디지털기기 개발에 있어서 소프트웨어의 중요성이 높아지고, 규모가 커짐에 따라 소프트웨어의 위기를 해결하기 위한 소프트웨어형상관리의 필요성이 증가하고 있다. 그러나 일반적인 소프트웨어형상관리 시스템들은 영상처리 알고리즘 개발 환경의 특성 및 특징들을 수용하기에 부족하다. 영상처리 알고리즘 개발 환경은 컴파일러와 같은 기본적인 개발 도구 외에 컴포넌트(나 라이브러리)들을 인터액티브하게 조합하고 테스트 할 수 있는 시뮬레이션 환경을 통하여 테스트와 분석을 반복하면서 개발하는 특징을 가지고 있다. 뿐만 아니라, 시뮬레이션 과정 중에는 유사한 기능을 가진 알고리즘 중에 적합한 알고리즘을 빠르고 효과적으로 찾기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 영상처리 알고리즘 개발 환경에서 사용하는 시뮬레이션 도구를 체계적으로 지원해줄 수 있는 비주얼 워크스페이스 기반의 소프트웨어형상관리 방법과 이를 수용할 수 있는 소프트웨어형상관리 시스템을 제안한다. 또한, 개발된 시스템을 실제 시뮬레이션 도구와 연계하여 소프트웨어형상관리 시스템으로써의 적합성을 확인한다.
This study investigates application cases of facility management system model for enhancing facility productivity of industry filed around medium and small facility processing companies and finds the inefficiency of the existing management model. Following items are researched to seek out methods and measures to maximize facility productivity through empirical analysis by exploring and establishing a new management model. First, the empirical analysis, it is found that the overall equipment efficiency index used for facility productivity management in the companies has a difficulty being used as the index for it in actual medium-small processing companies. Second, a new facility management system model applying standard cycle time is suggested among facility management index system to measure facility productivity. Third, the empirical analysis is used to verify that developed facility management system model is a useful method to manage the facility productivity by applying the model to actual medium-small processing companies. Finally, it is necessary to implement comparison analysis on whether actual productivity enhancement induces a distinctly different result by using a new facility management index system model to be inhibited in this study.
A single machine scheduling problem for jobs with stochastic processing time is considered in this study. Shortest processing time (SPT) sequencing according to the expected processing times of jobs is optimal for schedules with minimal expected mean flow time when all the jobs arrive to be scheduled and their expected processing times are known. However, SPT sequencing according to the expected processing time may not be optimal for the minimization of the mean flow time when the actual processing times of jobs are known. This study evaluates the complexity of SPT sequencing through a comparison of the mean flow times of schedules based on the expected processing times and actual processing times of randomly generated jobs. Evaluation results show that SPT sequencing according to the expected flow time exhibits chaotic variation to the optimal mean flow time. The relative deviation from the optimal mean flow time increases as the number of jobs, processing time, or coefficient of variation increases.
In this paper, we model management information for Internet service, and design and implement management architecture using CORBA and Web technologies. Concretely, we also extend WWW Service MIB so that it presents service management model which can manage WWW service effectively. We have developed management tool such as Map Editor and MIB Browser. SERVICE fault/performance/configuration management functions are also designed and implemented.
This paper describes a new method for enhancing the accuracy of network analysis applications in energy management systems. Topology processing, state estimation, power flow analysis, and contingency analysis play a key factor in the stable and reliable operation of power systems. In this respect, the aim of topology processing is to provide the electrical buses and the electrical islands with the actual state of the power system as input data. The results of topology processing is used to input of other applications. New method, which includes the topology error analysis based on inconsistency check, coherency check, bus mismatch check, and outaged device check is proposed to enhance the accuracy of network analysis. The proposed methodology is conducted by energy management systems and the Korean power systems have been utilized for the test systems.
Cloud service has the characteristic that it must be always available and that it must be able to respond immediately to user requests. This study suggests a method for constructing a proactive and autonomous quality and performance management system to meet these characteristics of cloud services. To this end, we identify quantitative measurement factors for cloud service quality and performance management, define a structure for applying a time series framework to cloud service application quality and performance management for proactive management, and then use big data and artificial intelligence for autonomous management. The flow of data processing and the configuration and flow of big data and artificial intelligence platforms were defined to combine intelligent technologies. In addition, the effectiveness was confirmed by applying it to the cloud service quality and performance management system through a case study. Using the methodology presented in this study, it is possible to improve the service management system that has been managed artificially and retrospectively through various convergence. However, since it requires the collection, processing, and processing of various types of data, it also has limitations in that data standardization must be prioritized in each technology and industry.
Faucher, Jean-Baptiste P.L.;Everett, Andre M.;Lawson, Rob
Journal of Information Technology Applications and Management
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제17권3호
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pp.191-211
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2010
Existing models of knowledge processing do not feature a systemic meaning of knowledge management and ignore the role of leadership and social energy in the knowledge processing system (KPS). This conceptual paper introduces the Leadership Invigorating Flows of Energies, (LIFE) Model as an attempt to remedy that situation and provide a more useful description of the KPS. The LIFE Model highlights the role of emergent leadership and flows of social energies as forces encouraging knowledge creation and dynamic diffusion within an organization through the Knowledge Processing Cycle in eight activities interacting with its social knowledge base in a self-organizing system.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.669-670
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2015
Efficient management of the construction heavy equipment is required to reduce the rate of carbon emissions and on-site accidents. The intelligent excavation system (IES) will improve the construction quality and productivity through information technologies and efficient equipment operation, especially in large earthwork projects. Three-dimensional digitized ground data should be required for identifying the path of heavy equipment and work-site environment. Rapid development of terrain laser scanners (TLS) is more readily to acquire the digital data. This study suggests the '3D ground terrain processing platform (3DGTPP)' including data manipulating module and analyzing module of the scanned data for intelligent earthmoving equipment operation. The processing platform consists of six modules, including scanning, registering, manipulating, analyzing, transmitting, and storing. 3D ground terrain processing platform presented in this study will provide fundamental information for intelligent excavation system (IES), which will increase the efficiency of earthworks and safety of workers in significant.
본 논문에서는 이미지와 동영상에 대한 UCC 서비스를 쉽게 개발할 수 있는 프로토타입 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 멀티미디어 가공 처리 서브시스템과 메타데이터 관리 서브시스템으로 구성되어 있으며 UCC 서비스 개발자에게 필요한 API를 제공한다. 멀티미디어 가공처리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 미디어 관리 및 편집 기능을 제공하며 동영상에 대한 스트리밍 서비스를 제공한다. 메타데이터 관리 서브시스템은 이미지, 동영상에 대한 메타데이터 관리 및 검색 기능을 제공한다. 또한, UCC에 대한 댓글 관리 및 스크랩 처리 기능을 제공한다.
The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.399-408
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2020
The construction industry is suffering from aging workers, frequent accidents, as well as low productivity. With the rapid development of information technologies in recent years, automatic construction, especially automatic cranes, is regarded as a promising solution for the above problems and attracting more and more attention. However, in practice, limited by the complexity and dynamics of construction environment, manual inspection which is time-consuming and error-prone is still the only way to recognize the search object for the operation of crane. To solve this problem, an image-processing-based automated object recognition approach is proposed in this paper, which is a fusion of Convolutional-Neutral-Network (CNN)-based and traditional object detections. The search object is firstly extracted from the background by the trained Faster R-CNN. And then through a series of image processing including Canny, Hough and Endpoints clustering analysis, the vertices of the search object can be determined to locate it in 3D space uniquely. Finally, the features (e.g., centroid coordinate, size, and color) of the search object are extracted for further recognition. The approach presented in this paper was implemented in OpenCV, and the prototype was written in Microsoft Visual C++. This proposed approach shows great potential for the automatic operation of crane. Further researches and more extensive field experiments will follow in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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