Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.422-424
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2022
We propose a novel data-driven mutation strategy for parent individuals selection, namely tensor-based DE with parapatric and cross-generation (TPCDE).
This paper proposes how to design and implement data-driven strategies by investigating how a firm can increase its value using data science. Drawing on prior studies on architectural innovation, a behavioral theory of the firm, and the knowledge-based view of the firm as well as the analysis of field observations, the paper shows how data science is abused in dealing with meso-level data while it is underused in using macro-level and alternative data to accomplish machine-human teaming and risk management. The implications help us understand why some firms are better at drawing value from intangibles such as data, data-science capabilities, and routines and how to evaluate such capabilities.
This study examines the impact of consumer ethics on the CSR motive attributions and, the subsequent consumer perception of the firm's ethicality. Data of 512 adults were collected nationwide using a self-administered questionnaire online. Exploratory and confirmative factor analysis were employed to identify six underlying dimensions of consumer ethics, as follows: actively benefiting from illegal actions, passively benefiting from illegal actions, no harm/no foul, economic benefiting from illegal actions, intellectual property infringement, and pro-environmental behavior. In order to examine the relationships between consumer ethics, CSR motive attribution, and consumer perceived ethicality, a structural equation modeling test was conducted. The results demonstrated that actively benefiting from illegal actions, economic benefiting from illegal action, and pro-environmental behavior had impacts on CSR motive attributions such as strategy-driven attribution, value-driven attribution, and stakeholder-driven attribution. Consequently, strategy-driven attribution and value-driven attribution influenced the consumer perception of the firm's ethicality, whereas stakeholder-driven attribution did not. This study provides an understanding of the CSR attribution mechanism from the view of consumer ethics that are multi-dimensional. The ethical judgements on different types of consumer behavior lead to attributions of CSR motives and subsequently their perception of a firm's ethicality.
Servo-motor driven uniaxial shake tables have been widely used for education and research purposes in earthquake engineering. These shake tables are mostly displacement-controlled by a digital proportional-integral-derivative (PID) controller; however, accurate reproduction of acceleration time histories is not guaranteed. In this study, a control strategy is proposed and verified for uniaxial shake tables driven by a servo-motor. This strategy incorporates a deep-learning algorithm named Long Short-Term Memory (LSTM) network into a displacement PID feedback controller. The LSTM controller is trained by using a large number of experimental data of a self-made servo-motor driven uniaxial shake table. After the training is completed, the LSTM controller is implemented for directly generating the command voltage for the servo motor to drive the shake table. Meanwhile, a displacement PID controller is tuned and implemented close to the LSTM controller to prevent the shake table from permanent drift. The control strategy is named the LSTM-PID control scheme. Experimental results demonstrate that the proposed LSTM-PID improves the acceleration tracking performance of the uniaxial shake table for both bare condition and loaded condition with a slender specimen.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.8
no.3
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pp.57-64
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2019
In this paper, an efficient prediction-based parallel simulation method using spatially partial simulation strategy is proposed for improving both the performance of the event-driven gate-level timing simulation and the debugging efficiency. The proposed method quickly generates the prediction data on-the-fly, but still accurately for the input values and output values of parallel event-driven local simulations by applying the strategy to the simulation at the higher abstraction level. For those six designs which had used for the performance evaluation of the proposed strategy, our method had shown about 3.7x improvement over the most general sequential event-driven gate-level timing simulation, 9.7x improvement over the commercial multi-core based parallel event-driven gate-level timing simulation, and 2.7x improvement over the best of previous prediction-based parallel simulation results, on average.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.21-35
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2006
This paper examines critical successful elements related to the management of new product development process. For this, we have selected a VK-X100, slim bar type cellular phone, produced by VK mobile co., which was thought as a successful product development case and then analysed the case from a concept driven strategic product development's point of view. We have performed in-depth interviews with project managers, engineers and designers to get information on the product development process and analysed huge amount of data obtained from web-sites, global market indicators, and related firms' materials to find a changing trend of market conditions. The findings suggest that the successful new Product development and management is shaped by a number of different factors, such as the business environments, firm's technological level, firm's deep market insight capabilities, nature of the product development activities, and so on. Finally, we suggested the limitation of our research and further research subjects that would be required to support our findings.
Purpose: The purpose of this study is to investigate impact of smart city awareness on citizen satisfaction and to measure various factors influencing smart city competitiveness that were rarely addressed in previous studies. For the impacts on the competitiveness of smart cities, this study explored the effects of data-driven service, economic impact, social trust through sharing, environmental protection, and sustainable growth. Research design, data and methodology: To collect data, this study employed an online survey conducted by a reputable research organization. Data analysis involved the use of factor analysis, ANOVA, and regression analysis. Results: This study identified key aspects important for enhancing citizen satisfaction. Furthermore, this research unveiled the significant impacts of data-driven service, economic impact, social trust through sharing, environmental protection, and sustainable growth on the competitiveness of smart cities. Conclusions: The results yield valuable managerial and policy implications. The study suggests that enhancing citizen satisfaction through improved awareness of the smart city is crucial for effective city marketing management. Additionally, the results highlight special aspects necessary to improve smart city competitiveness, including the implementation of promotional policies supported by the government, promoting global competitiveness for domestic companies, and fostering citizen participation for effective city marketing management.
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