Recently as the manufacturers want competitiveness in dynamically changing environment, they are trying a lot of efforts to be efficient with their production systems, which may be achieved by diminishing unplanned operation stops. The operation stops and maintenance cost are known to be significantly decreased by adopting proper maintenance strategy. Therefore, the manufacturers were more getting interested in scheduling of exact maintenance scheduling to keep smooth operation and prevent unexpected stops. In this paper, we proposedan integrated maintenance approach in injection molding manufacturing line. It consists of predictive and preventive maintenance approach. The predictive maintenance uses the statistical process control technique with the real-time data and the preventive maintenance is based on the checking period of machine components or equipment. For the predictive maintenance approach, firstly, we identified components or equipment that are required maintenance, and then machine parameters that are related with the identified components or equipment. Second, we performed regression analysis to select the machine parameters that affect the quality of the manufactured products and are significant to the quality of the products. By this analysis, we can exclude the insignificant parameters from monitoring parameters and focus on the significant parameters. Third, we developed the statistical prediction models for the selected machine parameters. Current models include regression, exponential smoothing and so on. We used these models to decide abnormal patternand to schedule maintenance. Finally, for other components or equipment which is not covered by predictive approach, we adoptedpreventive maintenance approach. To show feasibility we developed an integrated maintenance support system in LabView Watchdog Agent and SQL Server environment and validated our proposed methodology with experimental data.
Background: In 2018, the government increased the fee for the magnetic resonance imaging (MRI) image deciphering services of the external hospital to discourage the redundant MRI scan and to induce appropriate use of the MRI services. It is important to evaluate the effect of the policy to provide the basis for establishing other MRI-related policies. Methods: The healthcare data of the patients who had brain MRI scans were organized by episode and analyzed using the panel study in order to find out the effect of the MRI-related policy on the substitution effect and the medical expenses. Results: As a result of the increase in the fee of deciphering the MRI image, there has been an uplift in deciphering the MRI scan of the external hospital. It implies that more hospitals chose to use the MRI scan taken by other clinics or hospitals, rather than the MRI scan taken at their own facilities. Conclusion: The research results imply that a policy that facilitates the exchange of the medical image data between the hospitals is needed in order to establish an efficient management system of the healthcare resources. Such improvement is expected to reduce the social cost and contribute to the stability in the finance of national health insurance.
본 연구는 학교공사의 공사기간을 산정할 때 공사 목적물의 품질 및 공사의 안전성과 경제성을 확보하며 공사의 규모와 학사의 일정, 지역여건(민원발생) 등을 고려한 해당 지역 또는 교육청에 최적화된 공사유형별 적정 공사기간 산정을 위해 A교육청의 학교시설 환경개선 공사사례를 바탕으로 공사기간 연장 사유 등의 사례를 분석하였다. 공사기간 사례 분석을 위해 A교육청 관할의 학교공사 분석 기상자료개방포털 자료 분석, 2단계 통계분석을 종합적으로 검토하여 학교시설 적정공사기간을 산정하는 것으로 설정하였다. 향후 학교시설 적정공사기간 산정을 다양한 사례 분석을 통해 합리적이고 체계적인 방법으로 산정하여 공사기간을 설정하는 것이 필요하다.
A cost analysis for hospitalized patients was performed based on the KDRG classification in order to determine an appropriate nursing fee under the PPS(Prospective Payment System). The data was collected from 20 nursing units of three tertiary hospitals and two secondary hospitals from August 26 to September 15, 1996. The study consisted of 148 inpatients diagnosed for lens procedures(KDRG 03900), tonsillectomy &/or adenoidectomy(KDRG 16100), Cesarean section(KDRG 37000), or vaginal delivery(KDRG 37300) without any complications. The direct or indirect nursing hours of each patients were measured. Then, direct or indirect nursing expenditures of four nursing units, operating room and delivery room were computed. Finally, the resources used including average total nursing hours, average length of stay and average nursing cost of each KDRG were estimated as follows; 1) The average total nursing hours were 640 minutes for lens procedures, 403 minutes for tonsillectomy &/or adenoidectomy, 934 minutes for appendectomy with complicated principal diagnosis, 1,094 minutes for Cesarean section and 631 minutes for vaginal delivery. Significant differences were found in average total nursing hours among hospitals. 2) The average length of stay in lens procedures were 5 days, 4 days for tonsillectomy &/or adenoidectomy, 6 days for appendectomy with complicated principal diagnosis, 8 days for Cesarean section and 3 days for vaginal delivery. All results were within normal determined by the Ministry of Health and Welfare although significant differences existed among hospitals, especially with average length of stay for leng procedures between tertiary hospitals and secondary hospitals which was greater than for those of others. 3) The average nursing cost were 87,146 Won for lens procedures, 69,600 Won for tonsillectomy &/or adenoidectomy, 128,337 Won for appendectomy with complicated principal diagnosis, 151,769 Won for Cesarean section and 85,403 Won for vaginal delivery. These costs were 7.6%, 13.0%, 13.0%, 16.0% and 22.0%, respectively, of the official price fixed by the Ministry of Health and Welfare under the prospective payment system. Research for the analysis of nursing costs according to the severity of illness for those KDRGs shoud be carried out within the period of the PPS pilot project. In addition, a proper nursing fee schedule for a new reimbursement system based upon the result of the above research should be prepared in the near future.
Introduction: Tobacco use is a leading cause of deaths and disabilities in India, killing about 1.2 lakh people in 2010. About 29% of adults use tobacco on a daily basis and an additional 5% use it occasionally. In Odisha, non-smoking forms are more prevalent than smoking forms. The habit has very high opportunity cost as it reduces the capacity to seek better nutrition, medical care and education. In line with the WHO Framework Convention on Tobacco Control (FCTC), the Cigarettes and Other Tobacco Products Act (COTPA) is a powerful Indian national law on tobacco control. The Government of Odisha has shown its commitment towards enforcement and compliance of COTPA provisions. In order to gauge the perceptions and practices related to tobacco control efforts and level of enforcement of COTPA in the State, this cross-sectional study was carried out in seven selected districts. Materials and methods: A semi-structured interview schedule was developed, translated into Odiya and field-tested for data collection. It mainly contained questions related to knowledge on provisions of section 4-7 of COTPA 2003, perception about smoking, chewing tobacco and practices with respect to compliance of selected provisions of the Act. 1414 samples were interviewed. Results: The highest percentage of respondents was from the government departments. 73% of the illiterates consumed tobacco as compared to 34% post graduates. 52.1% of the respondents were aware of Indian tobacco control laws, while 80.8% had knowledge about the provision of the law prohibiting smoking in public places. However, 36.6% of the respondents reported that they had 'very often' seen tobacco products being sold 'to a minor', while 31.2% had seen tobacco products being sold 'by a minor'. In addition, 24.8% had 'very often' seen tobacco products being sold within a radius of 100 yards of educational institutions.
고전적인 클라이언트-서버 데이터베이스 시스템은 동시 클라이언트가 많을 경우 범위성에서 한계를 가지는 것은 많은 연구 결과를 통해 알려져 있다. 사용자들의 자료이용의 유사성 기반 다계층 데이터베이스 시스템은 유사한 자료 이용 행태를 나타내는 클라이언트들을 논리적 클러스터들로 분할한다. 그 결과로 클러스터 내부에서의 자료객체 요구 만족도를 최적화하여 서버에 대한 부하는 줄어들 뿐 아니라, 객체 요구에 대한 응답시간은 최소화된다. 이 시스템의 목적을 위해서 유사한 자료이용 행태에 기반한 클러스터링의 관리가 매우 중요한 구성요소이다. 오프라인 방식은 전체 클러스터링의 질을 최적화 하지만, 그 비용과 수행 시기 선택에 따른 안정적인 시스템 성능 관리 측면을 신중하게 고려하여야 한다. 이 논문에서는 자료이용 유형에 생기는 변화를 실시간 인지하여 시스템 구성을 변경하는 방법론을 제안한다. 마지막으로 온라인 변화 인식의 유효성을 예시하고, 온라인 시스템 재구성의 구현 가능성과 기술적 완성도를 검증한다.
Purpose: The study is aimed to identify the national cultural dimensions that are affecting the quality management (QM) maturity level and the project quality performance, and analyze their relationships. Methods: This study collected the data of QM Maturity level based on Crosby's QM maturity model and the project quality performance using the Iron Triangle (Quality, Time/Schedule and Cost) from the employees who are participating in the ITER Project across the major 8 countries (China, France, Italy, Japan, Korea, Russia, U.K. and U.S.A.). Three research hypotheses are proposed concerning the national cultural dimensions in this study and Hofstede's five cultural dimensions framework are used for the statistical test. Results: The results are two folds in the study: First, there is a significant positive correlation between the QM maturity level and the project quality performance. Second, three cultural dimensions (Collectivism, Large Power Distance and Strong Uncertainty Avoidance) and five cultural dimensions (Collectivism, Large Power Distance, Strong Uncertainty Avoidance, Feminity and Long Term Orientation) have a positive impact on the QM maturity level and the project quality performance respectively. Conclusion: From the results, the understanding and consideration of the culture difference among the countries participating International Collaboration R&D project are recommended.
컨테이너 터미널에서의 선석 및 크레인 일정계획은 일정 기간 동안 입항 예정인 선박들을 대상으로 선석을 배정하고 접안 시기와 기간을 결정하며, 또한 각 선박별로 컨테이너를 싣고 내릴 크레인을 배정하되 각 크레인의 서비스 시작과 완료시간까지 지정하는 전 과정을 포함한다. 이 문제는 본적으로 서로 시간적 공간적으로 복잡한 제약 관계에 있는 여러 선석들과 크레인들을 충돌 없이 각 선박에 할당하여야 하는 제약조건 만족 문제인 동시에, 각 선박의 희망 입출항 시간을 최대한 존중하면서 터미널의 운영비용을 최소화할 수 있는 계획안을 도출해야 하는 최적화 문제이기도 하 다. 본 논문에서는 이 문제의 해결을 위해 제약만족 탐색기법을 동원하여 먼저 제약조건을 만족하는 해를 찾은 뒤, 제약조건을 만족하는 범위 내에서 보다 최적의 해를 유도해 내기 위해 휴리스틱 교정 기법을 제약만족 탐색기법의 틀 내에서 반복적으로 적용하는 방안을 제시하고 있다. 실제 부산 신선대 컨테이너 터미널의 데이터를 이용한 실험 결과 현장 전문가가 만족할 만한 수준의 일정 계획을 신속하게 수립할 수 있음을 확인하였다.
The e-CALLISTO is a network of CALLISTO (Compact Astronomical Low-frequency, Low-cost Instrument for Spectroscopy in Transportable Observatories) spectrometers which detect solar radio bursts 24 hours a day in frequency range 45-870 MHz. The number of channels per spectrum is 200 and the time resolution of whole spectrum is 0.25 second. The Korean e-CALLISTO station was developed by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) collaborating with Swiss Federal Institute of Technology Zurich (ETH Zurich) since 2007. In this paper, we report replacement of the tracking mount and development of the control program using Visual C++/MFC. The program can make the tracking mount track the Sun and schedule CALLISTO to start and to finish its observation automatically using the Solar Position Algorithm (SPA). Daily tracking errors (RMSE) are 0.0028 degree in azimuthal axis and 0.0019 degree in elevational axis between 2014 January and 2015 July. We expect that the program can save time and labor to make the observations of solar activity for space weather monitoring, and improve CALLISTO data quality due to the stable and precise tracking methods.
It is very important to manage the position of the blocks in the shipyard where the work is completed, or the blocks need to be moved for the next process operation. The moving distance of the block increases according to the position of the block stockyard. As the travel distance increases, the number of trips and travel distance of the transporter increases, which causes a great deal of operation cost. Currently, the selection of the block position in the shipyard is based on the know-how of picking up a transporter worker by the production schedule of the block, and the location where the block is to be placed is determined according to the situation in the stockyard. The know-how to select the position of the block is the result of optimizing the position of the block in the shipyard for a long time. In this study, we used the accumulated data as a result of the operation of the yard in the shipyard and tried to select the location of blocks by learning it. Decision tree learning algorithm was used for learning, and a prototype was developed using it. Finally, we prove the possibility of selecting a block stockyard through this algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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