In this paper, we propose two kinds of chaos dimensions, the fuzzy correlation and fuzzy Lyapunov dimensions, for speaker recognition. The proposal is based on the point that chaos enables us to analyze the non-linear information contained in individual's speech signal and to obtain superior discrimination capability. We confirm that the proposed fuzzy chaos dimensions play an important role in enhancing speaker recognition ratio, by absorbing the variations of the reference and test pattern attractors. In order to evaluate the proposed fuzzy chaos dimensions, we suggest speaker recognition using the proposed dimensions. In other words, we investigate the validity of the speaker recognition parameters, by estimating the recognition error according to the discrimination error of an individual speaker from the reference pattern.
This study suggests an electronic brokerage system that has the capability of efficiently matching dispatching delivery tasks with trucks. In the brokerage system, individual truck drivers and shippers are allowed to participate in the dispatching process through the internet or wireless communication. An auction-based dispatching method for the electronic brokerage system is suggested. The basic rationale of the auction-based dispatching method-which is a distributed decision-making process-is discussed. The performance of the suggested algorithms is evaluated by a simulation study.
This study aims to contribute to the debate over the age-productivity relationships in scientific and technological research. For this purpose, we conducted an empirical experiment employing a time-series cross-section dataset derived from the KRI of the NRF containing data on individual researchers of fifty major universities in Korea covering the period of 2008-2013. This study has found that: (1) there exists an inverse U-shaped age-productivity relationship at the level of individual researchers; (2) the impact of the average age of a research group on the productivity of individual researchers varies across fields; (3) male and female researchers move along different age-productivity curves; and (4) the inverse U-shaped age-productivity relationship also holds at the level of organizations. The results suggest that the aging of researchers in Korea will soon reach the stage where serious losses in research productivity become a reality. Yet, it is not so clear whether the observed decline in the performance of older researchers is due to declining cognitive capability, which is an unavoidable result of aging, or to declining motivation, which results from an institutional system that discourages older researchers' research activities (such as reduced access to research opportunities or mandatory retirement). What is clear is that it is inevitable for the Korean science system to change the current seniority- and age-based organizational system into one of higher adaptability.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.2
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pp.65-73
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2018
The dynamic capabilities of sensing market signals, creating new opportunities and reconfiguring resources and capabilities to new opportunities in a rapidly changing economic environment determines the competitiveness of the enterprise to create added value and survival. This study conceptualized a two-stage performance measurement framework based on the casual model of resource (input)-process-performance (output). We have developed a 'Process capability index' that reflect the dynamic capabilities factors as a key intermediary product linking resource inputs and performance outputs in enterprise performance measurement. The process capability index consists of four elements : manpower (level of human resource), operation productivity, structure and risk management. The DEA (Data Envelopment Analysis) model was applied to the developed performance indicators to analyze the branch office performance of a telecom company. Process capability efficiency (stage 1) uses resource inputs to reach a certain level of process capabilities. In performance result efficiency (stage 2), the process capabilities are used to generate sales revenues and subscribers. The two-stage DEA model derives intermediate output values that optimize the individual stages simultaneously. Some branch offices in the telecom company have focused on process capability efficiency or some other branch offices focused on performance result efficiency. Positioning map using two-stage efficiency decomposition and benchmarking can help identify the sources of inefficiencies and visualize strategic directions for performance optimization. Applications of two-stage DEA in conjunction with the case study that are meaningfully used in performance measurement areas have been scarce. In particular, this paper has the contribution to present a new performance measurement model considering the organization theory, the dynamic capabilities.
Purpose: To determine the minimal illumination for visual acuity with the decimal vision chart and individual difference with varying contrast and illumination. Methods: Landolt's vision chart with 10 different grade of contrast was made. Minimal illumination was measured for 69 eyes using 100% contrast vision chart. Minimal contrast for identifying the chart was measured in conditions of the minimal illumination and 230 lx, respectively. Results: Minimal illumination was gradually increased with decrease of the chart size. Mean of minimal illumination to identify the 1.0 visual acuity was $74.39{\pm}25.90$ lx with range of 17~107 lx. In conditions of the minimal illumination and 230 lx, the minimal contrast for identifying the chart were gradually increased with decrease of the chart size in both conditions, the those deviation for 69 eyes was also increased. Conclusions: For refractive correction, examiners need to consider the individual difference for identifying the visual chart according to illumination and contrast.
We increasingly see the importance of employees acquiring enough expert capability or innovation capability to prepare for ever growing uncertainties in their operation domains. However, despite the above circumstances, there have not been an enough number of researches on how operational input components for employees' innovation outcome, innovation activities such as acquisition, exercise and promotion effort of employee's innovation capability, and their resulting innovation outcome interact with each other. This trend is believed to have been resulted because most of the current researches on innovation focus on the units of country, industry and corporate entity levels but not on an individual corporation's innovation input components, innovation outcome and innovation activities themselves. Therefore, this study intends to avoid the currently prevalent study frames and views on innovation and focus more on the strategic policies required for the enhancement of an organization's innovation capabilities by quantitatively analyzing employees' innovation outcomes and their most suggested relevant innovation activities. The research model that this study deploys offers both linear and structural model on the trio of learning, innovation capability and innovation outcome, and then suggests the 4 relevant hypotheses which are quantitatively tested and analyzed as follows: Hypothesis 1] The different levels of innovation capability produce different innovation outcomes (accepted, p-value = 0.000<0.05). Hypothesis 2] The different amounts of learning time produce different innovation capabilities (rejected, p-value = 0.199, 0.220>0.05). Hypothesis 3] The different amounts of learning time produce different innovation outcomes. (accepted, p-value = 0.000<0.05). Hypothesis 4] the innovation capability acts as a significant parameter in the relationship of the amount of learning time and innovation outcome (structural modeling test). This structural model after the t-tests on Hypotheses 1 through 4 proves that irregular on-the-job training and e-learning directly affects the learning time factor while job experience level, employment period and capability level measurement also directly impacts on the innovation capability factor. Also this hypothesis gets further supported by the fact that the patent time absolutely and directly affects the innovation capability factor rather than the learning time factor. Through the 4 hypotheses, this study proposes as measures to maximize an organization's innovation outcome. firstly, frequent irregular on-the-job training that is based on an e-learning system, secondly, efficient innovation management of employment period, job skill levels, etc through active sponsorship and energization community of practice (CoP) as a form of irregular learning, and thirdly a model of Yί=f(e, i, s, t, w)+${\varepsilon}$ as an innovation outcome function that is soundly based on a smart system of capability level measurement. The innovation outcome function is what this study considers the most appropriate and important reference model.
Startups lack resources and manpower to build internal capabilities to strengthen market competitiveness; external cooperation such as joint research and networking plays is important. In this study, we analyzed the effect of startups' industry-university cooperation on organizational learning capability and innovation performance. Empirical results demonstrate the mechanism by which government R&D investment strengthens organizational learning capability and creates innovative results by promoting cooperation between startups and universities. First, industry-university cooperation strengthened organizational learning capability. An empirical analysis shows that startups increase internal capabilities through external cooperation. Second, startups' organizational learning capability had a significant effect on innovation performance. We analyze how organizations with high learning capabilities positively develop corporate innovation performance by having a culture of discovery and sharing new ideas. Finally, industry-university cooperation had different effects on organizational learning capability and innovation performance according to the previous experiences of startup founders. In particular, small- and medium-sized (startup) businesses and individual-based experience groups positively affected the creation of organizational learning capabilities and innovation performance through industry-university cooperation. Small- and medium-sized businesses and individual founders have a relatively small cooperative network with the outside world compared to founders of large companies, universities, and research institutes; therefore, they strengthen organizational learning capabilities through cooperation with universities. This study demonstrates that government should create policy inducements for cooperation with universities to maximize the R&D performance of startups. Criticism exists that lending support to startups and universities will hinder innovation performance; nevertheless, government investment plays a role in expanding intangible resources such as accumulating technologies, fostering high-quality human resources, and strengthening innovation networks. Therefore, the government should appropriately utilize the its authority to strengthen investment strategies for startup growth.
The purpose of the study is to provide basic data for the management of individual exposure and the monitoring of natural radiation dose using D-Shuttle dosimeter (Chiyoda Technol Corporation, Tokyo, Japan). The dose was calculated using D-Shuttle dosimeter. The dose was 1.346 mSv when exposed for 400 days, the annual dose per year was 1.228 mSv/year and the average dose per hour was $0.014{\mu}Sv/hr$. Domestic individual external dose (1.295 mSv/year = Korea average natural individual external dose) and domestic additional dose per year is -0.0663 mSv/year. D-Shuttle is a personal dosimeter for radiation monitoring. It can be used as a very useful dosimeter for ALARA because of its excellent detection capability of radiation, real-time radiation exposure management, alarm function of radiation work, and efficient and easy to use personal radiation dose management.. Radiation monitoring equipment for radiation workers and local residents can be used for radiation monitoring in hospitals, industry, medical sites, nuclear accident areas and hazardous areas in non-destructive areas.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.12
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pp.23-32
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2023
E-sports, a burgeoning facet of modern sports culture, has achieved global prominence. Particularly, Aeon of Strife (AOS) games, emblematic of E-sports, blend individual player prowess with team dynamics to significantly influence outcomes. This study aggregates and analyzes real user gameplay data using statistical techniques. Furthermore, it develops and tests win-loss prediction models through machine learning, leveraging a substantial dataset of 1,149,950 individual data points and 230,234 team data points. These models, employing five machine learning algorithms, demonstrate an average accuracy of 80% for individual and 95% for team predictions. The findings not only provide insights beneficial to game developers for enhancing game operations but also offer strategic guidance to general users. Notably, the team-based model outperformed the individual-based model, suggesting its superior predictive capability.
To ensure privacy of individual information in remote healthcare service, health data should be protected through a secure technology such as encryption scheme. Only user who delegated decryption right can access to sensitive health data and delegator needs capability for revocating access privilege. Recently, in ubiquitous environment, CP-ABTD(Ciphertext-Policy Attribute-Based Threshold Decryption with Flexible Delegation and Revocation of User Attributes) which extends CP-ABE(Ciphertext-Policy Attribute-Based Encryption) has been proposed for these requirements. In this paper, we construct remote healthcare monitoring system with delegation and revocation capability for attribute in CP-ABTD. Finally, we analyze collusion attack between users in our system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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