The paper presents a case study with application of a performance measurement questionnaire in analyzing a semi-conductor-related manufacturing company. The case may contribute to the development of strategic performance measurement system. The questionnaire contains considerable non-financial measurement indices as well as financial ones, which may strengthen the strategic aspect of measurement system. The strategy, actions, and measures have to be balanced through communication process in an organization. The result shows the usefulness of the congruence and consensus analysis of performance factors in effectively managing strategic action programs and identifying investment task areas to be targeted.
건설프로젝트는 현장여건의 변화와 불확실성으로 신뢰성 높은 계획을 수립하기 힘들고 따라서 건축시공시뮬레이션 시스템의 도입으로 그러한 문제점을 해결하고 신뢰성 높은 계획을 수립하려는 노력을 보이고 있다. 그러나 현시점의 시뮬레이션 시스템은 단순 애니메이션 용도로만 사용되고 실제 엔지니어링 업무를 지원하는 경우도 드물다. 최근 들어 이러한 한계점을 탈피하고 보다 시뮬레이션 시스템을 보다 적극적으로 사용하기 위한 연구와 개발이 이루어지고 있다. 하지만 BIM의 가장 핵심이 업무 효율성이라는 점에서 이러한 BIM기반 건축시공시뮬레이션시스템 등의 BIM기반 시스템은 성능 분석이 매우 필요한 요소라고 판단된다. 본 연구에서는 이를 위하여 시뮬레이션의 핵심 업무 프로세스를 정의하고 표준 시나리오를 정의하여 이를 기준으로 성능을 분석하는 방법론을 제시함으로써 좀 더 효율적이고 적극성을 갖춘 시뮬레이션 시스템 개발을 가능하게 하고자 한다.
Today, the importance of test and evaluation of defense systems is increasing day by day. In performing efficient defense systems test works, process improvement based on quantitative management is essential. The purpose of this paper is to present the results of process improvement for the defense systems test works of the test organization based on quantitative management activities. As a methodology to confirm process improvement performance, the 'MPM(Managing Performance and Measurement)' practice area of the CMMI model was applied. The quantitative management model for defense systems test works was developed so that it could be practically applied not only to the entire test organization but also to the organization at the department level that actually performs the test work. Finally, the application cases of the quantitative management model for defense system test works and the results of process improvement were described.
Purpose: The aim of this study was to develop a performance measurement scale for nurses in the hospital setting and to test the reliability and validity of the scale. Methods: This study was conducted in three phases including an application of conceptual framework, development of scale items, and test of validity and reliability of the scale. In order to test validity and reliability, data was collected from 1,966 nurses who work in twenty eight hospitals nation-wide. The data was analyzed by the SAS 8.0 program using descriptive statistics, factor analysis, and reliability coefficients. Results: The Performance measurement scale consisted of 4 factors which included competency, attitude, willingness to improve, and application of nursing process, and a total of 17 items. The Four factors explained 63.45% of the total variance, and Cronbach's alpha of the scale was.92. Conclusion: The performance measurement scale developed by this study is a reliable and valid instrument that is utilized effectively to evaluate the performance of hospital nurses. Furthermore, it could be used as a sloping stone to assess educational needs of nurses, develop professionalism among nurses, and improve quality of nursing care in the hospital setting.
Load measurement, which is performed based on IEC 61400-13, consists of three stages: the stage of collecting huge amounts of load measurement data through a measurement campaign lasting for several months; the stage of processing the measured data, including data validation and classification; and the stage of analyzing the processed data through time series analysis, load statistics analysis, frequency analysis, load spectrum analysis, and equivalent load analysis. In this research, we pursued the development of an analysis software in MATLAB to save labor and to secure exact and consistent performance evaluation data in processing and analyzing load measurement data. The completed analysis software also includes the functions of processing and analyzing power performance measurement data in accordance with IEC 61400-12. The analysis software was effectively applied to process and analyse the load measurement data from a demonstration research for a 750 kW direct-drive wind turbine generator system (KBP-750D), performed at the Daegwanryeong Wind Turbine Demonstration Complex. This paper describes the details of the analysis software and its processing and analysis stages for load measurement data and presents the analysis results.
Recently, Korean government demands that public sectors like railway construction should improve their management efficiency. It is necessary for railway construction supported by government budget to aim at the companywide management efficiency. The Balanced Scorecard (BSC) is known as integrated performance management framework that helps a company to translate strategic objective info relevant performance within an organization. This paper focuses on relationship between KPIs (Key Performance Indicators) used to measure the performance of railway construction industry and process KPT for BPM (Business Process Management). Also, the vision and strategies of the railway construction is introduced, and the CSFs (Critical Success Factors) and the KPI based on BSC is developed. Finally, this paper explores that there is a possibility to fulfill the strategic objectives of railway construction industry through the connectivity between KPI based on BSC and process KPI based on BPM. We explain the detailed procedures with an example of railway construction industry.
There have been many research works for the indirect cutting force measurement in machining process, which deal with the case of one-axis cutting process. In multi-axis cutting process, the main difficulties to estimate the cutting forces occur when the feed direction is reversed. This paper presents the indirect cutting force measurement method in contour NC milling processes by using current signals of servo motors. An artificial neural network (ANN) system are suggested. An artificial neural network(ANN) system is also implemented with a training set of experimental cutting data to measure cutting force indirectly. The input variables of the ANN system are the motor currents and the feedrates of x and y-axis servo motors, and output variable is the cutting force of each axis. A series of experimental works on the circular interpolated contour milling process with the path of a complete circle has been performed. It is concluded that by comparing the ANN system with a dynamometer measuring cutting force directil, the ANN system has a good performance.
The probability hypothesis density (PHD) filter is an effective means to track multiple targets in that it avoids explicit data associations between the measurements and targets. However, the target birth intensity as a prior is assumed to be known before tracking in a traditional target-tracking algorithm; otherwise, the performance of a conventional PHD filter will decline sharply. Aiming at this problem, a novel target birth intensity scheme and an improved measurement-driven scheme are incorporated into the PHD filter. The target birth intensity estimation scheme, composed of both PHD pre-filter technology and a target velocity extent method, is introduced to recursively estimate the target birth intensity by using the latest measurements at each time step. Second, based on the improved measurement-driven scheme, the measurement set at each time step is divided into the survival target measurement set, birth target measurement set, and clutter set, and meanwhile, the survival and birth target measurement sets are used to update the survival and birth targets, respectively. Lastly, a Gaussian mixture implementation of the PHD filter is presented under a linear Gaussian model assumption. The results of numerical experiments demonstrate that the proposed approach can achieve a better performance in tracking systems with an unknown newborn target intensity.
A Bayesian probabilistic method is proposed for online estimation of the process noise and measurement noise parameters for Kalman filter. Kalman filter is a well-known recursive algorithm for state estimation of dynamical systems. In this algorithm, it is required to prescribe the covariance matrices of the process noise and measurement noise. However, inappropriate choice of these covariance matrices substantially deteriorates the performance of the Kalman filter. In this paper, a probabilistic method is proposed for online estimation of the noise parameters which govern the noise covariance matrices. The proposed Bayesian method not only estimates the optimal noise parameters but also quantifies the associated estimation uncertainty in an online manner. By utilizing the estimated noise parameters, reliable state estimation can be accomplished. Moreover, the proposed method does not assume any stationarity condition of the process noise and/or measurement noise. By removing the stationarity constraint, the proposed method enhances the applicability of the state estimation algorithm for nonstationary circumstances generally encountered in practice. To illustrate the efficacy and efficiency of the proposed method, examples using a fifty-story building with different stationarity scenarios of the process noise and measurement noise are presented.
신뢰할 수 있는 공정 감시와 진단은 생산 공정의 안전과 최종제품의 품질을 보장이라는 관점에서 중요하다. 공정진단의 목적은 특정한 공정 이상의 원인을 밝혀내는 것이다. 본 연구에서는 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 여기서는 공정데이터를 비선형 데이터 표현기법을 통해 변환함으로써 데이터의 크기를 줄이며 효율적인 데이터 표현이 가능하다. 추가적인 단계로서 공정 데이터의 전처리 과정을 통해 진단에 무관한 공정 패턴을 제거하고 진단 성능을 높이고자 한다. 진단 성능을 평가하기 위해 회분식 공정에 대한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 및 전처리 과정이 없는 방법론에 비해 향상된 진단 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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