KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.1
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pp.1-8
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2017
Given a multi-dimensional dataset of tuples, a skyline query returns a subset of tuples which are not 'dominated' by any other tuples. Skyline query is very useful in Big data analysis since it filters out uninteresting items. Much interest was devoted to the MapReduce-based parallel processing of skyline queries in large-scale distributed environment. There are three requirements to improve parallelism in MapReduced-based algorithms: (1) workload should be well balanced (2) avoid redundant computations (3) Optimize network communication cost. In this paper, we introduce MR-SEAP (MapReduce sample Skyline object Equality Angular Partitioning), an efficient angular space partitioning based skyline query processing using sampling-based pruning, which satisfies requirements above. We conduct an extensive experiment to evaluate MR-SEAP.
Intangibility, measurement difficulty and irreversibility, which are the characteristics of service, have such problems as obscurity and uncertainty in quality evaluation. Technical entrepreneurship education, a sort of public service, also contains such characteristics of service. To objectively evaluate the service quality of technical entrepreneurship education, this paper drew up factors as hierarchical structure, centered on FAHP technique, and conducted pre-processing, inputted those factors into triangular fuzzy number fuzzy judgement matrix, and calculated their weights. In this manner, this paper proposed a TESE system, through which an analysis can be conducted by drawing relative importance and priorities of the factors. The proposed system can efficiently evaluate the qualitative technical start-up education service quality factors quantitatively in the diversely changing technical start-up environment in view of the highest result quality (41%), which means performance in the relative importance of major factors. Namely, this paper confirmed that clear decision making can be made through an experiment.
The demand and production for mobile music increases as the number of smart phone users increase. Thus, the standard of selection of a user's preferred music has gotten more diverse and complicated as the range of popular music has gotten wider. Research to find intelligent techniques to ingeniously recommend music on user preferences under mobile environment is actively being conducted. However, existing music recommendation systems do not consider and reflect users' preferences due to recommendations simply employing users' listening log. This paper suggests a personalized music-recommending system that well reflects users' preferences. Using AHP, it is possible to identify the musical preferences of every user. The user feedback based on the Bayesian network was applied to reflect continuous user's preference. The experiment was carried out among 12 participants (four groups with three persons for each group), resulting in a 87.5% satisfaction level.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.2
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pp.1-10
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2021
The purpose of this study is to explore a significant HPWS(High Performance Work System) model for the entertainment industry. HPWS is one of the most studied themes for managing human resources as well as a set of practices to elicit employees' commitment to an organization. Recently, the entertainment industry is growing rapidly, but it is difficult for entertainment firms to retain a stable profit unlike the manufacturing industry. This is because the performance of entertainment business tends to rely heavily on the capabilities and synergy of human resources. In order to suggest a systematic way to manage these, this research identified an effective HPWS model for entertainment business and provides a competitive advantage to entertainment firms, using ANP(Analytic Network Process). ANP is a multicriteria decision making technique that allows dependences and feedbacks among decision elements in the hierarchical or network structures in a holistic manner. The pairwise comparison data that prioritized the criteria of HPWS was collected from 28 team leaders in entertainment firms. According to our results, the most critical factor for HPWS in entertainment business is "employee involvement in decision-making." The sub-factors such as "open communication," "distributive decision-making," and "performance-driven reward" have a greater effect. These findings could provide implications for entertainment firms to determine which practices should be taken into account to accomplish HPWS.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.6
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pp.87-96
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2013
Roundabouts are recently paid a lot of attention, but in the process of implementation, there are insufficient logical grounds for clear criteria and priority of introduction. As a result, in determining priority of introduction of roundabouts, a local government often depends on a policy maker's subjective judgement. Therefore, this study was conducted to suggest methodology for priority decision of introduction of roundabouts. Assessment elements of six main elements including accident type at intersections and each one has three subelements. Survey was carried out targeting fifty-three public officials in charge and experts in order to analyze the significance of each assessment element. The theoretical background of analysis is based on AHP developed by Saaty, which is one of multiple criteria decision making methods. 'Expert Choice 2000' was used as a software program. Five intersections representing different situations were selected as examples of analysis. It was also paired with sensibility analysis to grasp how priority might be changed by different weight. Through this result, it can be inferred that priority might change by manipulating field situation from other areas.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.14
no.5
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pp.281-288
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2009
The purpose of this paper is to provide the statistical models for landslide prediction through quantification and AHP methods. Quantification method is a statistical method of providing quantity to qualitative variables by analyzing the observed data. In this paper, we suggest the quantification process based on the results of cannonical correlation analysis. In contrast with the quantification method which is based on given data the AHP(Analytic Hierarchy Process) technique is a kind of method based on questionaire data which is usually taken from professionals. We analyze both the real data(provided from KIGAM) and questionaire data collected from professionals of various related area. We developed two kinds of evaluation table which provide the scores of land slide possibility and the logistic model providing the probability of occurring landslide. Finally we compare the performance and evaluate the stability of the suggested two models.
For the next generation mobile communication system, diverse wireless network techniques such as beyond 3G LTE, WiMAX/WiBro, and next generation WLAN etc. are proceeding to the form integrated into the All-IP core network. According to this development, Beyond 3G integrated into heterogeneous wireless access technologies must support the vertical handover and network to be used of several radio networks. However, unified management of each network is demanded since it is individually serviced. Therefore, in order to solve this problem this study is introducing the theory of Common Radio Resource Management (CRRM) based on Generic Link Layer (GLL). This study designs the structure and functions to support the vertical handover and propose the vertical handover algorithm of which policy-based and MCDM are composed between LTE and WLAN systems using GLL. Finally, simulation results are presented to show the improved performance over the data throughput, handover success rate, the system service cost and handover attempt number.
Park, Hyesun;Chae, Yeo Ra;Kim, Heey Jin;Kim, Yeonjoo
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.482-482
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2017
기후변화로 인하여 가뭄 또는 홍수 등의 유역 수자원 피해가 빈번하게 발생하고 있기 때문에 이에 대응하기 위한 예측 및 적응방안 마련이 시급하다. 따라서 본 연구에서는 유역의 물이용 취약성을 평가하고자 하였으며, 평가 지표는 취약성 정의에 따라 노출, 민감도, 적응능력으로 구성하였다. 일반적으로 미래 시나리오 적용 시 기후변화 요소는 고려하고 있으나 사회경제적 요소는 거의 반영되지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 강수 패턴의 변화를 반영한 기후변화 시나리오와 인구, 경제, 토지이용변화에 대한 사회경제 시나리오의 적용가능성을 고려하여 지표를 선정하였다. 이후 물이용 취약성의 정량적 평가를 위하여 다기준 의사결정기법(Multi-Criteria Decision Making)인 TOPSIS(Technique for Order Performance by Similarity to Ideal Solution) 기법을 활용하여 취약성을 지수화하였다. 자료는 국가 통계 및 관측 자료와 각 시나리오를 통해 수집하였고, 유출량 등의 모의 자료는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형의 결과를 활용하였다. 타 유역에 비하여 기후변화 및 사회경제적 요소에 대한 영향이 큰 한강유역에 대하여 중권역별 물이용 취약성 순위를 도출하였다. 이를 통하여 기후변화 및 사회경제 시나리오를 적용한 물이용 취약성을 평가하고, 각 시나리오의 상대적 중요성을 분석하였다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.8B
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pp.910-920
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2011
In a heterogeneous wireless environment, a variety of Radio Access Technologies (RATs) coexist. Since the number of RATs is anticipated to increase in the near future, it is desirable to have radio and network resources managed in a cooperative manner using the Common Radio Resource Management (CRRM) strategy. In order to make RAT-specific radio resources manageable in CRRM, this paper proposes the Analytical Network Process (ANP) based resource management scheme that efficiently allocates resources among heterogeneous wireless networks. The proposed ANP-based method is flexible enough to be used in any network environment and can consider a multitude of decision factors. In addition, the proposed scheme uses a radio bandwidth model, which properly reflects transmission rates under given channel conditions, as the actual radio resources to be allocated. The model considers the AMC (Adaptive Modulation and Coding) scheme that is widely used in current broadband wireless access technologies, and thus, packet service characteristics, such as response time, can be analyzed. The effectiveness and flexibility of the proposed method are demonstrated by implementing a number of existing factors on heterogeneous networks environment.
As cloud services and deployment models become diverse, there are a growing number of cloud computing selection options. Therefore, financial companies need a methodology to select the appropriated cloud for each financial computing system. This study adopted the Balanced Scorecard (BSC) framework to classify factors for the introduction of cloud computing in financial companies. Using Analytic Hierarchy Process (AHP), the evaluation items are layered into the performance perspective and the cloud consideration factor and a comprehensive decision model is proposed. To verify the proposed research model, a system of financial company is divided into three: account, information, and channel system, and the result of decision making by both financial business experts and technology experts from two financial companies were collected. The result shows that some common factors are important in all systems, but most of the factors considered are very different from system to system. We expect that our methodology contributes to the spread of cloud computing adoption.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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