Purpose: This paper aims at improving inefficiency of an existing posterior preference articulation method proposed for dual response surface optimization. The method generates a set of non-dominated solutions and then allows a decision maker (DM) to select the best solution among them through an interval selection strategy. Methods: This paper proposes an iterative posterior preference articulation method, which repeatedly generates the predetermined number of non-dominated solutions in an interval which becomes gradually narrower over rounds. Results: The existing method generates a good number of non-dominated solutions not used in the DM's selection process, while the proposed method generates the minimal number of non-dominated solutions necessitated in the selection process. Conclusion: The proposed method enables a satisfactory compromise solution to be achieved with minimal cognitive burden of the DM as well as with light computation load in generating non-dominated solutions.
The analytic hierarchy process (AHP), a well-known and useful decision making method, has been applied to R&D project evaluation and selection. The objective of this study is to propose a new model for evaluating and selecting R&D projects of Samsung Electro-Mechanics, the top manufacturer of electronic components in Korea, using the AHP. To show the validity of the new model, we strived to successively compare the final priorities for R&D projects with the priorities obtained by the existing model and the new model respectively.
Selecting promising technology is becoming more and more difficult due to the increased number and complexity. In this study, we propose hybrid AHP/DEA-AR method and hybrid AHP/DEA-AR-G method to evaluate efficiency of technology alternatives based on ordinal rating data collected through survey to technology experts in a certain field and select efficient technology alternative as promising technology. The proposed method normalizes rating data and uses AHP to derive weights to improve the credibility of analysis, then in order to avoid basic DEA models' problems, use DEA-AR and DEA-AR-G to evaluate efficiency of technology alternatives. In this study, we applied the proposed methods to clean technology and compared with the basic DEA models. According to the result of the comparison, we can find that the both proposed methods are excellent in confirming most efficient technology, and hybrid AHP/DEA-AR method is much easier to use in the process of technology selection.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2006.05a
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pp.563-564
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2006
In silicon wafer manufacturing process, the grinding process has been adopted to improve the flatness of water. The grinding of wafer is usually used by the infeed grinding machine. Grinding conditions are spindle speed, feed speed, rotation speed, grinding stone etc. But grinding condition selection and analysis is so difficult in grinding machine. In the intelligent grinding system based on knowledge many researchers have studied expert system, neural network, fuzzy etc. In this paper we deal grinding condition selection method, Taguchi method and Genetic Analysis.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.5
no.2
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pp.35-43
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2015
Project Management Consultant (PMC) plays a vital role in the overall performance of any project. Selecting right PMC for right project is the most crucial challenge for any construction owner. Thus, PMC selection is one of the main decisions made by owners at the early phase of construction project. It is not easy for the project owner to select a competent PMC due to the fuzziness, imprecision, vagueness, incomplete and qualitative criteria of the decision. This paper presents a model for selecting PMC contractor using the Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP). And a fuzzy number based framework is proposed to be a viable method for PMC contractor selection. A case study to illustrate the application of the model is also presented in this paper.
In this paper, a new error concealment algorithm is proposed for the H.264 standard. The algorithm consists of two processes. The first process uses a fuzzy logic method to select the size type of lost blocks. The motion vector of a lost block is calculated from the current frame, if the motion vectors of the neighboring blocks surrounding the lost block are discontinuous. Otherwise, the size type of the lost block can be determined from the preceding frame. The second process is an error concealment algorithm via a proposed adapted multiple-reference-frames selection for finding the lost motion vector. The adapted multiple-reference-frames selection is based on the motion estimation analysis of H.264 coding so that the number of searched frames can be reduced. Therefore the most accurate mode of the lost block can be determined with much less computation time in the selection of the lost motion vector. Experimental results show that the proposed algorithm achieves from 0.5 to 4.52 dB improvement when compared to the method in VM 9.0.
This study deals with the problem of selecting 6 sigma projects. Traditionally, such selection was based on CTQ (critical to quality) or COPQ (cost of poor quality) derived within business units. Since the objective of 6 sigma is to achieve business goals in a short period, 6 sigma projects should be selected and carried out in coincidence with the whole company's strategies. This paper proposes two methods of selecting 6 sigma projects: one is to identify CTQ's by analyzing the company's BSC's (balanced score card) and then deploying them into subunits of the company and the other is to identify those projects with large hidden COPQ or cost of waste by applying value stream analysis and process model simulation to derive process cost models.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.6B
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pp.631-641
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2011
Digital Multimedia Broadcasting (DMB) and Internet Protocol Television (IPTV) are now in commercial service, tearing down the traditional boundaries between the telecommunications and broadcasting sectors. These latest developments also hold important implications for research projects in related areas. Both telecommunications and broadcasting being fields with a strong service orientation, market demand should be the primary consideration when selecting research and development (R&D) projects in these areas. This study presents a process for selecting converged telecommunications-broadcasting technology development projects from a demand-oriented perspective, using criteria that are based on projected future demand characteristics. Aimed at increasing the efficiency of the R&D project selection process in telecommunications and broadcasting convergence, this study can point out new directions in R&D management in this field.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.54
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pp.13-26
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2000
Machining route selection to produce parts should be based on shop flow information because of input data at scheduling tasks and is one of the main problem in process planning. This paper addresses the problem of machining route selection in multi-stage process with machine group included a similar function. The model proposed is formulated as 0-1 integer programing considering the relation of parts and machine table size, avaliable time of each machine for planning period, and delivery date. The objective of the model is to minimize the sum of processing, transportation, and setup time for all parts. Genetic algorithm approach is developed to solve this model. The efficiency of the approach is examined in comparison with the method of branch and bound technique for the same problem. Also, this paper is to solve large problem scale and provide it if the multiple machining routes are existed an optimal solution.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.1
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pp.84-89
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2022
For system maintenance optimization, it is necessary to establish a state information system by CBM+ including CBM and RCM, and sensor selection for CBM+ application requires system process for function model analysis at the early design stage. The study investigated the contents of CBM and CBM+, analyzed the function analysis tasks and procedures of the system, and thus presented a D-FMEA based sensor selection inference methodology at the early stage of design for CBM+ application, and established it as a D-FMEA based sensor selection inference process. The D-FMEA-based sensor inference methodology and procedure in the early design stage were presented for diesel engine sub assembly.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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