This study investigates the potential components for academic research collaboration, and the factors that make it possible to achieve higher academic productivity. The components include collaboration factors and a collaboration model. We use two major collaboration factors to develop a framework for understanding the mechanisms that influence academic research collaborations: motivational factors and mediating factors. Motivational factors include self-motivation and trust whereas mediating factors are collaboration orientation and peer support. We analyze the effect for use of e-collaboration with research performance, reward, and satisfaction with e-research output. A survey of academicians was conducted, and by using the factor analysis and the structural equation model with SPSS 20 AMOS, we illustrate the possible influence of these factors on research performance and satisfaction. We discovered that both motivational and mediating factors play important roles on the success of academic research. This study offers several implications for academicians. We develop a parsimonious research model, which is related to e-collaboration in academic research. This unique model offers academicians to achieve good publication output from the research team. The motivational factor, self-motivation and trust, are important factors which has received positive impact of mediating factor collaboration orientation and peer support. Our research sheds light on the crucial factors for use of e-collaboration which offer the ultimate effect on performance and satisfaction with e-research output. Satisfaction motivates people to work more and more on the field of their interest, thereby influencing the performance of academicians. Rewards should be distributed according to performance of the individual, which will motivate the person to become more enthusiastic for his work of interest. Our evidence suggests that in understating the collaborative process, one must account for the context in which the collaboration occurs, the motivation of the collaborators, the scope and nature of the project, the roles and activities undertaken, and interpersonal processes such as trust. Researchers' motivations for engaging in collaboration were both instrumental and intrinsic.
Workflow Management System (WFMS) is a software system to support an efficient execution, control and management of complex business processes. Since traditional commercial systems mainly focus on automating processes, they don't have methods for enhancing the task performer's efficiency. In this paper, we propose a new method of executing business processes more efficiently in that a whole process is scheduled considering the degree of the participants' workload. The method allows managing the largest constraints among constituent resources of the process. We utilize DBR scheduling techniques to develop the method. We first consider the differences between workflow process models and DBR application models, and then develop the modified drum, buffer and rope. This leads us to develop WF-DBR (WorkFlow-DBR) that can control the proper size of the task performers' work list and arrival rate of process instances. Use of WF-DBR improves the efficiency of the whole process as well as the participants' working condition. We then carry out a set of simulation experiments and compare the effectiveness of our approach with that of scheduling techniques used in existing systems.
Aggregate operator which belongs to query operations are important in specialized systems such as geographic information system(GIS) and spatial database system. Most of data describing objects in the real world are characterized by space and time attributes. Till now, however, works on aggregate operations have only dealt with spatial or temporal aspect of object. The current demand of aggregate operations relates to spatiotemporal data which are contained both spatial and temporal data concurrently. Therefore, work on spatiotemporal operations is focused on database area. In this paper, we propose spatiotemporal aggregate functions that operate on spatiotemporal data. Above all, we support spatiotemporal aggregate functions on the basis of three dimensional spatiotemporal models that are defined with the linear one dimensional temporal domain. The proposed algorithms are evaluated through some implementation results. We are sure that the achievement of our work is useful and efficient.
A Project planning is one of the most important processes that determines success and failure of the project. Scope management for project planning is also essential job in system integration project. However project planning is very difficult because lots of factor and their relationships should be considered. Therefore project planning of SI project has been done by project manager s own knowledge and experiences. It is necessary to develop an algorithm of WBS(Work Breakdown Structure) identification & document selection along to project's specificity in project management system using AI technique. This study also present method (ODW model) to cope with the limitations of the existing study that has uniformly customizing the methodology by only project complexity. We propose PPSM(Project planning support module) that apply Rule for determination of route map and document level, and CBR for WBS identification.
정보통신기술 발달의 어두운 측면 중 하나는 사이버범죄의 급격한 증가이다. 특히 사이버성폭력 수사를 전담하는 수사관들은 업무 특성상 불법 성폭력 영상 자료에 장시간 노출될 수밖에 없어 외상후스트레스장애 발생 위험이 높을 뿐만 아니라 대리외상을 경험할 가능성도 높다. 그러나 관련 연구는 매우 부족한데다 이들의 대리외상을 다룬 연구는 전무한 실정이다. 이에 본 연구는 사이버성범죄를 다루는 수사관의 정신건강 특히 외상 관련 상태를 확인하고, 현재 운영 중인 심리지원제도에 관한 수사관들의 인식 현황을 파악하고자 한다. 또 유사한 업무를 수행하는 해외 기관의 심리지원제도를 검토함으로써 국내 사이버성폭력수사관의 업무스트레스 관리 및 정신질환 예방을 위해 필요한 심리적 지원과 국내 실정에 맞는 정책에 관해 제안하고자 한다.
원자력 중장기 연구개발 일환으로 수행중인 액체금속로 설계기술개발 프로젝트는 개념 설계분야와 기반기술구축 분야로 구성되어 있는 상호 긴밀한 연계가 강조되기 프로젝트이다. 대과제를 중심으로 각 세부과제 및 분야 내에서 시스템별 인터페이스 등이 종합적으로 관리되어야 할 필요성이 있는 프로젝트이다. 액체금속로 설계기술개발 프로젝트의 연구생산성 향상을 위해 공정계획을 수립하고, 프로젝트 수행 중에 산출되는 연구결과물을 검증하여, 검증된 자료를 프로젝트 수행원들에게 공유할 수 있게 Web WorkFlow를 이용한 자료 검증/공유시스템을 개발하여 운영하고 있으며, 최종적으로 검증된 자료는 데이터베이스를 구축하여 활용하고 있다. 이렇게 함으로써 한국원자력연구소에서 개발증인 액체금속로 설계 기술개발 프로젝트를 최적화된 계획 및 관리를 통하여 연구개발을 수행할 수 있을 것으로 예상된다.
본 논문에서는 원격지간에 수행되는 모델링을 지원하는 UML CASE를 제시하고자 한다. 공동작업 지원을 위해 필요한 기능을 설정하였으며, 기능에 기반하여 확장과 재사용성 증대를 위해 프레임워크 개념을 적용하고 이를 계층화시켰다. 또한 프레임워크를 기반으로 실제 UML CASE 도구를 구축하였다. 본 논문에서 제시하는 공동작업을 지원하는 UML CASE 도구는 여러 이해관계자의 의견을 실시간으로 반영하게 해줄 뿐만 아니라, 통합되고 일관성있는 모델링에 기여할 것으로 기대된다.
The purpose of this study is to find the diversification of the methodology of KM (knowledge management) Benchmarking which has been developed rapidly as a new managing paradigm all over the world for the 21th century. In particular, at the point of that it has been going to be inevitable for domestic companies to adopt and utilize a knowledge management system as the pending assignment for surviving in the 21th century, this study thus can enable them to support an adoption of KM and suggest directions for companies. Therefore, the successful cases of KM adoption all through the world have been analyzed by this study with the classifications of the industrial fields, work-flows from the view point of learning organizations and information technologies. As a result, the KM type bearing the specific of the respective industry has not been unrolled, and the common element in the analysis of work-flows has been found. Based on the result, it is desirable for the companies to adapt KM, extracting necessary work field for KM. Consequently speaking, they need to benchmark and adopt the KM methodology based on the extracted results.
In North Korea, there has been the considerable loss of human lives every yew due to the deficiency of foods. Thus, in order to reduce such damages, a research project should be launched to provide various information for cooperation with North Korean government, and to develop proper agricultural management system. Furthermore, based on the water resources information map generated by KOWACO (Korea Water Resources Corporation) and the environmental information system developed by MOE (Ministry of Environment), an agricultural information infrastructure of North Korea and a management system need to be effectively performed. Therefore, this research is mainly to develop the Agricultural Information Management System of North Korea (NKAIMS), which can collect, manage and analyze agricultural information and water resources utilization status of North Korea, and further support to make relevant decisions and establish the agricultural land-use plans. This research has three phases. The major outcome of the first phase is collecting the agricultural and water resources utilization data such as soils, rivers, streams, collective farms, etc., designing and building database, and developing integrated management system considering the users' requirements. The main work of the second phase is improving and reinforcing database such as adding the information of dams, land-over data, bridges, tunnels, satellite images, etc., inspecting and renewing such as importing detail attribute information of reservoirs, and improving system for more conveniently using. The third phase will be to supplement more useful functions such as statistic analysis, continually inspecting and improving database, and developing web-based system. The product of this research supports collecting and analyzing relevant data to facilitate easier agricultural activities and support effective decision making for food production in the preparation of unification. Moreover, through designing database considering sharing information and system expendability, it can support systematic data usability of agricultural information and save cost for data management.
In this paper, support vector machines (SVM) are applied to multi-user detector (MUD) for direct sequence (DS)-CDMA system. This work shows an analytical performance of SVM based multi-user detector with some of kernel functions, such as linear, sigmoid, and Gaussian. The basic idea in SVM based training is to select the proper number of support vectors by maximizing the margin between two different classes. In simulation studies, the performance of SVM based MUD with different kernel functions is compared in terms of the number of selected support vectors, their corresponding decision boundary, and finally the bit error rate. It was found that controlling parameter, in SVM training have an effect, in some degree, to SVM based MUD with both sigmoid and Gaussian kernel. It is shown that SVM based MUD with Gaussian kernels outperforms those with other kernels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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