As the global market becomes more competitive, manufacturing industries face relentless pressure caused by a growing tendency of greater varieties of products, shorter manufacturing cycles and more sophisticated customer requirements. Efficient and effective supplier selection and order allocation decisions are, therefore, important decisions for a manufacturer to ensure stable material flows in a highly competitive supply chain, in particular, when customers are willing to accept products with less desirable product attributes (e.g., color, delivery date) for economic reasons. This paper attempts to solve optimally the challenging problem of supplier selection and order allocation, taking into consideration the customer flexibility for a manufacturer producing multi-products to satisfy the customers' demands in a multi period planning horizon. A new mixed integer programming model is developed to describe the behavior of the supply chain. The objective is to maximize the manufacturer's total profit subject to various operating constraints of the supply chain. Due to the complexity and non-deterministic polynomial-time (NP)-hard nature of the problem, an improved genetic approach is proposed to solve the problem optimally. This approach differs from a canonical genetic algorithm in three aspects: a new selection method to reduce the chance of premature convergence and two problem-specific repair heuristics to guarantee feasibility of the solutions. The results of applying the proposed approach to solve a set of randomly generated test problems clearly demonstrate its excellent performance. When compared with applying the canonical genetic algorithm to locate optimal solutions, the average improvement in the solution quality amounts to as high as ten percent.
In order to reduce the lead-time and cost, recently the technology of rapid protoyping and manufacturing(RPM)has been widely used. Machining process is still considered as one of the effective RPM methods that have been developed and currently available in the industry. It also offers practical advantages such as precision and versatility. Some considerations are still required during the machining process. One of the most important points is fixturing. There should be an effective method of fixturing since the fixturing time depends on the complexity of geometry of the part to be machined. In this paper, the rapid manufacturing process has been developed combining machining with automatic filling. The proposed fixturing technique using automatic filling can be widely applicable to free surface type of product such as a fan. In the filling stage, remeltable material is chosen for the filling process. An automatic set-up device attachable to the table of the machine has also been developed. The device ensures the quality during a series of machining operations. This proposed process has shown to be a useful method to manufacture the required products with the reduced the response-time and cost.
본 논문은 DVB-S2 기반 고속 LDPC 복호를 하기 위한 효율적인 CNU(Check Node Update) 계산방식에 대해 분석하였다. LDPC의 복호 속도는 CNU 계산 과정에 의존한다. 기존의 CNU 계산방식에서 LUT를 고려한 SP(Sum-Product)방식은 속도가 늦어지는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 SC-NMS(Self-Corrected Normalized Min-Sum) 방식을 제안한다. LUT 연산을 제거한 MS(Min-Sum) 방식에 정규화 계수 '${\alpha}$'를 곱하는 Normalized Min-Sum(NMS) 방식은 MP 방식보다 성능은 약간 감소하지만 critical path를 없애고 클럭 주기를 줄일 수 있어 구현에 있어서 고속화를 위한 효율적인 CNU 계산방식이다. 또한, 복호과정에서 반복 시 이전 반복에서의 엣지 값과 현재 반복에서의 엣지 값을 비교하여 부호가 바뀌면 신뢰성이 없음을 간주하여 현재 엣지에 "0"을 할당하는 SC(Self-Corrected) 방식을 연구하였다. SC-NMS 방식을 적용하여 시뮬레이션 한 결과, SC-NMS 방식은 SP 방식에 비해 0.1dB의 성능열화를 보였지만, 계산의 복잡도와 복호 속도를 고려했을 때, SC-NMS 방식이 최적의 CNU 계산 방식이라는 것을 확인하였다.
The purposes of this study were to research the behavior of consumption and needs about the female university students to provide useful information which would help finding the marketing source of cosmeceuticals. The sample was consisted of 464 female university students who had experiences of using the cosmeceuticals. Data were analyzed by factor analysis, frequency, x2-test, t-test, ANOVA(LSD) using SPSSWIN. The results were as follows: When the female university students purchased the cosmeceuticals, they considered the effectiveness and the price, so were satisfied with good effect and low price. The most important marketing methods in cosmeceuticals for female university students were through the internet and mail order shopping. Whereas, demerit factors of internet shopping were founded to be the complexity of exchange or refund and the little chance of free samples for trial. The good marketing strategies might be sending trial samples, future payment system after trial period, and/or supporting the event held in the university. Besides, it might be a consideration to have an event for the improvement by public trial. Anti-aging cosmeceutical was the most preferred item for female students, sun protection and whitening cosmetics next in order. Therefore, a target customer for cosmeceuticals might be lowered in age. The purchasing cost system and therapeutic effect of cosmeceuticals had to be developed for 20's. It was necessary to be safe and effective. The factors affecting the level of satisfaction for cosmeceuticals could be categorized into 4; market environment, simplicity of purchase, product merit and additional service. The needs for cosmeceuticals showed significant differences according to grade and kinds of product.
We explore the determinants of long-term relationship between the buyer and the supplier to help suppliers develope a strategy to build long-term relationship with their buyers. Based upon an extensive literature review, we propose three droops of independent variables which may affect long-term relationship, including (a) environmental factors (product complexity, product importance, source dependence, price sensitivity), (b) relational factors(trust, commitment, satisfaction, intention of expansion), (c) operational performance(quality, delivery, cost capability, technical knowhow). The buyer's actual period of relationship with its main supplier is used as a dependent variable. Using hierarchical multiple regression analysis, we empirically test hypotheses, analysing a sample of 290 manufacturing firms in the U.S. The statistical results indicate that the buyer's source dependence, price sensitivity and the supplier's commitment play a significant role in establishing long-term relationship between the buyer and the supplier. However, the supplier's cost capability and technical knowhow in operational performance negatively affect long-term relationship in contrast with our hypotheses. Due to this controversial result, we divide the sample group Into dual sourcing and multiple sourcing environments and reconduct regression analysis in a post hoc manner. The findings show that the supplier's cost capability and technical knowhow are negatively associated with the length of relationship only in the multiple sourcing environment. The results may confirm that both parties' opportunistic behavior is more salient in the multiple sourcing environment than in the single sourcing environment.
To survive competitive global market, textile and fashion business incorporated Supply Chain Management strategy to make product and information flows fast and correct. Especially textile and fashion industry involves many complicated channels from up stream, middle stream, to down stream for delivering their production. Evaluating SCM performance is very critical to make better business profit model. Representative Scor model and BSC method are well fitted into textile and fashion business because of distributional complexity, non-financial factors to be considered, and innovative product characteristics. But there was little study to compare these two methods for textile and fashion business. Therefore, the purpose of this study was to investigate the Scor model and BSC method based upon review of literatures. The results of this study were as follows: Scor model had some strengths which were availability to apply for various industries due to standardized process, operation process emphasized, various customizable factors to compose for the company, and premise on SCM strategic execution. BSC method had some strengths which were the balance including financial and non-financial factors, qualitative analysis, and considering the goal and vision to convey organically from top to bottom of organization. The main differences between them were different scope to deal with performance estimating index from qualitative to quantitative analysis, the scope of human resources to manage, and possibility of performance comparison among companies.
We consider the capacitated lot-sizing and scheduling problem for a paper remanufacturing system that produces several types of corrugated cardboards. The problem is to determine the lot sizes as well as the sequence of lots for the objective of minimizing the sum of setup and inventory holding costs while satisfying the demand and the machine capacity over a given planning horizon. In particular, the paper remanufacturing system has sequence-dependent setup costs that depend on the type of product just completed and on the product to be processed. Also, the setup state at one period can be carried over to the next period. An integer programming model is presented to describe the problem. Due to the complexity of the problem, we modify the existing two-stage heuristics in which an initial solution is obtained and then it is improved using a multi-pass interchange method. To show the performances of the heuristics, computational experiments were done using the real data, and a significant amount of improvement is reported.
The complexity and variability of both the biologicals and the bioassays used to test them led to the use of the reference standard- a sample of the product of defined purity and potency, against which all preparations of that product must be calibrated. In order to prepare and establish KFDA reference standard for recombinant human growth hormone (somatropin), somatropin substance was filled in ampoules in National Institute for Biological Standards and Control (NIBSC). The candidate KFDA reference standard for somatropin (designated as 98/674) was evaluated to determine the suitability of serving as a KFDA reference standard for somatropin by the collaborative study, in which 10 laboratories participated. Physicochemical analysis and in vivo bioassay were performed by direct comparison with the international somatropin standard 88/624. 98/674 was identified as somatropin by SDS-PAGE, IEF, peptide mapping, and HPLC. Determination of somatropin content by SE-HPLC yielded a mean estimate of 2.01 mg somatropin per ampoule. Data from the study also yielded mean values of 0.39 $\pm$ 0.26% for high molecular weight impurities by SE-HPLC and mean values of 2.13 $\pm$ 1.29% for somatropin related proteins by RP-HPLC. Estimates of relative potency by weight gain bioassay in the hypophysectomised rats showed that relative potency of KS 98/674 was 1.07 aganist IS 88/624. Based on the results of the collaborative study, the candidate reference standard for somatropin is suitable to serve as a KFDA reference standard for somatropin.
양면을 뒤집어 입을 수 있는 Jacket처럼, 내부 및 외부 양 쪽 모두 호환이 가능한 행렬을 Jacket 행렬이라 한다. element-wise inverse와 block-wise inverse 과정을 통해 Jacket 행렬은 안 쪽 요소와 바깥쪽 요소 모두를 가진다. 이 개념은 1989년에 저자 중 한 명인 이문호 교수에 의해 이루어진 것으로서, 2000년에는 최종적으로 Jacket 행렬이라 부르게 되었다. 이것은 잘 알려진 Hadamard 행렬의 가장 일반적인 확장으로서, 직교와 비직교 행렬에 대한 성질을 포함하고 있다. Jacket 행렬은 정보 및 통신 분야 이론의 많은 문제들을 해석하는데 이용된다. 본 논문에서는 Jacket 행렬의 성질과 특성, 예를 들어 determinants와 eigenvalues, Kronecker product에 대해서 다룬다. 이 연산들은 신호 처리와 직교 코드 디자인에 매우 유용하다. 또한, 본 논문은 복잡성이 낮은 매우 간단한 수학적 모델을 통해 이들의 유용성을 계산한 결과를 제시한다.
Although assembly sequence planning is an essential task in assembly process planning, it is known as one of the most difficult and time consuming jobs because its complexity is increased geometrically when the number of parts in an assembly is increased. The purpose of this study is to develop a more efficient algorithm for generating assembly sequences automatically. By considering subassemblies, a new heuristic method generates a preferred parallel assembly sequence that can be used in robotic assembly systems. A parallel assembly sequence concept provides a new representation scheme for an assembly in which the assembly sequence precedence information is not required. After an user inputs both the directional mating relation information and the mating condition information, an assembly product is divided into subgroups if the product has cut-vertices. Then, a virtual disassembly process is executed to generate alternate parallel assembly sequences with intermediate assembly stability. Through searching parts relations in the virtual disassembly process, stable subassemblies are extracted from translation-free parts along disassembling directions and this extraction continues until no more subassemblies are existed. Also, the arithmetic mean parallelism formula as a preference criterion is adapted to select the best parallel assembly sequence among others. Finally a preferred parallel assembly sequence is converted to an assembly BOM structure. The results from this study can be utilized for developing CAAPP(Computer-Aided Assembly Process Planning) systems as an efficient assembly sequence planning algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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