In order to improve national competitiveness through technological research and development, the government puts in R&D budget every year and manages to improve the R&D results. Accordingly, various R&D project management methods have applied for successful advancement of technology and product. TRL is a measurement system developed by NASA to assess the maturity of technology since the 1970s. To apply medical device, the characteristics such as regulation, clinical trials are considered as a significant influence. In this study, we would like to derive PMI(performance measures index) for medical device R&D projects by using TRL and stage-gate model. As a result of this study, it is possible to use the PMI for decision making and evaluation in the R&D projects and believed that the objectivity can be ensured by the approval or certification of regulatory authority.
Kim, Young-Ro;Choi, Jae-Ok;Lee, Young-Sang;Kang, Chang-Won;Park, Ki-Jun;Goo, Sun-Geun;Yoon, Jin-Yul
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.05b
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pp.113-116
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2004
We developed internal and external type sensor to measure ultra-high frequency (UHF) partial discharge (PD) in 170 kV gas-insulated switchgears (GIS). We also manufactured a PD-generator to verify and measure the detection sensitivity of those sensors. We measured the output power of the UHF PD sensors induced by PDs of 5 pC using the PD-generator. We measured UHF propagation loss of an 170 kV GIS for optimal arrangement of the sensors. We used swept UHF signal from a network analyzer into the GIS to measure the loss of various components of the GIS.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.11
no.2
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pp.3-8
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2007
In this paper a generalized parametric mean length $L(P^{\nu},\;R)$ has been defined and bounds for $L(P^{\nu},\;R)$ are obtained in terms of generalized R-norm information measure.
The existence theorem for the operator valued function space integral has been studied, when the wave function was in $L_1(R)$ class and the potential energy function was represented as a double integra [4]. Johnson and Lapidus established the existence theorem for the operator valued function space integral, when the wave function was in $L_2(R)$ class and the potential energy function was represented as an integral involving a Borel measure [9]. In this paper, we establish the existence theorem for the operator valued function we establish the existence theorem for the operator valued function space integral as an operator from $L_1(R)$ to $L_\infty(R)$ for certain potential energy functions which involve double integrals with some Borel measures.
The concept of CoVaR introduced by Adrian and Brunnermeier (2009) is a useful tool to measure the risk spillover effect. It can capture the risk contribution of each institution to overall systemic risk. While Adrian and Brunnermeier rely on the quantile regression method in the estimation of CoVaR, we propose a new estimation method using parametric distribution functions such as bivariate normal and $S_U$-normal distribution functions. Based on our estimates of CoVaR for Korean banking industry, we investigate the practical usefulness of CoVaR for a systemic risk measure, and compare the estimation performance of each model. Empirical results show that bank makes a positive contribution to system risk. We also find that quantile regression and normal distribution models tend to considerably underestimate the CoVaR (in absolute value) compared to $S_U$-normal distribution model, and this underestimation becomes serious when the crisis in a financial system is assumed.
In this article, we introduce a new method of tooth positioner fabrication using modified T.A.R.G. to measure the inclination and angulation of individual teeth. In finishing stage of orthodontic treatment with a fixed appliance, we anticipate that tooth positioner fabricated using the described construction method provides the movement of individual tooth into a desired position; corrected inclination and angulation of teeth, extrusion, intrusion, rotation and so on.
Coefficient of determination $R^2$ is most frequently used descriptive measure in practical use of linear regression analysis. But there have been controversies on defining this measure in the cases of linear regression without the intercept, weighted linear regression and robust linear regression. Several authors such as Kvalseth(1985) and Willet and Singer(1988) proposed many variations of $R^2$ to meet the situations. However, theire measures are not satisfactory due to the lack of a universal principle. In this study, we propose a unfied approach to defining the coefficient of determination $R^2$ using the concept of likelihood distance. This new measure is in good accordance with typical $R^2$ in linear regression and, moreover, can be applied to nonlinear regression models and generalized linear models such as logit and log-linear models.
This study attempts to empirically investigate the effects of government R&D subsidies on private firm's R&D investment in Korean industry. The R&D subsidy effect is defined as the average percentage change in firm's R&D expenditures between what was actually observed among firms that received a subsidy and what these firms would have spent had the subsidy not been received. To measure the effect we use Difference-in-Differences (DID) model which sign as to whether the relationship between government subsidies and private R&D investments is on stimulating or displacing private R&D expenditures. The differences between this study and previous studies are that we tries to measure the effect of Government R&D across various sited firm groups such as large, small & medium, and venture firms and we add one lag of the subsidy indicator in order to capture the effect of the subsidies on private R&D during 2 consecutive period. Empirically, a firm with government R&D subsidy increases its own R&D investment by 13.9%. Also on average, 1% of government R&D subsidy leads to 0.031% of private R&D increase. The main results of this study are as follows : First, Government R&D subsidies stimulate private firm's R&D expenditures. Second, Government R&D subsidies greatly increase (statistically significant) company financed R&D expenditures only for large firms but had no effect on the R&D expenditures of small & medium sized firms and venture firms.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.2
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pp.29-37
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2009
National R&D programs play an important role in the development of a country in this age of the knowledge economy. Since many numbers of R&D programs compete for limited resources such as national R&D budget, the R&D program evaluation problem is a challenging decision-making problem faced by decision makers that deal with R&D management. In this sense, DEA(Data Envelopment Analysis) has been regarded as one of the most widely accepted methods to measure the relative efficiency of productivity of R&D programs. DEA is a methodology to measure and to evaluate the relative efficiency of a homogeneous set of decision-making units(DMUs) in a process which uses multiple inputs to produce multiple outputs. However, the sample of the R&D programs could consist of two or more naturally occurring subsets, thus exhibiting clear signs of heterogeneity such as different objectives. In such situations, the fairness of DEA is limited, for the nature of the relative efficiency of a DMU is likely to be influenced by its membership in a particular subset of the sample. In this study, we propose a methodology AI-DEA(attainment index DEA) allowing for reflecting decision maker's subjective judgement on difference among different subsets of R&D programs which have heterogeneous objectives. This methodology combines AHP and Delphi in order to decide the attainmnet index of each DMU for each outputs, and apply them to DEA model. We illustrate the proposed approach with a pilot evaluation of 13 programs involving 6 different subsets of Korean National R&D programs and compares the results of the original DEA model and AI-DEA model.
In this paper we study another kind of the large deviation property, i.e. moderate deviation type for random amount of random measures on $R^d$ about a Poisson point process and a Poisson center cluster random measure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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