This paper presents modelling and analyzing method of centrifugal chiller which has a rated capacity of 200 RT(703 kW) through on-site performance test. Field data of chiller installed in the clean-room building of KIST have been collected, Simple models were developed for predicting the heat exchangers and system performances by regression of chiller operation data during 5 days in August. The models proposed here account for the effect of variations of cooling capacity, temperatures and flow rates of secondary fluids. The models are consistent with real performance data from June to September within ${\pm}5%$ error. The COP of centrifugal chiller are estimated under the standard rating conditions and reduced mass flow rate of chilled and cooling water.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.9
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pp.3730-3744
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2020
This study proposes a deep learning-based evolutionary recommendation model for heterogeneous big data integration, for which collaborative filtering and a neural-network algorithm are employed. The proposed model is used to apply an individual's importance or sensory level to formulate a recommendation using the decision-making feedback. The evolutionary recommendation model is based on the Deep Neural Network (DNN), which is useful for analyzing and evaluating the feedback data among various neural-network algorithms, and the DNN is combined with collaborative filtering. The designed model is used to extract health information from data collected by the Korea National Health and Nutrition Examination Survey, and the collaborative filtering-based recommendation model was compared with the deep learning-based evolutionary recommendation model to evaluate its performance. The RMSE is used to evaluate the performance of the proposed model. According to the comparative analysis, the accuracy of the deep learning-based evolutionary recommendation model is superior to that of the collaborative filtering-based recommendation model.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.12-15
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2020
Data access characteristics can directly affect the efficiency of the system execution. This research is to design an accurate predictor by using historical memory access information, where highly accessible data can be migrated from low-speed storage (SSD/HHD) to high-speed memory (Memory/CPU Cache) in advance, thereby reducing data access latency and further improving overall performance. For this goal, we design a locally weighted linear regression prefetch scheme to cope with irregular access patterns in large graph processing applications for a DARM-PCM hybrid memory structure. By analyzing the testing result, the appropriate structural parameters can be selected, which greatly improves the cache prefetching performance, resulting in overall performance improvement.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.8
no.2
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pp.963-971
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2021
This study aims to determine the effect of financial literacy and taxation on competitive advantage, in order to determine the effect of financial literacy and taxation on the performance of MSMEs, and to determine the effect of competitive advantage on the performance of MSMEs. This study uses primary data through a questionnaire. The population is Creative MSME actors in DIY. Creative MSMEs in Yogyakarta were chosen because Yogyakarta is an area that is rich in traditional culture and various characters of its inhabitants, thus encouraging the development of the potential of Creative MSMEs. This research uses primary data sources on Creative MSMEs in Yogyakarta. The samples were determined by the proportional simple random sampling technique; taking a sample of 20% of the total Creative MSMEs in each district/city. The samples that deserve to be respondents in this study were 210 samples of Creative MSMEs actors in DIY. The statistical technique for analyzing data is the AMOS Structural Equation Modeling (SEM). The results showed that financial literacy had an effect on the competitive advantage and performance of MSMEs, tax literacy had an effect on competitive advantage, competitive advantage had an effect on the performance of MSMEs. However, tax literacy has no effect on the performance of MSMEs.
Purpose: The research aims at examining the impact of marketer capabilities and persistence on marketer performance and distribution of agricultural product facilities. Research design, data, and methodology: The research employs quantitative methods using a cross-sectional design survey by analyzing the marketer of agricultural production facilities. Sampling was done using the purposive sampling technique and data were taken from 235 respondents. The data were then processed using SEM-PLS. Results: The findings reveal that both marketer capabilities and marketer persistence significantly impact the performance of agricultural product facility marketers. Notably, marketer persistence exerts a more dominant influence on marketer performance than marketer capabilities. Effective communication and coordination between the sales team and the distribution center emerge as crucial factors determining the success of distributing agricultural equipment to reach farmers' land at the optimal time. Conclusions: The findings offer valuable managerial insights for agricultural product facility companies seeking to enhance marketer performance. To achieve this, companies should focus on increasing marketer persistence, with an emphasis on nurture-focused persistence rather than closure-focused persistence. Additionally, improving marketer capabilities is crucial, starting with relationship development, followed by trust building, customer retention, responsiveness, and acquisition. These strategies can collectively contribute to boosting marketer performance within the organization.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.9
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pp.341-350
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2020
This study aims to verify the relationship between overseas activities and performance of Korea's SMEs during the last financial crisis. Whether overseas activity performance of enterprises differed was determined based on characteristic variables, including the degree of concentration on R&D and marketing. This study also examined how SMEs' international transactions and their performance differed based on internal variable such as the level of stock holding and firm size. This study developed a model for analyzing the relationship between the level of internationalization and performance of Koran SMEs listed in the KOSDAQ. We used firm-level data, including annual reports and various data sources such as the KISVALUE program. To smooth annual fluctuations in accounting data, we used a three-year average from 2006 to 2009 for each variable in the study. The results showed that proactive overseas activities ultimately had a positive effect on an enterprise's performance, even though it initially had a negative effect. Therefore, enterprises should focus their capacity on R&D and marketing environment. Although numerous studies have focused on the relationship between overseas activities and performance of enterprises, the present study analyzed whether enterprises should continuously engage in overseas activities and what capacities they should strengthen during a global economic recession.
As business environment has become more competitive, the R&D strategies of firms have been regarded more important. Patent has information about technology which affects a firm's profit and it is considered as resources which have provided appropriate data for research of innovations and trends in technology. And patent indicators are known as qualitative representation of technology quality in an objective view. Also, they are available for the continuous and systematic analysis. However, most previous studies have focused on developing patent indicators to investigate patent value and characteristics. Furthermore they have limitations that most results is not significant that patent indicators have effect on firm performance-Tobin's q, Intangible assets based on balance sheet, sales and etc. Thus, the purpose of this paper is to propose proper a factor to represent a firm performance and to analyze causal relationship between patent indicators and firm performance. Intangible assets based on market value are employed as one of most significant firm performance indicator. The results indicate that intangible assets are appropriate for analyzing causal relation between patent and a firm performance with 7 significant indicators among 10 patent indicators. Considering firm's exogenous factors, regression analysis of each data for five years is performed. This result is similar to regression analysis of full data for all years.
In the case of system like MES, various sensors collect the data in real time and save it as a big data to monitor the process. However, if there is big data mining in distributed computing system, whole processing process can be improved. In this paper, system to analyze the cause of operation deviation was built using the big data which has been collected from deasphalting process at the two different plants. By applying multivariate statistical analysis to the big data which has been collected through MES(Manufacturing Execution System), main cause of operation deviation was analyzed. We present the example of analyzing the operation deviation of deasphalting process using the big data which collected from MES by using multivariate statistics analysis method. As a result of regression analysis of the forward stepwise method, regression equation has been found which can explain 52% increase of performance compare to existing model. Through this suggested method, the existing petrochemical process can be replaced which is manual analysis method and has the risk of being subjective according to the tester. The new method can provide the objective analysis method based on numbers and statistic.
The performance of Global Navigation Satellite System (GNSS) chipset and Inertial Measurement Unit (IMU) sensors embedded in smartphones for location-based services (LBS) is limited due to the economic reasons for their mass production. Therefore, it is necessary to efficiently process the output data of the smartphone's embedded sensors in order to derive the optimum navigation values and, as a previous step, output performance of smartphone embedded sensors needs to be verified. This paper analyzes the navigation performance of such devices by processing the raw measurements data output from smartphones. For this, up-to-dated versions of smartphones provided by Samsung (Galaxy s10e) and Xiaomi (Mi 8) are used in the test experiment to compare their performances and characteristics. The GNSS and IMU data are extracted and saved by using an open market application software (Geo++ RINEX Logger & Mobile MATLAB), and then analyzed in post-processing manner. For GNSS chipset, data is extracted from static environments and verified the position, Carrier-to-Noise (C/N0), Radio Frequency Interference (RFI) performance. For IMU sensor, the validity of navigation and various location-based-services is predicted by extracting, storing and analyzing data in static and dynamic environments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.8B
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pp.1003-1011
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2011
In this paper, a real-time multi-source sensor data management system based on wireless sensor network is proposed and implemented. The proposed management system is designed to transmit the wireless data to the server in order to monitor and control the multi-source target's status efficiently by analyzing them. The proposed system is implemented to make it possible to control and transmit the wireless sensor data by classifying them, of which data are issued from the clustered sources composed of a number of the remote multiple sensors. In order to evaluate the performance of the proposed system, we measure and analyze both the transmission delay time according to the distance and the data loss rate issued from multiple data sources. From these results, it is verified that the proposed system has a good performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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