ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요하는데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러니 실시간 음성 트레픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드벡 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스의 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서는 제시된 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 질과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
ATM은 패킷 데이터 서비스 통신에 적합한 통신방식으로 데이터, 음성, 영상 등의 서비스를 동시에 지원할 수 있다. 이러한 ATM의 QoS를 보증하기 위해서는 패킷 데이터를 전송하는 소스 비율에 대해 네트워크 초과적조 조건을 조절하는 것이 필요한데 대부분의 제어알고리즘이 임계값을 기반으로 한 피드백 제어방식이다. 그러나 실시간 음성 트래픽과 같은 서비스는 네트워크 상에서 데이터 서비스 동안에 동적인 연결이 설정되고 종료될 수 있으므로 피드백 제어정보가 지연된다면 고속으로 서비스된 음성 데이터에 대한 품질은 소스와 목적지 사이의 시간 지연으로 인해 손실될 수 있다. 본 논문에서 제시한 최소평균제곱오차에 근거를 둔 제어 알고리즘은 예시적인 피드백 제어로 피드백 제어를 위해 미지함수의 기울기와 버퍼크기를 이용하여 미래의 버퍼크기를 예측하려 하였으며 시뮬레이션 결과 본 논문에서 제시한 제어 알고리즘은 효과적임이 증명되었다.
기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.
현대는 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하여야 하기 때문에 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 최근 스마트 폰의 출현과 트위터, 페이스북과 같은 SNS의 발달로 실시간으로 다양한 고객의 목소리가 증가하면서 고객의 피드백을 파악하기 위해 이러한 빅 데이터를 이용 하는 것이 매우 효율적인 방법으로 부상하고 있다. 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 고객자체가 기업의 자산이며 서비스 산업의 대표라 할 수 있는 호텔기업의 CRM을 위한 방법으로 고객의 피드백을 파악하기 위해 빅 데이터를 활용하는 방법을 제안한다. 실제 국내 3개의 대표적인 특급호텔을 대상으로 빅 데이터를 이용하여 버즈모니터링 시스템을 통해 얻은 호텔고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다.
네트워크 분야에서 데이터 압축은 네트워크 트래픽을 줄이기 위한 전통적이고 효과적인 방법 중 하나이다. 센서 네트워크의 데이터는 시/공간적인 연관성을 가지고 있으며, 이러한 특성을 이용한 데이터 압축 기법들이 많이 연구되고 있다. 센서 노드는 제한된 범위내의 통신이 가능하며, 자신의 통신 반경내의 데이터만을 활용한다. 만약 네트워크의 전체 데이터 분포 특성을 활용할 수 있다면, 데이터 압축의 효율을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 전체 데이터 분포 특성을 활용하기 위한 새로운 접근의 피드백 배포 기법을 통한 데이터 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기지국 혹은 슈퍼 노드에 의해 수집된 데이터의 빈도를 이용하여 허프만 코드를 생성하고, 배포함으로써 네트워크 전체의 데이터 압축을 용이하게 한다. 본 논문의 우수성을 보이기 위해서 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였으며 그 결과 네트워크의 수명이 약 30% 증가하였다.
본 논문에서는 시변 다중 입출력 (multiple-input multiple-output) 방송(broadcast) 채널에서 피드백 양자화와 지연을 고려한 협력 빔형성 (coordinated beamforming: CBF) 시스템을 제안한다. 다중 데이터 스트림을 전송하는 CBF 시스템에 피드백 양자화 기법을 적용하고, 구현 복잡도와 피드백 오버헤드 측면에서 효율적인 CBF 시스템을 제시한다. 또한, 실제적인 무선통신 환경에서 발생하는 피드백 지연에 의한 오류를 최소화하기 위하여 사용자 단말에 선형 채널 예측기를 적용한다. 선형 예측기로 Wiener 필터를 이용하여 피드백 지연시간 후의 미래 채널을 예측하교 이를 토대로 피드백 정보를 생성함으로써 지연된 피드백 정보를 이용하는 CBF 시스템의 성능을 향상시킨다. 모의실험을 통해 다양한 도플러 (Doppler) 주파수의 MIMO 방송 채널에서 양자화와 Wiener 필터를 적용한 CBF 시스템의 향상된 심볼 오율과 합 전송률 성능을 확인한다.
This paper examines how multiple performance feedbacks influence firm's technological search, using two types of indicators : accounting-based performance and market-based performance. Also we investigate how CEO's attention shift depends on firm specific factors such as firm size and outsider ownership. For empirical analysis, we utilized financial data on 675 manufacturing firms in Korea during the period between 1998 and 2009. The results show that technological search based on accounting-based performance feedback is moderated by focal firm's size. However, as outsider ownership increases, technological search increases in response to market-based performance feedback.
A feedback echo is a structured restatement of the user's query and informs the user what the system intends to do for the query. This provides backtracking of the user's query so that the user knows how the system has interpreted the query. This study scrutinizes whether the feedback echo, as currently available in the INTELLECT commercial system, can improve the performance of a casual user using a restricted natural language database interface. This study concludes that the particular type of feedback echo available in this commercial system was not effective in terms of overall performance for casual users. It is worth mentioning, however, that the feedback echo was effective for the specific type of error: using wrong conditions for data retrieval.
The present study investigates the impact of trained peer feedback on the quantity and quality of revisions made by EFL students at a low-intermediate level. Peer review training was carried out in experimental group through four in-class training sessions and four peer dyad-instructor conferences after class. Students' $1^{st}$ drafts with written peer feedback and revised drafts prior to and post training were collected and analyzed. Results reveal that after training the students produced more revisions in response to their peer comments (96% of total revisions) and those revisions were counted as enhanced in quality (93% of peer-triggered revisions). In contrast, the results of paired t-test within control group indicate that there was no significant difference between two data collected from week 3 and week 16 (t = -.57, df =19, p = .577 at p < .05). The findings suggest that training as an ongoing process of teacher intervention contributes to effectiveness of the peer feedback activity. The study provides pedagogical implications for how to structure and implement peer review training for the sake of its direct strength in an EFL writing class.
This study aims to develop strategic diagnosis framework of performance by identifying and analysing the dynamics of the technology commercialization ecosystem in innovative region. To achieve the purpose of this study, the systems thinking approach is used. The systems thinking approach connects feedback structure and behavior more explicitly to diagnosis vicious feedback loop in the regional technology commercialization ecosystem. In terms of an ecological point of view, it will be possible to explore dominant feedback structure and find leverages to overcome the limitations of regional technology commercialization performance. The diagnosis of reenforcing and balancing feedback structure is based on the statistical analysis of the survey data which has been collected in a cluster random sampling method, targeting on the 200 firm located in the Pangyo and Daeduk region. The results from this research showed that the regional technology commercialization ecosystem was immature and faced limit to the growth. An important finding of this study was that regional technology commercialization ecosystem need to activation of startups and reinforcement of virtuous feedback structures of technology commercialization market systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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