Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.44
no.6
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pp.124-136
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2002
A freshwater lake water quality management system(FLAQUM) was developed to help regional manager for the water quality of a rural basin. The integrated user interface system FLAQUM written in Visual Basic, includes three subsystems such as a database management system, basin pollutant loads simulation model using SWMM model and freshwater lake water quality simulation model using WASP5 model. Pollutant load simulation model was applied to simulate the discharge and pollutant loading from the watershed, and freshwater lake water quality model was applied to analyze the changes in water quality with respect to watershed pollutant loads, and this model could be used in planning to control watershed pollutant source for water quality management. Database management system was constructed fur all input and output data processing, and it can be used to analyze statistical characteristics using constructed data. Results are displayed both graph and text for convenience of user. The results of FLAQUM application to Boryeong freshwater lake showed that the lake was in eutrophic condition. The major contribution of pollution comes from tributary No.1 and No.4, which have a large number of livestock farms. Therefore, water quality management must be focused on appropriate management of the livestock farming in the two breanchs.
This paper illustrates a prototyping framework of the documentation-standards retrieval system via the data mining approach for enhancing software development quality. We first present an approach for designing a retrieval algorithm based on data mining, with the three basic technologies of machine learning, statistics and database management, applied to this system to speed up the searching time and increase the fitness. This approach derives from the observation that data mining can discover unsuspected relationships among elements in large databases. This observation suggests that data mining can be used to elicit new knowledge about the design of a subject system and that it can be applied to large legacy systems for efficiency. Finally, software development quality will be improved at the same time when the project managers retrieving for the documentation standards.
In principle, data from all databases and systems managed by the Ministry of Defense or public institutions must be guaranteed to have a certain level of quality or higher, but since most information systems are built and operated, data quality management for all systems is realistically limited. Most defense data is not disclosed due to the nature of the work, and many systems are strategically developed or integrated and managed by the military depending on the need and importance of the work. In addition, many types of data that require data quality management are being accumulated and generated, such as sensor data generated from weapon systems, unstructured data, and artificial intelligence learning data. However, there is no data quality management guide for defense data and a guide for selecting quality control targets, and the selection criteria are ambiguous to select databases and systems for quality control of defense data according to the standards of the public data quality management manual. Depends on the person in charge. Therefore, this paper proposes criteria for selecting a target system for quality control of defense data, and describes the relationship between the proposed selection criteria and the selection criteria in the existing manual.
Data Technology (DT) is a new technology which deals with data collection, data analysis, information generation from data, knowledge generation from modelling and future prediction. DT is a newly emerged interdisciplinary science & technology in this 21st century knowledge society. Even though the main body of DT is applied statistics, it also contains management information system (MIS), quality management, process system analysis and so on. Therefore, it is an interdisciplinary science and technology of statistics, management science, industrial engineering, computer science and social science. In this paper, first of all, the definition of DT is given, and then the effects and the basic properties of DT, the differences between IT and DT, the 6 step process for DT application, and a DT example are provided. Finally, the relationship among DT, e-Statistics and Data Mining is explained, and the direction of DT development is proposed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.3
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pp.50-60
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2018
The use of Project Management Information System (PMIS) is increasing in project management industries such as construction, defense, manufacturing, software development, telecommunication, etc. It is generally known that PMIS helps to improve the quality of decision making in project management, and consequently improves the project performance. However, how much and which parts of project management performance are affected by PMIS still need to be studied further. The purpose of this study is to investigate the impact of PMIS quality on project management performance. We collected data from various project based industries such as construction, defense, manufacturing, software development and telecommunication by using survey questionnaire. PMIS quality was measured in three dimensions. They are system quality, information quality and service quality. Project management performance was measured in nine variables such as time reduction, work accuracy, cost management, etc. Statistical analyses such as multiple regression were used to analyze the data. The results showed that PMIS quality had significant impacts on the project management performance and user satisfaction. It was notable that only two dimensions out of the three PMIS quality dimensions, system quality and information quality, affected the project management performance. Also, it was found that PM performance played a mediating role between PMIS and user satisfaction, and between PMIS and reuse intention. The contribution of this research is that it helps to clarify what aspects of PMIS affect the project management performance and user satisfaction.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2006.04a
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pp.142-148
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2006
Data mining is a useful tool for analyzing data from different perspectives and for summarizing them into useful information. Recently, the data mining methods are applied to solving quality problems of the manufacturing processes. This paper discusses the problems of construction of a quality mining system, which is based on the various data mining methods. The quality mining system includes recipe optimization, significant difference test, finding critical processes, forecasting the yield. The contents and system of this paper are focused on the TFT-LCD manufacturing process. We also provide some illustrative field examples of the quality mining system.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.34
no.3
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pp.71-78
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2011
This parer proposes application of quality costing system in quality improvement area. Cost of quality in quality improvement area provides a valuable of both providing the need for improvement and giving a starting point for project. WQCMS(Web-based Q-Cost Management System) have ability to collect and analyze quality data generated from various different departments in the inside or outside of the enterprise without any limitations, if end-users are able to access wide area network. It provides the capability to integrate quality information from database and to generate various easy analysis reports to management's needs using built-in analysis tool modules with real-time. Web-based quality cost management system to measure the performance of quality improvement activities in the business firms. This paper proposes standard model for quality cost process in quality improvement area.
Purpose: The purpose of this study is to design a system for quality management and improvement of overall public services. Methods: Literature Review, Framework Design Method, Case Studies Analysis Results: Public Service Quality Management Principles, Definition of Public Services Quality Management Areas, Quality Management Guidelines, Service Quality Management Tools Conclusion: In this study, a study case of the public service quality management framework, which is a system that supports overall quality management and continuous quality improvement of public services, is presented. The management system was designed based on the existing research results and domestic and foreign cases of public service standardization, targeting the entire public service.
The purpose of this study is to develop Water Quality Management System(WQMS), which performs calculating pollutant discharge and forecasting water quality with water pollution model. Operational water quality management requires not only controlling pollutants but acquiring and managing exact information. A GIS software, ArcView was used to enter or edit geographic data and attribute data, and MapObject was used to customize the user interface. PCI, a remote sensing software, was used for deriving land cover classification from 20 m resolution SPOT data by image processing. WQMS has two subsystems, Database Subsystem and Modelling subsystem. Database subsystem consisted of watershed data from digital map, remote sensing data, government reports, census data and so on. Modelling subsystem consisted of NSPLM(NonStorm Pollutant Load Model)-SPLM(Storm Pollutant Load Model). It calculates the amount of pollutant and predicts water quality. This two subsystem was connected through graphic display module. This system has been calibrated and verified by applying to Mokhyun stream watershed.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.42
no.5
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pp.103-113
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2000
A decision support system DSS-WQMRA (Decision Support System-Water Quality Management in Rural Area) was developed to help regional planners for the water quality management in a rural basin. The integrated model DSS-WQMRA, written in JAVA, includes four subsystems such as a GIS, a database, water quality simulation models and a decision model. In the system, the GIS deals with landuse and the location of pollutant sources. The database manages each data and supplies input data for various water quality simulation models. the water quality simulation model is composed of the GWLF( Generalized Watershed Loading Function), PCLM(Pollutant Loading Calculation Module) and the WASP5 model. The decision model based on mixed integer programming is designed to determine optimal costs and thus allow the selection of managemental practices to meet the water quality criteria. The methodology was tested with an example application in the Bokha River Basin, Kyunggi Province in Korea. It was proved that the integrated model DSS-WQMRA could be very useful for water quality management including the non-point source pollution in rural areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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