solve those problems is to employ the label condition in both the generator and discriminator. CelebA and FFHQ are the two most famous datasets for face image generation. While CelebA contains attribute annotations for more than 200,000 images, FFHQ does not have attribute annotations. Thus, in this work, we introduce a method to learn the attributes from CelebA then predict both soft and hard labels for FFHQ. The evaluated result from our model achieves 0.7611 points of the metric is the area under the receiver operating characteristic curve.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2007.11a
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pp.121-129
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2007
Recently a multi-attribute structure analysis method is one of the evident areas of important points in the decision support system analysis. This research developed an internet/intranet-based solution builder for a three-step decision support system using fuzzy-AHP in the view of 1) brainstorming far the idea generation, 2) fuzzy-AHP (fuzzy analytic hierarchy process) as a multi-attribute structured analysis method and 3) aggregation logic model to integrate the results of individual analysis. We applied this decision support system to the make-or-buy decision problem for school foodservice system considering the multi-attributes in the decision making. A computer program is developed and demonstrated it internet/intranet-based decision problem. It was known that this solution builder provides decision makers a good tool for mate-of-buy group decision making.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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