The Managing and measuring performance have long been a popular topic in business. Traditions of financially-oriented managing and measuring performance have provided managers with relatively objective and scientific results of measuring performance until now. But today the value of organization is influenced more by intangible assets than tangible assets. Nobody thus believes that the performance and the value of organization can be measured by financial indicators only. In this background, numerous researches have been conducted to find alternatives to measuring the value of organization's intangible assets. One of the remarkable achievements would be "Balanced Score Card (BSC), "which covers three sectors of indicators, each from customer relations, internal process innovations, and learning and human resource development, in addition to traditional financial indicators. Unfortunately, even BSC, let alone others, fails to accomodate all performance indicators as a holistic system. Namely, performance measuring techniques including BCS, at present, fail to reflect the dynamic features in their model - i.e., the casual relations and the interactions between the indicators, and there is no way of taking into account the impact of delayed feedback which flows from introduction of new policy and legislative changes, etc. Therefore, this paper attempts to devise a means for adding dynamic features to BSC, by introducing the system dynamics concept, with a focus on the effect of casual relations and feedback structure.
본 논문은 결정 궤환(Decision Feedback) 기반 차동 위상 검출 방식인 DF-DPD와 DPD-RGPR의 성능이 차동 복호(Differential Decoding)를 갖는 동기 검출 (Coherent Detection) 방식의 성능에 근접한다는 것을 수치적으로 증명한다. M-ary DPSK에 대한 기존 차장 위삼 검출 빙식은 수신기 구조를 간단하게 만들지만, 참조 위상으로 활용되는 이전 심볼에서의 잡음 성분으로 인해 열화된 수신 성능을 갖는다. 기존 차동 검출 방식의 수신 성능을 향상시키기 위해 DF-DPD, DPD-RGPR 등을 포함하는 다중 심볼 차동 검출 방식들이 제시되었다. 하지만, 이러한 방식들의 검출 성능에 대한 분석 및 비교에 대한 연구는 거의 진행되지 않았다. 그러므로, 본 논문에서는 DF-DPD와 DPD-RGPR 등의 결정 궤환 기반 차동 위상 검출 방식들의 성능을 수치적으로 분석한다. 수치적 분석 결파, 결정 궤환을 갖는 차동 위상 검출 방식들은 차동 복호를 갖는 동기 검출의 성능에 근접할 수 있으며 향상된 성능을 갖는 비동기 검출 (Noncoherent Detection)에 활용될 수 있음을 볼 수 있었다. 하드웨어 복잡도를 고려하면, 검출 길이가 증가함에 따라 복잡도가 증가하는 구조에 기반한 DF-DPD 방식보다 반복적으로 갱신되는 참조 위상을 사용하는 검출 방식에 기반한 DPD-RGPR 방식이 구현에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
본 논문에서는 주파수 선택적 시변 채널 OFDM 시스템에서 파일럿 심볼을 이용하는 채널 예측 및 등화 방식의 성능을 분석하고 문제점 및 개선 방안을 제시한다. 주파수 영역 채널 행렬의 대역폭을 제한하기 위하여 시간 영역 윈도우를 도입하며, 채널 예측에 LS(Least Square) 및 선형 MMSE(Minimum Mean Square Error) 예측 방식을 이용한다. 채널 등화에는 채널 예측에 이용되는 파일럿 심볼의 존재가 고려된 선형 MMSE 및 결정 귀환 등화 방식을 이용한다. 계산량을 감소시키기 위하여 채널 등화 알고리즘에 요구되는 선형 연립 방정식의 풀이에 band LU 행렬 분해 알고리즘을 도입하며, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 방식과의 성능을 비교한다. 결정 귀환 등화 방식에 시간 영역 윈도우를 적용하는 경우, 결정 귀환 관련 행렬의 대역폭이 제한되지 않아 성능이 저하되는 문제점을 분석하였다.
With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to customers. Recently, many studies on GCN-based recommender systems have been actively conducted. Such a methodology can address the limitation in disabling to effectively reflect the interaction between customer and product in the embedding process. However, previous studies mainly use implicit feedback data to conduct experiments. Although implicit feedback data improves the data scarcity problem, it cannot represent customers' preferences for specific products. Therefore, this study proposed a novel model combining explicit and implicit feedback to address such a limitation. This study treats the average ratings of customers and products as the features of customers and products and converts them into a high-dimensional feature vector. Then, this study combines ID embedding vectors and feature vectors in the embedding layer to learn the customer-product interaction effectively. To evaluate recommendation performance, this study used the MovieLens dataset to conduct various experiments. Experimental results showed the proposed model outperforms the state-of-the-art. Therefore, the proposed model in this study can provide an enhanced recommendation service for customers to address the information overload problem.
三項出力歸還 制御器의 파라미터調整을 컴퓨터模擬實驗에 의해 時間領域解析과 最適値를 活用할 수 있게 하였다. 正常狀態應答, 外亂無視, 過渡應答遂行을 效率的으로 選擇될 수 있는 PID制御器의 設計를 汎用例에 의하여 考察하였다. 이에 의해 sensor base system構成圖를 또한 提示한다.
In this paper, CAN-based feedback control system is proposed for the pressurization system of korean high-speed train. The control performance of the system is evaluated. According to the requirement of the pressurization system A process model considering network delay and an adaptive PID control method based on the process model are proposed here. And it is shown that the proposed adaptive PID control method considering the network delay has on adequate feature compared to some other existing methods consequently it can be considered to be applied the pressurization system of korean high-speed train.
본 연구의 목적은 직장인의 정서인식이 부정적 피드백 수용의 관계에서 적응적 인지적 정서조절의 매개효과와 부하가 지각한 상사 정서조절의 조절효과를 검증하는 것이다. 이를 위해 국내의 다양한 기업에 종사하고 있는 비관리자 직장인 대상으로 설문조사를 실시하였고, 총 273명의 응답을 분석하였다. 측정도구의 신뢰도와 타당도를 검증하기 위해 AMOS 22로 확인적 요인분석을 실시하였고, 가설검증을 위해 SPSS Process Macro를 활용하여 매개효과와 조절효과를 살펴보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 정서인식은 적응적 인지적 정서 조절을 매개로 하여 부정적 피드백 수용에 간접적으로 영향을 미친다. 둘째, 상사의 정서조절은 정서인식과 부정적 피드백 수용의 관계를 조절한다. 구체적으로 상사의 정서조절이 낮을 때 정서인식과 부정적 피드백 수용 관계가 더 강해지는 것을 확인하였다. 연구결과를 바탕으로 직장인이 자신과 타인의 정서에 대한 인식 수준과 적응적 인지적 정서조절, 그리고 부정적 피드백을 받아들이는 심리적 과정을 확인하고, 부정적 피드백을 긍정적으로 수용하는 데 있어 상사의 정서조절이 갖는 중요성을 확인하였다. 마지막으로 연구 결과를 토대로 본 연구의 학문적 의의 및 코칭에서의 시사점, 그리고 제한점과 미래 연구 과제에 대해 논의하였다.
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.
소셜네트워크를 통해 각 개인들은 정보를 공유하고, 이러한 공유된 정보와 지식을 바탕으로 집단지성은 형성되고 성장한다. 본 연구는 집단의 능력이라 할 수 있는 집단지성을 측정하고, 집단지성의 형성과정을 관찰하는 것이 목적으로, 5개의 실험집단을 형성하여 기업 경영게임을 실시하게 하였고 집단이 게임을 이용해 수행해야 하는 과업을 주었다. 또한 각 구성원간 소통할 수 있는 네트워크 공간을 만들어 주었으며, 기업경영게임을 통한 과업을 실시하는 동안 네트워크 공간에서 각 구성원간 상호작용과 피드백의 빈도 및 집단의 참여율을 관찰하였다. 연구결과 집단마다 상이한 게임성과를 얻었으며, 5개의 집단의 게임성과의 평균을 기준으로 성과가 높은 집단과 낮은집단으로 나누어 t-test한 결과 상호작용과 피드백의 빈도 및 집단지성참여에 유의미한 차이를 보였다.
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).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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