KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권6호
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pp.2497-2517
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2020
For compressed sensing (CS) applications, it is significant to construct deterministic measurement matrices with good practical features, including good sensing performance, low memory cost, low computational complexity and easy hardware implementation. In this paper, a deterministic construction method of bipolar measurement matrices is presented based on binary sequence family (BSF). This method is of interest to be applied for sparse signal restore and image block CS. Coherence is an important tool to describe and compare the performance of various sensing matrices. Lower coherence implies higher reconstruction accuracy. The coherence of proposed measurement matrices is analyzed and derived to be smaller than the corresponding Gaussian and Bernoulli random matrices. Simulation experiments show that the proposed matrices outperform the corresponding Gaussian, Bernoulli, binary and chaotic bipolar matrices in reconstruction accuracy. Meanwhile, the proposed matrices can reduce the reconstruction time compared with their Gaussian counterpart. Moreover, the proposed matrices are very efficient for sensing performance, memory, complexity and hardware realization, which is beneficial to practical CS.
High variance observed in the measurement system can cause high process variation that can affect process capability badly. Therefore, measurement system analysis is closely related to process capability analysis. Generally, the evaluation for measurement system and process variance is performed separately in the industry. That is, the measurement system analysis is implemented before process monitoring, process capability and process performance analysis even though these analyses are closely related. This paper presents the effective concurrent evaluation procedure for measurement system analysis and process capability analysis using the table that contains Process Performance (Pp), Gage Repeatability & Reproducibility (%R&R) and Number of Distinct Categories (NDC). Furthermore, the long-term process capability index (Pp), which takes into account both gage variance and process variance, is used instead of the short-term process capability (Cp) considering only process variance. The long-term capability index can reflect well the relationship between the measurement system and process capability. The quality measurement and improvement guidelines by region scale are also described in detail. In conclusion, this research proposes the procedure that can execute the measurement system analysis and process capability analysis at the same time. The proposed procedure can contribute to reduction of the measurement staff's effort and to improvement of accurate evaluation.
Performance measurement is not an easy task. However, it is necessary to measure the expected value of the informatization project to be invested, to help the successful progress of the informatization project, and to confirm the result of the informatization project. This study describes the evaluation systems of the defense informatization project in Korea used after the end of the informatization project (post-implementation evaluation stage). In the post-implementation evaluation stage of proposed system, the informatization project is evaluated in terms of performance achievement, project plan compliance, project management, and economic validity. For each element, this study suggests metrics and practical measurement method. With metrics and their method, it can be evaluated which project is better than others. Moreover, the lessons learned can be developed. Under scarce budget condition, defense organizations can make better performance from IT project with the evaluation system suggested in this study.
Spectral clustering has become a typical and efficient clustering method used in a variety of applications. The critical step of spectral clustering is the similarity measurement, which largely determines the performance of the spectral clustering method. In this paper, we propose a novel spectral clustering algorithm based on the local similarity measure of shared neighbors. This similarity measurement exploits the local density information between data points based on the weight of the shared neighbors in a directed k-nearest neighbor graph with only one parameter k, that is, the number of nearest neighbors. Numerical experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that our proposed algorithm outperforms other existing spectral clustering algorithms in terms of the clustering performance measured via the normalized mutual information, clustering accuracy, and F-measure. As an example, the proposed method can provide an improvement of 15.82% in the clustering performance for the Soybean dataset.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권4호
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pp.517-526
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2012
In this paper a support vector method is proposed for use when the sample observations are contaminated by a normally distributed measurement error. The performance of deconvolution density estimators based on the support vector method is explored and compared with kernel density estimators by means of a simulation study. An interesting result was that for the estimation of kurtotic density, the support vector deconvolution estimator with a Gaussian kernel showed a better performance than the classical deconvolution kernel estimator.
Measurement is a essential part in all kinds of industry, especially in manufacturing. But until now, measurement hasn't been located to the core of manufacturing in domestic. This improvement guide line for the multilateral problems of measuring instrument investigation of small and medium-sized enterprises. To use measuring treat it must be accustomed with the structure, the performance, the method. must be corrected periodically. The correcting-schedule is established with accuracy, stability, purpose, condition, and frequency.
수력학적 효율측정 방법만으로는 펌프시스템 부속장치들의 개별효율 및 펌프 자체효율을 명확하게 산출해내기 매우 어렵다. 이에 본 연구에서는 국내 최초로 지역난방 중온수용 펌프시스템에 최신 열역학적 펌프 효율측정방법을 도입, 수력학적 방법과의 효율 병행측정 결과를 검토하였고, 그 결과 기존 수력학적 펌프효율 측정방법만으로는 데이터 불확실성이 높은 반면, 열역학적 및 수력학적 방법 병행측정 데이터를 적용한 펌프 및 유체커플링 효율값은 상호보완적 역할수행에 의해 펌프성능 측정방법의 신뢰성 및 적정성이 검증되는 의미 있는 결과를 도출할 수 있었다. 또한, 지역난방시스템에 열역학적 펌프효율 측정방법을 적용한 결과, 최대 120 ℃ 고온 환경에도 불구, 매우 안정적인 데이터 측정 및 측정장비의 내구성이 검증되는 등 열역학적 측정방법의 신뢰성을 검증할 수 있었다.
Most organizations adopt their own performance measurement systems. Those organizations select performance measures to meet their goals. Organizations can give only limited description of what performance measures are. Kaplan and Norton suggest that the Balanced Scorecard (BSC) to complement the conventional performance measures. The BSC can provide management system with a comprehensive strategic vision and integrates non-financial measures with financial measures. The BSC is widely used for measuring corporate performance. This paper investigates how the BSC-based performance measures can be applied to Learning City. The Learning City's performance measures and strategy map on the basis of the BSC are suggested in this research. This paper adopt the AR(assurance region)-DEA model which could limit the range of weight on performance measures to prevent each viewpoint of BSC from having unlimited elasticity. The proposed model is based on CCR model including a property of unit invariance to use the data without normalization process.
The deep-learning-based measurement method with the through-focus scanning optical microscopy (TSOM) estimated the size of the object using the classification. However, the measurement performance of the method depends on the number of subdivided classes, and it is practically difficult to prepare data at regular intervals for training each class. We propose an approach to measure the size of an object in the TSOM image using the deep-learning regression model instead of using classification. We attempted our proposed method to estimate the top critical dimension (TCD) of through silicon via (TSV) holes with 2461 TSOM images and the results were compared with the existing method. As a result of our experiment, the average measurement error of our method was within 30 nm (1σ) which is 1/13.5 of the sampling distance of the applied microscope. Measurement errors decreased by 31% compared to the classification result. This result proves that the proposed method is more effective and practical than the classification method.
현대 경제는 치열한 경쟁, 군살 없는 조직, 광범위한 기술의 발전 등으로 요약될 수 있고, 이러한 역동적인 환경 속에서 리스크와 불확실성은 조직 지식관리의 중요성을 더욱 부각시키고 있다. 건설 산업도 예외일 수 없으므로 생존 및 도약을 위한 다양한 노력을 요구하고 있고 지식경영을 통한 효율성 및 효과성의 향상과 업무 자체의 혁신에 대한 필요성은 모든 건설기업이 주지하고 있는 사실이며 시대의 큰 흐름이라고 할 수 있다. 그러나 지식경영이 일정 부분 정착된 현 시점에서 기업들은 지식경영 도입에 따른 성과에 대해 의구심을 가지고, 평가 도구 개발에 관심을 가지기 시작했다. 이에 본 연구는 기존의 지식경영 성과측정 모델을 검토 및 분석하여 그것을 토대로 성과측정 방법론을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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