Developing user success metric will make it possible to evaluate the effectiveness of different electronic government systems and will help produce empirical data relating user success to task performance in electronic government environments. The purpose of this study is that combining output-oriented and interaction-oriented variables together into a single model might explain more of the variance in the dependent variable user success in a electronic government than either type of variable could have explained alone. The hypothesized reason is that user success is the result of the reciprocal effects of the properties of the information system and several facets of psychological functioning. Thus, the complex interplay between the system and the user in certain situational contorts may produce different degrees of user success with electronic governments.
The various challenges to realize a fixed wireless ATM network are discussed and some solutions for these challenges are presented. In this paper, the capacity allocation in wireless ATM, the wireless link impact on ATM traffic, and the optimum utilization of the wireless network resonrces for a line of sight (LOS) winless ATM link are studied. An adaptive MQAM modulator is introduced to provide a suitable solution to these issues. The modulator level is adjusted using a unique QoS metric in a wireless network. The metric, termed modified effective bandwidth, takes into account the bandwidth demand, QoS requirements, and outage conditions of the wireless ATM link. A performance study using VBR MPEG-l video traffic in a fixed wireless channel (Ricean channel) demonstrates the advantages of the proposed system.
This article proposes the modified KNN (K Nearest Neighbor) algorithm which considers the feature similarity and is applied to the word categorization. The texts which are given as features for encoding words into numerical vectors are semantic related entities, rather than independent ones, and the synergy effect between the word categorization and the text categorization is expected by combining both of them with each other. In this research, we define the similarity metric between two vectors, including the feature similarity, modify the KNN algorithm by replacing the exiting similarity metric by the proposed one, and apply it to the word categorization. The proposed KNN is empirically validated as the better approach in categorizing words in news articles and opinions. The significance of this research is to improve the classification performance by utilizing the feature similarities.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.17
no.2
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pp.69-81
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2021
The human performance issues and increased automation issues in advanced Small Modular Reactors (SMRs) are critical to numerous stakeholders in the nuclear industry, due to the undesirable implications targeting the Man Machine Interface Systems (MMIS) complexity of (Generation IV) SMRs. It is imperative that the design of future SMRs must address these problems. Nowadays, Multi Agent Systems (MAS) are used in the industrial sector to solve multiple complex problems; therefore incorporating this technology in the proposed innovative SMR (I-SMR) design will contribute greatly in the decision making process during plant operations, also reduce the number MCR operating crew and human errors. However, it is speculated that an increased level of complexity will be introduced. Prior to achieving the objectives of this research, the tools used to analyze the system for complexity reduction, are the McCabe's Cyclomatic complexity metric and the Henry-Kafura Information Flow metric. In this research, the systems engineering approach is used to guide the engineering process of complexity reduction concept of the system in its entirety.
As cluster systems used for high performance computing consist of large number of running servers, one has to solve the low availability problems occurred by the high chance of the server failures. To handle the problems, it is necessary to have the precise definition of available performance of cluster systems that represents availability and performability of the systems simultaneously. Previous research results that mention availability issues lack for concerning system performance such as waiting time and response time in their availability definition. In this paper, we propose a new availability metric for (n, k)-way cluster systems which compose of n primary servers and k backup servers. With the metric, the change of system performance according to arrival rates is captured and the waiting time of a request can be kept below to a certain level. Using various system operating parameters, we calculate availability and downtime of cluster systems along with waiting tine deadline.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.10C
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pp.942-948
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2003
In this paper, we analyze the performance of multiple trellis coded modulation applied to continuous phase frequency shift keying (MTCM/CPFSK) for the noncoherent receiver without channel state information (CSI) on the interleaved Rician fading channel. In this system, the squared cross-correlation between the received signal and a candidate signal is used as the branch metric of the Viterbi decoder. To obtain the bit error performance of this system, we analyze the approximated pairwise error probability (PEP) and the exact PEP. We also derive the equivalent normalized squared distance (ENSD) and compare it with the ENSD of the noncoherent receiver with perfect CSI. Simulation results are also provided to verify the theoretical performance analysis.
We propose a novel user-perceived performance optimization framework for the Android platform that takes advantage of the user-centric response time analysis. To this end, we propose a new definition of response time, which we call the user-centric response time, as a metric for the quality of user-perceived performance of the smartphone application. In this paper, we describe the design and implementation of an on-line user-centric response time analyzer for Android-based smartphones, which provides smartphone application developers with valuable insight for user-perceived performance optimization. We implemented the user-centric response time analyzer on the Android platform, version 4.0.4 (ICS) running on a Galaxy Nexus smartphone. From our experimental results, the proposed user-centric response time analyzer accurately estimates user-centric response times with an accuracy of 92.0% compared to manually measured times with less than 1% performance penalty. In order to evaluate the efficiency of the proposed framework, we were able to reduce the user-centric response time of the target application by up to 16.4% based on the evaluation results by the proposed framework.
This paper evaluates and compares the performance of the Deep Nerual Network (DNN)-based speech enhancement models according to various loss functions. We used a complex network that can consider the phase information of speech as a baseline model. As the loss function, we consider two types of basic loss functions; the Mean Squared Error (MSE) and the Scale-Invariant Source-to-Noise Ratio (SI-SNR), and two types of perceptual-based loss functions, including the Perceptual Metric for Speech Quality Evaluation (PMSQE) and the Log Mel Spectra (LMS). The performance comparison was performed through objective evaluation and listening tests with outputs obtained using various combinations of the loss functions. Test results show that when a perceptual-based loss function was combined with MSE or SI-SNR, the overall performance is improved, and the perceptual-based loss functions, even exhibiting lower objective scores showed better performance in the listening test.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.11
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pp.121-126
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2016
In recommender systems based on collaborative filtering, measuring similarity is very critical for determining the range of recommenders. Data sparsity problem is fundamental in collaborative filtering systems, which is partly solved by Jaccard coefficient combined with traditional similarity measures. This study proposes a new coefficient for improving performance of Jaccard coefficient by compensating for its drawbacks. We conducted experiments using datasets of various characteristics for performance analysis. As a result of comparison between the proposed and the similarity metric of Pearson correlation widely used up to date, it is found that the two metrics yielded competitive performance on a dense dataset while the proposed showed much better performance on a sparser dataset. Also, the result of comparing the proposed with Jaccard coefficient showed that the proposed yielded far better performance as the dataset is denser. Overall, the proposed coefficient demonstrated the best prediction and recommendation performance among the experimented metrics.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.11
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pp.1081-1087
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2015
This article aims to provide a design method of warning thresholds for active safety systems based on the performance-based approach considering driver behaviors. Both positive and negative consequences of warnings are considered, and the main idea is to choose a warning threshold where the positive consequence is maximized, whereas the negative consequence is minimized. The process of the performance-based approach involves: Defining the operating scenarios; setting the trajectory models, including human characteristics; estimating the alert and nominal trajectories; estimating the performance metrics; generating a performance-metric plot; and determining the alert thresholds. This paper chose a lane-departure warning system as an example to show the usefulness of the performance-based approach. Both human and sensor characteristics were considered in the system design, and this paper provided a quantitative method to include human factors in designing active safety systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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