Purpose: The study attempts to explore the operational performance of the existing Malaysian logistics companies and the extent of their adoption of digitalization. The role of digitalization in enhancing the performance of companies in the logistics industry in Malaysia, for value creation, is the topic of study. Research design, data and methodology: A qualitative research method with a semi-structured interview approach was applied and judgmental sampling was used as the sampling technique to collect data. The research has chosen nine companies in the logistics industry in Peninsular Malaysia, with the interviews aimed at eleven members of top and middle-level management. Data analysis was performed using logical system techniques to examine and evaluate data, reorganizing feedback, comparing it with literature, and transforming it into structured, valuable information after interviews. Results: The study revealed mixed opinions on digitalization in logistics, despite its potential benefits such as improved operational efficiency, real-time information, and customer service. However, high costs may hinder financial performance and require revisions due to stakeholder involvement. Conclusions: The Malaysian logistics industry's adoption of digitalization is gaining traction, with most companies satisfied with their status. However, challenges like cost and inefficiency persist, prompting calls for government support to improve efficiency and reduce costs while ensuring sustainable transportation.
MIMO 시스템에서 ML 검출 기법은 많은 다른 검출기들보다 우수한 성능을 보인다. 그러나 ML 검출기법은 NP-hard 문제로 인해 실제 시스템에서 사용하기 어려운 단점을 가지고 있다. 이것은 polynomial-time 안에 최적의 해 (optimal solution)를 찾을 수 없음을 의미한다. 본 논문에서는 ML problem을 적용한 SDR (Semi-Definite Relaxation)에 궤환기법을 통한 검출 알고리즘을 제안한다. 이는 SDR에 의해 구한 최적의 해를 spectral decomposition을 이용해 우세한 eigenvector를 찾아 송신 신호의 확률 분포를 구하고, 이를 수신 신호에 궤환 시킨다. 이는 또 다른 ML problem으로써 다시 SDR를 통해 최적의 해를 구하고 우세한 eigenvector에 해당하는 송신 신호 확률을 구한다. 이 확률은 ML problem에 해당하는 최적의 값으로 추정 송신 신호를 검출할 수 있다. 이러한 기법을 통해 최적 성능을 갖는 ML 검출 기법의 성능에 보다 더 가깝게 접근하였다.
본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 피드백 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의와의 관련 정도를 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고 피드백 문서들에서 발생 빈도 유사성을 이용하여 초기 질의에 대한 후보 용어의 관련 정도를 산정하며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 질의어를 확장하지 않은 방법, Dec-Hi방법들을 정확률-재현율을 사용하여 평가 하였다.
Proceedings of the National Institute of Ecology of the Republic of Korea
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제1권1호
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pp.58-67
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2020
Terrestrial ecosystems influence climate change via their climate regulation function, which is manifested within the carbon, water, and energy circulation between the atmosphere and surface. However, it has been challenging to quantify the climate regulation of terrestrial ecosystems and identify its regional distribution, which provides useful information for establishing regional climate-mitigation plans as well as facilitates better understanding of the interactions between the climate and land processes. In this study, a land surface model (LSM) that represents the land-atmosphere interactions and plant phenological variations was introduced to assess the contributions of terrestrial ecosystems to atmospheric warming or cooling effects over East Asia over the last half century. Three main climate-regulating components were simulated: net radiation flux, carbon exchange, and moisture flux at the surface. Then, the contribution of each component to the atmospheric warming or cooling (negative or positive feedback to the atmosphere, respectively) was investigated. The results showed that the terrestrial ecosystem over the Siberian region has shown a relatively large increase in positive feedback due to the enhancement of biogeochemical processes, indicating an offset effect to delay global warming. Meanwhile, the Gobi Desert shows different regional variations: increase in positive feedback in its southern part but increase in negative one in its eastern part, which implies the eastward movements of desert areas. As such, even though the LSM has limitations, this model approach to quantify the climate regulation is useful to extract the relevant characteristics in its spatio-temporal variations.
Part-I과 II를 포함하는 본 연구에서는 하향링크 직교 주파수분할 다중접속(OFDMA) 방식을 위한 실제적인 동적 채널할당 방법에 대해 논의한다. OFDMA 시스템은 채널의 상태정보 궤환을 위한 상향링크에서의 오버헤드를 줄이기 위해 부반송파들의 집합을 하나의 부채널로 정의하고 이를 채널의 상태정보 궤환, 사용자 다중화 및 전력/부호화율 할당의 단위로 사용하는데 본 논문(part-I)에서는 부채널의 일반화된 형태로 연속구조와 분산구조를 정의하고 이들 각 부채널구조의 통계적 특성을 살펴본다. 특히, 각 구조에 대해 부채널상에서의 신호대 잡음비(SNR) 분포를 라이스 분포로 모델링함으로써 각 부채널의 채널 상태를 채널이득의 순시 평균 및 분산의 1, 2차 모멘트로 나타내고 주어진 다중경로 채널 모델에 대해 이 두 파라미터 값의 확률 분포를 유도한다. 본 논문의 결과는 part-II에서 라이스 모델링에 기초한 일반화된 동적자원할당 알고리즘을 제시하고 성능분석을 수행하는데 사용된다.
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 통신 범위의 제약을 가지고 있기 때문에 공간적인 특성을 이용한 압축시 데이터의 범위로 제한된 정보를 사용한다. 하지만, 때때로 전역적인 데이터 분포와 특성은 데이터 압축 기법의 효율을 증가시킬 수 있는 기회를 제공하기도 한다. 본 논문에서는 이러한 기회를 활용하기 위한 새로운 접근의 데이터 압축기법을 제안한다. 제안하는 기법은 기지국 혹은 슈퍼 노드에 의해 수집된 데이터를 통해 압축을 위한 정보, 즉, 피드백 정보를 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 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
여러 연구에 의하면 사회적기업의 지원제도 중 사업개발비는 중요한 요소로 확인되고 있다. 여러 해 동안 사업개발비가 집행되고 있으나, 이에 대한 정리된 자료는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사업개발비를 인과적으로 분석하고 관계성을 찾아보려고 한 것이 아니라 개발비신청과 관련한 자료를 정리하여 실태를 살펴봄으로써 사업개발비에 대한 사회적기업의 관심이 무엇인지 더 나아가 이에 대한 개선점을 찾아보고자 하는데 그 목적을 두고 있다. 사업개발비의 신청 형태들을 분석하기 위하여 인증여부, 업종, 지원횟수 등과 같은 몇 가지 범주별로 나누어 자료를 살펴보았다. 분석결과는 사업개발비에 대한 개선점과 지속가능성을 높이는데 필요한 사업개발비 정책개발 자료(지침개발)가 될 수 있다고 생각한다.
최근 현대인들이 많은 업무와 학업으로 인하여 좌식 생활의 빈도가 매우 높아지고 있으며, 장시간 동안 의자에 앉아 있으면서 올바르지 않은 자세와 습관으로 인해 습관성 척추 질환환자가 증가하고 있다. 따라서 이러한 질환을 실시간 모니터링을 통해 사전에 방지하고 사용자가 올바른 자세의 중요성을 인지할 수 있도록 가이드 제시가 요구된다. 본 연구에서는 압력센서 기반의 체중분포 시스템을 사용하여 사용자의 앉은 자세를 판단하고 피드백 함으로써 자세를 교정하는 데 도움을 줄 수 있는 자세 판별 시스템을 구현하였다. 체중의 분포 패턴을 분석하여 1가지의 정상 자세와 6가지의 비정상 자세를 판단하였으며, 비정상 자세를 지속적으로 유지하고 있다면 알림이 울려 바른 자세로 유도하는 어플리케이션의 구현에 대해 기술하였다.
Purpose - In this work, we examined the causal relationship between credit loans from households (CLH), loan collateralized with housing (LCH) and an interest of certificate of deposit (ICD) among others in South Korea. Furthermore, the optimal forecasts on the underlying model will be obtained and have the potential for applications in the economic field. Research design, data, and methodology - A total of 31 realizations sampled from the 4th quarter in 2008 to the 4th quarter in 2016 was chosen for this research. To achieve the purpose of this study, a regression model with correlated errors was exploited. Furthermore, goodness-of-fit measures was used as tools of optimal model-construction. Results - We found that by applying the regression model with errors component ARMA(1,5) to CLH, the steep and lasting rise can be expected over the next year, with moderate increase of LCH and ICD. Conclusions - Based on 2017-2018 forecasts for CLH, the precipitous and lasting increase can be expected over the next two years, with gradual rise of two major explanatory variables. By affording the assumption that the feedback among variables can exist, we can, in the future, consider more generalized models such as vector autoregressive model and structural equation model, to name a few.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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