As the knowledge is recognized as a core factor of organization's competitiveness and creation of value added, the importance of knowledge management is also increased. To achieve the successful knowledge management, it is important to establish strategy that consider essential purpose of knowledge management such as creating and sharing of knowledge resource, improving performance, and continuing organizational innovation within the organization and influence factor inside and outside of organization. Until now, however, the research for knowledge management strategy was mostly limited to the statistical analysis based on the unilinear causality model, and systematic access and analysis that consider interaction and feedback structure between factors. In this paper, we developed the novel decision-making framework for successful strategy establishment by applying the analytic network process(ANP). Specifically. we derive clusters and components to decide the interaction and feedback structure between the elements of knowledge management by literature studies. And we produced relative importance and preference of clusters, components and alternatives dealing with feedback structure through the survey of experts in the field or related one of knowledge management. In result of this study, we expect that it will help the knowledge officer to decide establishing knowledge management strategy.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers
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v.43
no.3
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pp.458-467
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1994
It has been well known that the assumption of full state availability is one of the most important restrictions to the practical realization of VSCS. And several attempts to alleviate the assumption had been made. however, it is not easy to find a positive scheme among them. Recently, an output feedback variable structure control system(OFVSCS) was proposed and the effectiveness of the scheme was validated for the disturbance free systems. The purpose of this study is to propose a robust OFVSCS that have the robust properties against process parameter variations and external disturbances by extending the basic OFVSCS and to evaluate its control performances. The ROFVSES is composed of dynamic switching function and output feedback switching control inputs that are constructed by the use of the unknown vector modeling technique. With the proposed schems, existence of sliding mode is guaranteed and any nonzero bias can be suppressed in the face of disturbances and process parameter variations as far as well-known matching condition is satisfied. Due to the fact that the ROFVSCS is driven by small number of measured informations, the practical application of VSCS for the systems with unmeasurable states and for high order systems, the conventional schemes cannot be applied, is possible with the proposed scheme. It is noticeable that the implementation cast of VSCS can be considerably reduced without sacrifice of control performances by adopting ROFVSCS since there is no need to measure the states with high measurement cost.
In connection with each other through social networks, individuals share valuable knowledge and information. Furthermore the knowledge and information based on the collective intelligence is growing. Collective intelligence with more peoples will grow by gathering intelligence to enhance the collective intelligence. This study investigates the collective intelligence using business management game, and observes forming process of collective intelligence. To achieve the objective to observe the forming process of collective intelligence, only the test subjects available were exposed to the Corporate Management Game with SNS space. During the experimentation, the interaction and feedback were observed. The results of the study show that different performance, feedback and interaction for each group.
The following thesis provides an explanation for the definition of the MIL-HDBK-2155 : Failure Reporting, Analysis and Corrective Action System (FRACAS), which systemizes the collection and analysis of failure data and the feedback process of the results. It also presents a plan based on MIL-HDBK-2155 for the collection and analysis of operating specifications on weapon systems. The collection and analysis of failure data and the feedback process utilizing FRACAS contributes to identifying improvement requirements during equipment operation as well as finding and eliminating the root cause of the failures. The objective of applying FRACAS to weapon systems is to receive source data feedback for reliability enhancements and performance improvements during operation. This is done by recognizing weaknesses in the design or operation by identifying the type of failures that might occur, and by performing Failure Modes, Effects and Criticality Analysis(FMECA) and Failure Tree Analysis(FTA).
This paper proposes several suboptimal methods of designing a controller for a networked control system with state feedback where delay due to transmission error and transmission delay is modeled as a Markov process. A stability condition for a control system with Markov delay is found through an equivalent relationship that corresponding delay-dependent Lyapunov-Krasovskii functional has the same form of the Lyapunov function of an augmented control system. Several suboptimal methods of designing a controller from the stability condition are proposed to reduce complexity. A simple numerical experiment shows that a restricted subspace method which limits the search space of a matrix variable to a block diagonal form provides the best tradeoff between the complexity and performance.
This paper proposed a symmetric feedback current enhancement circuit with 1.5V power supply to design a 3$^{rd}$ order butterworth low pass filter. The proposed filter designed on 0.8.mu.m CMOS n-well double poly/double metal process simulated in HSPICE composed of the 3dB frequency enhancement circuit and the unity-gain frequency enhancement circuit. The simulation result on the design filter shows the badnwith of 25MHz, phase of 92.6 .deg. and power consumption of 0.3mW..
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.19
no.4
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pp.137-146
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1993
We consider single server feedback queueing systems with priorities. In the model, there are J stations and job classes. Jobs of class i arrive at station i according to a Poisson process, and have a general service time distribution. We derive the generating functions of the number of jobs at each station just after a busy period and the formula for the mean sojourn time that a specific tagged job spends at station j from its arrival to departure from the system.
A practical and robust control scheme is suggested for MIMO discrete time processes with real simple poles. This type of control scheme, having the advantages of both the adaptiveness and optimality, may be successfully applicable to structured dynamic controllers for plants whose parameters are slowly time-varying. The identification of the process parameters is under-taken in ARMA form and the optimization of the feedback gain matrix is performed in the state space representation with regard to a standard quadratic criterion.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.188-192
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2003
Pole placement method is widely used in controller design. For the stability of the closed loop system, user-specified desired locations including extra pole locations in the s-plane is chosen and by some procedure, feedback gain is obtained. In this paper, only desired pole location is used, and the calculation process is done for attaining linear quadratic stability. Similarly transformation is used for this. By computer simulations using MATLAB, the effectiveness is shown.
In this paper, we propose a new relevance feedback algorithm using Probabilistic Neural Networks(PNN) while supporting multi-class learning. Then, to validate the effectiveness of our feedback approach, we incorporate the proposed algorithm into our region-based image retrieval tool, FRIP(Finding Regions In the Pictures). In our feedback approach, there is no need to assume that feature vectors are independent, and as well as it allows the system to insert additional classes for detail classification. In addition, it does not have a long computation time for training because it only has four layers. In the PNN classification process, we store the user's entire past feedback actions as a history in order to improve performance for future iterations. By using a history, our approach can capture the user's subjective intension more precisely and prevent retrieval performance errors which originate from fluctuating or degrading in the next iteration. The efficacy of our method is validated using a set of 3000 images derived from a Corel-photo CD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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