Journal of the Korean Society for information Management
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v.32
no.1
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pp.7-22
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2015
This paper describes a Web search optimization study that investigates both static and dynamic tuning methods for optimizing system performance. We extended the conventional fusion approach by introducing the "dynamic tuning" process with which to optimize the fusion formula that combines the contributions of diverse sources of evidence on the Web. By engaging in iterative dynamic tuning process, where we successively fine-tuned the fusion parameters based on the cognitive analysis of immediate system feedback, we were able to significantly increase the retrieval performance. Our results show that exploiting the richness of Web search environment by combining multiple sources of evidence is an effective strategy.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.27
no.3
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pp.93-114
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2002
This paper suggests a dynamic balanced scorecard (DBSC) model employing the concept of system dynamics (SD), which could overcome the limitations inherent in the conventional balanced scorecard (BSC) and facilitate strategic learning process in organizations. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various Perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance Indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, we employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC we suggest in this paper would serve as a useful strategic learning tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, we apply the DBSC model to Korea Coal Corporation (KoCoal ) BSC case.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.04a
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pp.111-114
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2004
Management of human knowledge is an interesting concept that has attracted the attention of philosophers for thousands of years. Artificial intelligence and knowledge engineering has provided some degree of rigor to the study of knowledge systems and expert systems(ES) re able to use knowledge to solve the problems and answer questions. Therefore, the process of conceptualization and inference of knowledge are fundamental problem solving activities and hence, are essential activities for solving the problem of software ES construction Especially, the access to relevant, up-to-date and reliable knowledge is very important task in the daily work of physicians and nurses. In this study, we propose the conceptualization and inference mechanism for implicit knowledge management in medical diagnosis area. To this purpose, we combined the dynamic knowledge map(KM) and relational database(RDB) into a dynamic knowledge map(DKM). A graphical user-interface of DKM allows the conceptualization of the implicit knowledge of medical experts. After the conceptualization of implicit knowledge, we developed an RDB-based inference mechanism and prototype software ES to access and retrieve the implicit knowledge stored in RDB. Our proposed system allows the fast comfortable access to relevant knowledge fitting to the demands of the current task.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.1
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pp.9-18
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2015
Numerical analysis of PSC box bridge bearings for high speed KTX train vehicles has been carried out as a virtual simulation for Ubiquitous Technology. Improved numerical models of bridge, vehicle and interaction between bridge and train are considered, where bending and torsional modes are provided, whereas the exist UIC code is applied by the simplified HL loading. Dynamic and static analysed results are compared to get Dynamic Amplification Factors (D. A. F.) for maximum deflections and bending stresses up to running speed of 500 km/h. Equation from the regression analysis for the D. A. F. is presented. Sliding distance of the bearings for various KTX running speeds is compared with maximum and accumulated distances by the dynamic behaviors of PSC box bridge. Dynamic and static simulated sliding distances of the bearings according to the KTX running speed are proved as a major parameter in spite of the specifications of AASHTO and EN1337-2 focused on the distance by temperature variations.
This article analyzes the interdependency between nonrenewable marine sand resources and renewable fishery resources by the developed dynamic bioeconomic model. The developed bioeconomic model is applied to a case study of efficient sustainable management for marine sand mining, which adversely affects a valuable blue crab fishery and its habitat in Korea. The socially-efficient extraction plan for marine sand and the time-variant environmental external costs to society in terms of diminished harvest rate of blue crab are determined. To take into account long-term effects from destroyed fishery habitat, a Beverton-Holt age structure model is integrated into the bioeconomic model. The illustrative results reveal that the efficient sand extraction plan is dynamically constrained by the stock size of the blue crab fishery over time. Thus, the dynamic environmental external cost is more realistic resource policy option than the classical fixed external cost for determining socially optimal extraction plans. Additionally, the economic value of bottom habitat, which supports the on- and off-site commercial blue crab fishery is estimated. The empirical results are interpreted with emphasis on guidelines for management policy for marine sand mining.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.2
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pp.846-864
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2017
Software Defined Network (SDN) realizes management and control over the underlying forwarding device, along with acquisition and analysis of network topology and flow characters through south bridge protocol. Data path Identification (DPID) is the unique identity for managing the underlying device, so forged DPID can be used to attack the link of underlying forwarding devices, as well as carry out DoS over the upper-level controller. This paper proposes a dynamic defense method based on Client-Puzzle model, in which the controller achieves dynamic management over requests from forwarding devices through generating questions with multi-level difficulty. This method can rapidly reduce network load, and at the same time separate attack flow from legal flow, enabling the controller to provide continuous service for legal visit. We conduct experiments on open-source SDN controllers like Fluid and Ryu, the result of which verifies feasibility of this defense method. The experimental result also shows that when cost of controller and forwarding device increases by about 2%-5%, the cost of attacker's CPU increases by near 90%, which greatly raises the attack difficulty for attackers.
As e-mail is becoming increasingly important in every day life activity, mail users spend more and more time organizing and classifying the e-mails they receive into folder. Many existing recommendation systems or text classification are mostly focused on recommending the products for the commercial purposes or web documents. So this study aims to apply these application to e-mail more necessary to users. This paper suggests a dynamic recommendation agent system based on Rule Filtering Component recommending the relevant category to enable users directly to manage the optimum classification when a new e-mail is received as the effective method for E-Mail Management. Moreover we try to improve the accuracy as eliminating the limits of misclassification that can be key in classifying e-mails by category. While the existing Bayesian Learning Algorithm mostly uses the fixed threshold, we prove to improve the satisfaction of users as increasing the accuracy by changing the fixed threshold to the dynamic threshold. We designed main modules by rule filtering component for enhanced scalability and reusability of our system.
Location management is difficult in ad hoc networks due to many features such as the lack of a wired infrastructure, the scarce energy, memory and processing capabilities of nodes, and nodes’ movement which leads to a dynamic topology. These characteristics make the location management schemes designed for mobile cellular networks inefficient for ad hoc networks. New solutions for location management have therefore been proposed in the literature in the recent past. In this paper, a taxonomy of location management strategies is presented; some of the more interesting approaches proposed in the literature are critically discussed, highlighting their advantages and disadvantages.
Facing the globalization of world economy, intense market competition, radical change of information technology, firms are obliged to create a new type of organizations characterized by flexibility and adaptability to new and dynamic environments. This paper reviews the theories of complexity in physics briefly and discusses the implications of them on the management of business organizations. It analogizes the core concepts from complexity theories such as cooperative phenomena, self-organization, adaptation, positive feedback, and butterfly effect, and attempts to identify their implications on business management. Particularly, it suggests principles of 'Fractal' management which apply the fractal structure to the business organization.
Speculative execution for improving instruction-level parallelism is widely used in high-performance processors. In the speculative execution technique, the most important factor is the accuracy of branch predictor. Unfortunately, complex branch predictors for improving the accuracy can cause serious thermal problems in 3D multicore processors. Thermal problems have negative impact on the processor performance. This paper analyzes two methods to solve the thermal problems in the branch predictor of 3D multi-core processors. First method is dynamic thermal management which turns off the execution of the branch predictor when the temperature of the branch predictor exceeds the threshold. Second method is thermal-aware branch predictor placement policy by considering each layer's temperature in 3D multi-core processors. According to our evaluation, the branch predictor placement policy shows that average temperature is $87.69^{\circ}C$, and average maximum temperature gradient is $11.17^{\circ}C$. And, dynamic thermal management shows that average temperature is $89.64^{\circ}C$ and average maximum temperature gradient is $17.62^{\circ}C$. Proposed branch predictor placement policy has superior thermal efficiency than the dynamic thermal management. In the perspective of performance, the proposed branch predictor placement policy degrades the performance by 3.61%, while the dynamic thermal management degrades the performance by 27.66%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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