There is no generally accepted single stylized methodology for the impact assessment of standardization programs even though some scholars in the United States or Europe have been trying to set up a common methodology during past decades. It is because the economic outcome indicators that analysts seek to quantify vary significantly with the diversity and complexity of the affected industry and the analytic approach, as well as the nature of STANDARDIZATION programs. This paper builds up the model to establish common methodology which is designed to enable the comparable economic assessment analysis between various STANDARDIZATION programs. The model thus serves to enable a comparable impact assessment because it enables both universally valid and stylized analysis, while traditional impact assessment analysis can vary depending on the kinds of analytic approaches. In other words, this paper developed the common methodology which is designed to stylize the universally valid impact assessment of STANDARDIZATION programs. In addition, this paper shows that it should be accompanied by empirical research for some items in the model, to enable the realization of the both comparable and sophisticated analysis of impact assessments, thereby outputting in the range of those values which depend on the industry and/or STANDARDIZATION type.
In this paper, we propose a novel methodology to identify border gateway protocol (BGP) updates associated with major events - affecting network reachability to multiple ASes - and separate them (statistically) from those attributable to minor events, which individually generate few updates, but collectively form the persistent background noise observed at BGP vantage points. Our methodology is based on principal component analysis, which enables us to transform and reduce the BGP updates into different AS clusters that are likely affected by distinct major events. We demonstrate the accuracy and effectiveness of our methodology through simulations and real BGP data.
In this paper, we suggest the system analysis method that links IDEF0 and conceptual analysis. Based on the method, we propose the implementation methodology that can be used to build CALS/EC systems in logistics industry. This paper presents data characteristic derived using ICAM DEFinition(IDEF0) and conceptual data modeling. Modeling methodology has been widely used for analysis and design of an enterprise information system. Further IDEF has been considered appropriate for developing functional and database models for the logistics environment.
Windborne debris is a major cause of structural damage during severe windstorms and hurricanes owing to its direct impact on building envelopes as well as to the 'chain reaction' failure mechanism it induces by interacting with wind pressure damage. Estimation of debris risk is an important component in evaluating wind damage risk to residential developments. A debris risk model developed by the authors enables one to analytically aggregate damage threats to a building from different types of debris originating from neighboring buildings. This model is extended herein to a general debris risk analysis methodology that is then incorporated into a vulnerability model accounting for the temporal evolution of the interaction between pressure damage and debris damage during storm passage. The current paper (Part I) introduces the debris risk analysis methodology, establishing the mathematical modeling framework. Stochastic models are proposed to estimate the probability distributions of debris trajectory parameters used in the method. It is shown that model statistics can be estimated from available information from wind-tunnel experiments and post-damage surveys. The incorporation of the methodology into vulnerability modeling is described in Part II.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.10
no.2
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pp.11-24
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1990
The objectives of this study are to find out the research methodology about misconception, the types of scientific concepts to be misconcepted the analysis methodology of causes of misconception, and remediation methodology of misconception. The research methods of this study are descriptive ques tionnare, interview, classroom observation and curriculum analysis. The results of this study are: ${\circ}$ The descriptive questionnaire is sufficient to obtain children's ideas. ${\circ}$ The types of science concepts to be misconcepted are 'the invisible natural phenomena,' 'the vague Understanding', 'the contents of teachers' lecture', 'the lack of children's cognitive development,'and 'the influence of nursery stories.' ${\circ}$ The Cause analysis methods of misconception are that the analysis of the cognitive level of the questionnaire items, the examining the item concepts are taught or not and the investigation about the agreement of the cognitive level of the questionnaire item and children. ${\circ}$ Remediation methods are visualijation and instrustion of invisible natural phenomena, concrete presentation of the scientific concepts, and acceleration of the cognitive development.
This paper presents a simple methodology that integrates an improved storey shear modelling, Incremental Dynamic Analysis and Monte Carlo Simulation in order to carryout vulnerability analysis towards development of fragility curves for Unreinforced Brick Masonry buildings. The methodology is demonstrated by developing fragility curves of a single storey Unreinforced Brick Masonry building for which results of experiment under lateral load is available in the literature. In the study presented, both uncertainties in mechanical properties of masonry and uncertainties in the characteristics of earthquake ground motion are included. The research significance of the methodology proposed is that, it accommodates a new method of damage grade classification which is based on 'structural performance characteristics' instead of 'fixed limiting values'. The usefulness of such definition is discussed as against the existing practice.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.19
no.1
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pp.84-94
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2016
The warfighting experimentation is the most important for the weapon acquisition process because the warfighting experimentation shall support the operation effectiveness as well as acquisition logicality. Therefore, ROK Navy is starting to set up the next generation warfighting experimentation systems. According to literature studies, there have been many studies regarding the interoperability of Simulators(Virtual) and Exercising models(Constructive), but not for studies regarding interoperability between Simulators(Virtual) and Analysis models(Constructive) that is the core component of next generation maritime warfighting experimentation systems. This study is dealing with the V-C(Analysis model) interoperability test and methodology of interoperation analysis. The purpose of the study is to provide the new analysis methodology through V-C(Analysis model) interoperation, which can be applied for the concept of operations(CONOPS) of next generation maritime warfighting experimentation systems. In addition to that, the study validates the suggested analysis methodology by the case study of a naval operation.
This study is about a marketability analysis and commercialization methodology analysis system using big data, and a marketability analysis and commercialization methodology analysis system that can analyze the marketability of the product based on a content channel capable of viral marketing. The marketability analysis and commercialization methodology analysis system using big data according to this study analyzes the marketability of the products to be analyzed by analyzing the marketing content provided on the content channel, so it has the advantage of determining more accurate viral marketing effects on the products to be analyzed.
Purpose In this paper, we propose the method to extend topic modeling techniques in order to derive data-based research hypotheses when establishing research hypotheses for social sciences, As a concept in contrast to the existing deductive hypothesis establishment methodology for the social science research, the topic modeling technique was expanded to enable the so-called inductive hypothesis establishment methodology, and an analysis case of the Seongsan Ilchulbong online review based on the proposed methodology was presented. Design/methodology/approach In this paper, an extension architecture and extension algorithm in the form of extending the existing topic modeling were proposed. The extended architecture and algorithm include data processing method based on topic ratio in document, correlation analysis and regression analysis of processed data for topics derived by existing topic modeling. In addition, in this paper, an analysis case of the online review of Seongsan Ilchulbong Peak was presented by applying the extended topic modeling algorithm. An exploratory analysis was performed on the Seongsan Ilchulbong online reviews through the basic text analysis. The data was transformed into 5-point scale to enable correlation and regression analysis based on the topic ratio in each online review. A regression analysis was performed using the derived topics as the independent variable and the review rating as the dependent variable, and hypotheses could be derived based on this, which enable the so-called inductive hypothesis establishment. Findings This paper is meaningful in that it confirmed the possibility of deriving a causal model and setting an inductive hypothesis through an extended analysis of topic modeling.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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