For widespread adoption for the RFID technology, RFID middleware is considered as the key enabler of the RFID evolution while it manages the flow of data between tag readers and enterprise applications and is responsible for the quality, and therefore usability, of the information. In this paper, we introduce the recent researches and developments of RFID middleware and explain the software framework of the RFID middleware which is currently developed in ETRI. In conclusion, our experiences with the current implementation are presented
국내 최초로 소프트웨어 글로벌화 품질관리(Globalization Quality Management, GQM) 프레임워크를 설계하고 실제 산업 현장에 적용하였다. GQM은 글로벌화 경험이 미약한 국내 소프트웨어 업체를 대상으로 글로벌화 기술 적용 결과를 국제 표준에 적합한 수준으로 끌어올리기위한 지원 및 점검을 위한 도구이다. 소프트웨어 개발 주기에 따른 체크포인트 기반의 품질관리 프로세스, 글로벌화 기술지원 모델 및 품질점검 모델로 구성된 GQM은 폭포수를 비롯한 계획주도방법론과 애자일을 포함한 반복점증방법론을 모두 지원한다. GQM에 기반하여 31개 소프트웨어 업체를 대상으로 글로벌화 수준진단을 수행하고 5점 척도로 평가한 결과, 글로벌화 역량이 2.47, 글로벌화 준비도가 2.55로 나타났다. 또한, 글로벌화 기술 도입을 위한 선결요건은 국제화 기술을 반영한 제품 설계(32.9%)와 글로벌 요구사항 분석(28%)으로 조사되었다.
This study describes the strategy for advanced decision support system (ADSS) development for integrated management of water resources and quality in reservoir systems. The developed ADSS consists of database that contain hydrologic data, observed operational data, and data to support specific reservoir operations simulation, optimization models, and water quality models. The optimization model, mass balance simulation model and water quality models are used in a general prototype ADSS, menu driven controlling framework that assists the user to specify and evaluate the alternative operational scenarios at one time. These alternative scenarios are evaluated by the models and the results are compared through the use of a graphical based display system. This graphical based system uses an icon based schematic representation of the system to organize the presentation of the results. The ADSS includes the ability to use monthly or weekly time periods of analysis for the models and it can use monthly historical or stochastically generated inflows.
The world today has reached a certain level where it is impossible to get the quality education at the tertiary level without the use of Information and Communication Technology (ICT). ICT has made life better, communication easier and faster, teaching and learning more practical through computers and other technology based learning tools. However, despite these benefits ICT has equally contributed immensely to environmental problems. Therefore there is the need to use ICT resources efficiently in universities for environmental sustainability so as to save both the university environment and the world at large from the effects of global warming. This paper evaluates the carbon footprints from the use of ICT devices and comes up with a proposed green ICT framework to reduce the carbon footprints in universities. The framework contains techniques and approaches to achieve greenness in the data center, personal computers (PCs) and monitors, and printing in order to make ICT more environmentally friendly, cheaper, safer and ultimately more efficient. Concerned experts in their respective departments at Asia Pacific University of Technology and Innovation (APU) Malaysia evaluated the proposed framework. It was found to be effective for achieving efficiency, reducing energy consumption and carbon emissions.
Many manufacturing companies manage their production-related data for quality management and production management. Nevertheless, production related-data should be closely related to each other Stored data is mainly used to monitor their process and products' error. In this paper, we provide an enterprise-wide production data model for decision support system and product automation. Process data, quality-related data, and test data are integrated to identify the process inter or intra dependency, the yield forecasting, and the trend of process status. In addition, it helps the manufacturing decision support system to decide critical manufacturing problems.
This study examined the effect of waiting in a service queue on the evaluation of service quality focused on its overall process, mediators and moderators The conceptual model of this paper integrates key variables derived from previous studies of consumer waiting behavior. Data obtained from actual customers in service queue at a hospital was used to test the theoretical framework. First, results from the path analysis confirm that negative affect and acceptability of the wait function as mediators in the process that the perceived duration of the wait affects customer's evaluation of overall service quality. Second, the analysis of the data, with the use of moderate regression shows that disconfirmation of wait time expectations, transaction importance, stability of wait time and wait environment work as moderate variables for the relationship between perceived duration of wait and negative affect. For the relationship between perceived wait time and acceptability of the wait, on the other hand, only transaction import ante shows a significant effect as a moderator.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1689-1703
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2020
When data is transmitted over an unreliable channel, the error of the data packet may result in serious degradation. The multiple description coding (MDC) can solve this problem and save transmission costs. In this paper, we propose a deep multiple description coding network (MDCN) to realize efficient image compression. Firstly, our network framework is based on convolutional auto-encoder (CAE), which include multiple description encoder network (MDEN) and multiple description decoder network (MDDN). Secondly, in order to obtain high-quality reconstructed images at low bit rates, the encoding network and decoding network are integrated into an end-to-end compression framework. Thirdly, the multiple description decoder network includes side decoder network and central decoder network. When the decoder receives only one of the two multiple description code streams, side decoder network is used to obtain side reconstructed image of acceptable quality. When two descriptions are received, the high quality reconstructed image is obtained. In addition, instead of quantization with additive uniform noise, and SSIM loss and distance loss combine to train multiple description encoder networks to ensure that they can share structural information. Experimental results show that the proposed framework performs better than traditional multiple description coding methods.
Purpose: This paper developed the framework for extracting strategies of research and business development (R&BD) based on the data envelopment analysis(DEA). Methods: DEA has been widely utilized in evaluating R&D efficiency. Even though, technology transfer and commercialization has been regarded as the important factors for practical R&D efficiency evaluation, most research have evaluated R&D efficiency by just using the DEA outputs such as the number of patents and papers. The technology transfer, commercialization and relations among costs and generated technology and commercialization are needed to be considered for more practical R&D efficiency evaluation. Thus, this research addressed a method on how to incorporate the commercialization factors into the R&DB efficiency evaluation, and improve the efficiency strategically in terms of R&D and B&D. To achieve this, this research utilized a two-stage network DEA model for R&BD efficiency evaluation. Results: The proposed framework was applied to the 15 public research institutes and the 34 universities for validation. R&BD efficiency for the 15 public research institutes and the 34 universities was evaluated, and the differentiated improvement strategies for the inefficient DMUs to improve their efficient were proposed. Conclusion: The R&BD efficiency would be effectively analyzed based on two-stage network DEA. It would be utilized for the effective strategy planning for cultivating R&BD.
인터넷을 통하여 다른 서비스에 비해 상대적으로 많은 대역폭을 필요로 하는 비디오 스트리밍 서비스를 제공할 경우, 다른 플로우들과의 형평성을 제공하면서 비디오 서비스의 품질을 보장해야한다. 이를 위하여 본 논문에서는 스케일러블 비디오 압축 스트림에 대한 멀티채널 TCP-friendly 스트리밍 기법을 제안하였다. 제안 구조는 스케일러블 비디오 코딩으로 압축된 비디오 정보를 기본계층(baseline layer)은 TCP를 이용하여 손실 없이 전송하고 상위계층(enhancement layer)는 TFRC (TCP friendly rate control)을 이용하여 전송하도록 하였다. 이때, TFRC로 전송되는 상위계층 레이어에 대한 전송률은 수신측 재생버퍼의 상태와 전송 미디어의 계층별 부호화율을 고려하여 적응적으로 결정되도록 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여, 이러한 적응적 전송률 제어를 통하여 제안 스트리밍 방식이 기존 방식에 비해 네트워크 상황변화에 신속히 적응하고 혼잡상황에서도 일정수준의 서비스 품질을 보장함을 확인 할 수 있다.
In this paper, we propose a supervised-learning-based spatial performance prediction (SLPP) framework for next-generation heterogeneous communication networks (HCNs). Adaptive asset placement, dynamic resource allocation, and load balancing are critical network functions in an HCN to ensure seamless network management and enhance service quality. Although many existing systems use measurement data to react to network performance changes, it is highly beneficial to perform accurate performance prediction for different systems to support various network functions. Recent advancements in complex statistical algorithms and computational efficiency have made machine-learning ubiquitous for accurate data-based prediction. A robust network performance prediction framework for optimizing performance and resource utilization through a linear discriminant analysis-based prediction approach has been proposed in this paper. Comparison results with different machine-learning techniques on real-world data demonstrate that SLPP provides superior accuracy and computational efficiency for both stationary and mobile user conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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