BPM(Business Process Management) secures the agility of an enterprise through automation, integration, and optimization of business process. For the successful BPM introduction, the evaluation and selection of suitable processes for BPM are very important. But as to process evaluation and selection standards, in fact, various selection elements exist and they have to be considered. Therefore, it is very difficult to evaluate systematically and reasonably business processes for enterprises or concerned persons that plan to introduce BPM. This paper describes a Web-based business process evaluation model for BPM using BSC(Balanced Scorecard) and fuzzy AHP(Analytic Hierarchy Process). A Web-based business process evaluation system was implemented based on this and it provides many useful business process evaluation results to enterprises or concerned persons that have insufficient experience and knowledge about BPM, and initially plan to implement BPMS(Business Process Management System). Thus, this paper demonstrates the applicability of fuzzy AHP concept in business process evaluation and selection for BPM, and provides a systemic guidance in the decision-making process.
Kano model distinguishes three types of customer requirements, namely, one-dimensional quality, must-be quality, and attractive quality. There are a few methods for classifying a given customer requirement into one of the Kano's quality elements. However, the existing methods have a common limitation in that they are based on Kano evaluation table. Kano evaluation table is not always effective for the classification task, and suffers from a significant information loss. This paper proposes an alternative to Kano's evaluation table and a new classification scheme based on fuzzy set concept. The proposed method is illustrated using a case study on the ADSL service.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.4
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pp.138-145
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2001
In this paper, we propose fuzzy closed BCMP queueing network model for the performance evaluation of distributed processing system. Which has the ambiguous service requirements of job to servers and service rates of server according to network environments. This model can derive the measures for system Performances using fuzzy mean value analysis which can process the fuzzy factors. Computer simulation has been performed for verifying the effectiveness of derived equations of performance evaluation according to service requirements of job and the numbers of clients.
Cases and studies on the selection method of CTQ are relatively active, but there are few cases or studies on the selection method of CTP which is important in the device industry. In fact, many companies simply select and manage CTP from the point of contact based on their experience and intuition. The purpose of this study is to present an evaluation model and a mathematical decision model for rational and systematic CTP selection to improve the process quality of semiconductor equipment lines. In the evaluation model, AHP (Analytic Hierarchy Process) analysis technique was applied to show objective and quantitative figures, and Fuzzy decision-making model was used to solve the ambiguity and uncertainty in the decision-making process. Decision Value (DV) was presented. The subjects were 22 process factors managed in the Plating Process that the representative equipment line can do. As a result, the evaluation model proposed in this study can support more efficient and effective decision-making for process quality improvement by more objectively measuring the problem of subjective CTP selection in manufacturing sites.
Fuzzy theory provides an intelligence treatment model for judgement about information when it needs a solution or a decision making about vague problems. Therefore, fuzzy theory is used for appropriate evaluation and decision on obscure information as human's emotion in human factors, In previous study, fuzzy membership function is defined for judgement infOlmation as human's emotion then ultimate results are deducted through fuzzy inference model. This method uses general CWTent through literature review or max, min and average as representative statics value about considering variables. But, this method makes away with nonlinear's or inegular's factors of human sensibility. Accordingly, application of this method leads to considerable loss of information in the ultimate evaluation. For that reason, this method has a limitation in objective evaluation of human factors. So, this study focuses on development of fuzzy membership function, which evaluates human's emotion or feeling accurately and objectively. We used the regression analysis and reasoned a fuzzy membership function about the relation of the variables. Then we verified the adequacy with the reliability through the experiment after this.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.6
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pp.433-440
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2000
To flexibly evaluate performance and reliability of a real-time system which is intrinsically characterized by stringent timing constraints to generate correct responses, we propose fuzzyrandom variables and build a discrete event model embedded with fuzzy-random variables. Also, we adapt fuzzy-variables to a path-space approach, which derives the upper and lower bounds of reliability by using a semi-Markov model that explicitly contains the deadline information. Consequently, we propose certain formulas of state automata properly transformed by fuzzy-random variables, and present numerical examples applying the formulas to RTP(Rapid Thermal Process) to show that a complex system can be properly evaluated based on this model by computer simulation.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.6
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pp.653-658
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2006
Trust can be defined as the level of subjective probability with which an agent will perform a particular action. This paper proposes a comprehensive fuzzy trust model which incorporates dispositional trust, general trust, and situational trust and reputation information. In the model, the preference degrees for the interaction outcomes with respect to the evaluation criteria are expressed in a fuzzy set, and Sugeno's fuzzy integral is employed to aggregate the satisfaction degrees with respect to the importance of evaluation criteria which can be assigned in a way to preserve the properties of the ${\lambda}-fuzzy$ measure.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.4
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pp.411-419
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1999
In this paper, we propose an evaluation model of systems level using modified eigenvector method and
fuzzy subordination relations. This model is desibmed to evaluate the level of system in enterprise. In here.
modified eigenvector method is proposed to compute the weights of each criteria in two evaluation group.
Also, fuzzy subordination relations is used to evaluate the relationship between the criteria by painvise
comparison. In this paper. we can get the evaluated score for the present level of system. This method will
help to manage and improve the systems. We show the efficiency of the this method by means of a case study
for evaluation problem of environmental management systems.
Cyber education system service is in the field of software service which is highlighted after the latter half of 1990'. But the progress of this service is impeded by the lack of back office which contributes to the evaluation of learning achievement and the management of learning progress. This article points out the problem of current back office which is the most important in the cyber education system, and focuses on the new intelligent learning achievement evaluation module. First, we define the cause and effect between the learning stages using by fuzzy implication which is the important part of fuzzy theory. Next, we suggest the model which generates the results of the learning achievement evaluation. This model, suggested by this article, may contribute to the development of the cyber education system by improving the current on-line education service.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.38
no.4
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pp.1-9
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2001
In this paper, we propose Fuzzy M/M/1/K queueing network model which has derived by appling the fuzzy set theory to M/M/l/K queueing network model in which has single server and system capacity K. When the arriving rate of input job and the servicing rate of a server arc represented as the linguistic attributes, the system analysis can be performed by using this model. The major evaluation measures of system such as the average number of jobs existing in the system, the average number of jobs into system, and the average spending time of job in system etc. are derived for the evaluation of system. Computer simulation was performed for verifying the effectiveness of these result equations. In which the various fuzzy arriving rates and fuzzy servicing rates according to varying the system capacity K were given for the system evaluation. We verified that the results of simulation are in accord with the expected evaluations in the proposed fuzzy model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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