Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.7
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pp.374-379
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2016
On-line process monitoring schemes are designed to give early warnings of process faults. In the artificial intelligence and machine learning fields, reliable approaches have been utilized, such as kernel-based nonlinear techniques. This work presents a kernel-based empirical monitoring scheme with a small sample problem. The measurement data of normal operations are easy to collect, whereas special events or faults data are difficult to collect. In such situations, noise filtering techniques can be helpful in enhancing the process monitoring performance. This can be achieved by the preprocessing of raw process data and eliminating unwanted variations of data. In this work, the performance of several monitoring schemes was demonstrated using three-dimensional batch process data. The results showed that the monitoring performance was improved significantly in terms of the detection success rate.
Purpose - This study has the following objectives. First, it seeks to build an integrated model that can analyze the path through which headquarters, subsidiary competence, and knowledge transfer performance influence subsidiary performance. Second, it analyzes the influence of the specificity of technology as a moderating effect factor on knowledge transfer process. Third, it will conduct an empirical analysis on distributive manufacturing MNEs and suggests an implication for companies that actually need technological localization. The difference of this study are as follows. First, unlike the existing studies, this study can expand a theoretical discussion as it uses subsidiary performance as the dependent variable. Second, it sets the specificity of technology as a moderating effect factor, not an antecedent, and can draw a theoretical implication. Research design, data, and methodology - This study built a path analysis model to identify the influence of the disseminative capacity and absorptive capacity of distributive manufacturing MNEs on subsidiary performance. Based on the previous studies, it set 19 items as 5 latent variables, and established 6 hypotheses by including the moderating effect of the specificity of technology between them. The final 203 companies were selected as analysis samples through a survey questionnaire. For empirical analysis, the study used PLS (Partial Least Square) that is based on structural equation model. Results - The empirical analysis result demonstrated that both headquarters' disseminative capability and subsidiaries absorptive capacity had a positive influence on knowledge transfer performance. Knowledge transfer performance also had a positive influence on subsidiary performance. In the analysis of moderating effect, the specificity of technology acted as a significant moderating variable only between knowledge transfer performance and subsidiary performance; it did not show a statistically significant moderating effect among disseminative capability, absorptive capacity, and knowledge transfer performance. Conclusions - The empirical analysis results of this study demonstrate the importance of disseminative capability and absorptive capacity in knowledge transfer to subsidiaries from the distributive manufacturing MNEs in Korea. The analysis on the moderating effect indicates that the specificity of technology in Korean companies influences on the process of making achievement by using the transferred knowledge.
Microfin arrays with fin heights of 100 ${\mu}$m and 200 ${\mu}$m and six different spacings from 30 ${\mu}m$to 360 ${\mu}m$ are fabricated using the DRIE process. Natural convective heat transfer around the microfin arrays on both vertical and horizontal surfaces is experimentally examined. It turns out that the orientation effect of microfin arrays is negligible compared with macrofin arrays. The obtained heat transfer coefficients are compared with the existing heat transfer correlation for the macrofin arrays. It is concluded that the existing macrocorrelation is no longer valid for the microfin arrays. Relevant empirical correlations for microfin arrays on the vertical and horizontal surfaces are presented based on the present experimental data.
Recent developments in underwater image recognition methods have received large attention by the ocean engineering researchers. In this paper, an improved bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) approach is employed to decompose the given underwater image into intrinsic mode functions (IMFs) and residual. We developed a joint algorithm based on BEMD and Canny operator to extract multi-pixel edge features at multiple scales in IMFs sub-images. So the multiple pixel edge extraction is an advantage of our approach; the other contribution of this method is the realization of the bi-dimensional sifting process, which is realized utilizing regional-based operators to detect local extreme points and constructing radial basis function for curve surface interpolation. The performance of the multi-pixel edge extraction algorithm for processing underwater image is demonstrated in the contrast experiment with both the proposed method and the phase congruency edge detection.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.28
no.5
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pp.1179-1189
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2017
In this study, we propose an alternative method for discriminant analysis using a multivariate empirical distribution function to express multivariate data as a simple one-dimensional statistic. This method turns to be the estimation process of the optimal threshold based on classification accuracy measures and an empirical distribution function of data composed of classes. This can also be visually represented on a two-dimensional plane and discussed with some measures in ROC curves, surfaces, and manifolds. In order to explore the usefulness of this method for discriminant analysis in the study, we conducted comparisons between the proposed method and the existing methods through simulations and illustrative examples. It is found that the proposed method may have better performances for some cases.
The Information and Communication Technologies (ICT) sector is undergoing a fundamental transformation. Determinant factors in this transformation process are deregulations and technological advancements. From the value chain perspective, industry convergence plays the most crucial role in the transformation of the established telecommunications and media industries. The objective of this paper is to validate the impact of convergence on the business performance using empirical data. To identify the various effects driven by industry convergence, we analyzed the relationships between firm's degree of convergence and the business performance using regression analysis. From the empirical result with the 2002-2005 data, it was found that the convergence across ICT sectors improves the business performance measured by Tobin's q significantly and this is only a recent phenomenon. These results are consistent with the conjecture that higher degree of convergence is becoming more associated with higher market value.
Differentiation strategies have been suggested as the critical sources of competitive advantage in B2C industry where customers can switch internet shopping mall with one click with virtually no transaction cost. Indeed, competition on low pricing cannot be a viable strategy in B2C industry. Moreover, cultivating customer loyalty to attain profitability is still a challenging task for most internet shopping mall. In this study, we provide empirical analysis results on key managerial variables that indicate the difference between the product categories in terms of customer perception on relative value importance. We first identified comprehensive managerial variables and organized them in terms of customer decision stage. Next, with reference to extant literatures on product characteristics based e-commerce strategy, hypotheses are developed to formalize the customer value differences on the key managerial variables. Empirical testing results indicated that there are significant differences on customer perceived value of the key managerial variables between the product groups. The findings provide useful insight for further study on e-commerce differentiation strategy.
Identifying structural modal parameters, especially those modes within high frequency range, from ambient data is still a challenging problem due to various kinds of uncertainty involved in vibration measurements. A procedure applying an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed for accurate and robust structural modal identification. In the proposed method, the EEMD process is first implemented to decompose the original ambient data to a set of intrinsic mode functions (IMFs), which are zero-mean time series with energy in narrow frequency bands. Subsequently, a Sub-PolyMAX method is performed in narrow frequency bands by using IMFs as primary data for structural modal identification. The merit of the proposed method is that it performs structural identification in narrow frequency bands (take IMFs as primary data), unlike the traditional method in the whole frequency space (take original measurements as primary data), thus it produces more accurate identification results. A numerical example and a multiple-span continuous steel bridge have been investigated to verify the effectiveness of the proposed method.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2010.05a
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pp.3-14
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2010
Through time-series plots, we can see relatively stable trend of energy factor share and the decreasing trend of relative energy prices (to wages) in Korea. We can compromise these empirical facts with the following explanation: if elasticity of substitution between capital and energy is smaller than one(<1) in Korea, a change(decrease) in energy price can prevent income share of resources from rising in the process of economic growth. This is consistent with theoretical and empirical results that substitution between energy and capital is so difficult. From simple empirical analysis and limited information, we can carefully infer that, in the past in Korea, resource-specific innovation was performed widely. Finally, If we are to reduce the magnitude of "growth drag", we should decrease energy factor share. This can be accomplished by energy-augmenting technical progress in the case of elasticity of substitution less than 1 as in Korea.
Empirical studies have shown that government and human service nonprofit organizations have maintained active partnerships to deliver human services for the past several decades. However, the previous researches on resource dependent government-nonprofit service delivery have revealed serious methodological limitations to adequately demonstrate the dynamic relationship between both sectors over time. Since the dynamics underlying the government-nonprofit service delivery is a complex process, in which multiple factors dynamically interact over time, the assumptions of system dynamics can help improve these methodological drawbacks. This study aims to explore methodological issues and weaknesses observed in empirical studies on resource dependent government-nonprofit service delivery in the United States, and further attempts to provide insights on future research toward a dynamic approach, bringing the assumptions of system dynamics to the challenges of the previous researches.
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