Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.2
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pp.329-340
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1999
We consider a Bayesian forcasting method for the analysis of repeated surveys. It is assumed that the parameters of the superpopulation model at each time follow a stochastic model. We propose Bayesian prediction procedures for the finite population total under multiprocess dynamic generalized linear models. The multiprocess dynamic model offers a powerful framework for the modelling and analysis of time series which are subject to a abrupt changes in pattern. Some numerical studies are provided to illustrate the behavior of the proposed predictors.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.376-377
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2016
Performance of Hadoop, which is a distributed data processing framework for big data analysis, is affected by several characteristics of each node in distributed cluster such as processing power and network bandwidth. This paper analyzes previous approaches for heterogeneous hadoop clusters, and presents several requirements for distributed node clustering in small-and-medium sized hospitals by considering computing environments of the hospitals.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.7
no.1
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pp.66-74
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2002
Warranty cost analysis for one-dimensional warranties assumes that the usage intensity (or rate) is the same for all buyers. In real life the usage intensity varies across the population of buyers. Also for products sold with warranty, preventive maintenance actions by manufacturers and buyers have a significant impact on the total costs for both parties. In this paper we deals with models to study the expected warranty cost for products with free repairable warranty with varying usage intensity and three types of preventive maintenance. We also review the literature which links warranty and maintenance and develops a framework to define new topics for research in the future and examines a new model formulation. It then develops a new model and carries out its analysis.
Kim, Gun-Yeob Peter;Lee, Jung-Ah C.;Hong, Sang-Jin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.9
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pp.1596-1612
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2011
Coordinated Multi-Point (CoMP) transmission / reception is being studied in Long Term Evolution-Advanced (LTE-A) for future evolution of the $3^{rd}$ Generation Partnership Project (3GPP) LTE. Support of soft handover is essential for improving the performance of cell edge users. CoMP provides a natural framework for enabling soft handover in the LTE system. This paper evaluates the soft handover gain in LTE-A downlink. Mathematical analysis of signal to interference plus noise ratio (SINR) gain and the handover margins for soft handover and hard handover are derived. CoMP system model is developed and an inter-cell and intra-cell interference model is derived, taking into account the pathloss, shadowing, cell loading, and traffic activity. Reference signal received power (RSRP) is used to define the triggers and the measurements for soft handover. Our results indicate that parameter choices such as handover margin and the CoMP set size impact CoMP performance gain.
This paper investigates the nature of the discourse domain involved with focus sentences. The major theories of focus including Roothian Alternative Semantics are critically reviewed: Alternative Semantics takes a contradictory attitude toward the truth conditional aspect of free focus. The truth conditional differences are treated as a pragmatic inference, while they are captured by the semantic mechanism, that is, the alternative sets generated by focus constructions. In addition, the alternative sets are ad hoc since they are generated only for focus constructions. This paper attempts to show that the alternative sets introduced by foci in the framework of Alternative Semantics are neither necessary nor sufficient for an analysis of focus. It is argued that the domain sets simply provided by the model itself suffices for a proper analysis of focus constructions.
There is a growing need for ad-hoc analysis of extremely large data sets, especially at e-Commerce companies which depend on recommender application. Nowadays, as the number of e-Commerce web pages grow to a tremendous proportion; vertical recommender services can help customers to find what they need. Recommender application is one of the reasons for e-Commerce success in today's world. Compared with general e-Commerce recommender application, obviously, general e-Commerce recommender application's processing scope is greatly narrowed down. MapReduce is emerging as an important programming model for large-scale data-parallel applications such as web indexing, data mining, and scientific simulation. The objective of this paper is to explore MapReduce framework for the e-Commerce recommender application on major general and dedicated link analysis for e-Commerce recommender application, and thus the responding time has been decreased and the recommender application's accuracy has been improved.
This study attempts to examine the importance of social capital in customer service organizations and clarifies how translates into organizational performance through knowledge management activities. A survey was conducted with the customer service employees, and 256 questionnaires were used for an empirical analysis with smart partial least squares (PLS). The analysis found that relational capital had a positive effect on both the knowledge management components of knowledge sharing and knowledge conversion, while structural capital significantly influenced knowledge sharing. In addition, human capital positively affected knowledge conversion. Both knowledge sharing and knowledge conversion significantly influenced organizational performance. This study proposed a conceptual framework of social capital that influences organizational performance mediated by an organization's knowledge management activities. Based on the results, we suggest practical guidelines for managing social capital and recommend areas of improvement for customer organization's managers and employees.
Purpose: The study aimed to determine the key factors influencing health-promoting behavior and the behavioral intentions of eHealth consumers based on the health promotion model and technology acceptance model. Methods: This research involved a longitudinal path analysis. The study was conducted with 360 eHealth consumers aged over 18 years, employed in the top five categories of the Korean standard classification of occupations, and living in the five largest cities in South Korea. The data were analyzed using SPSS 22.0 and AMOS 25.0. Results: Health-promoting behaviors were directly supported by prior health-related behavior and behavioral intention, and indirectly supported by perceived ease of use, perceived usefulness, perceived benefit, self-efficacy, and behavioral intention. These variables accounted for 36.3% of the variance in health-promoting behavior. Conclusion: The findings serve as a framework that can help health professionals and health information providers understand how to encourage consumers using eHealth to engage in health-promoting behaviors.
This paper delves into the comparative analysis of human interactions with AI agents based on the presence or absence of a facial representation, combined with the presence or absence of paralanguage voice elements. The "CASA (Computer-Are-Social-Actors)" paradigm posits that people perceive computers as social actors, not tools, unconsciously applying human norms and behaviors to computers. Paralanguages are speech voice elements such as pitch, tone, stress, pause, duration, speed that help to convey what a speaker is trying to communicate. The focus is on understanding how these elements collectively contribute to the generation of flow, intimacy, trust, and interactional enjoyment within the user experience. Subsequently, this study uses PLS analysis to explore the connections among all variables within the research framework. This paper has academic and practical implications.
As operations that were only conducted in physical space in the past change to operations that include cyberspace, it is necessary to analyze how cyber attacks affect weapon systems using cyber systems. For this purpose, it would be meaningful to analyze a tool that analyzes the effects of physical weapon systems in connection with cyber. The ROK military has secured and is operating the US JMEM, which contains the results of analyzing the effects of physical weapon systems. JMEM is applied only to conventional weapon systems, so it is impossible to analyze the impact of cyber weapon systems. In this study, based on the previously conducted cyber attack damage assessment framework, a framework for analyzing the impact of cyber attacks on physical missions was presented. To this end, based on the MOE and MOP of physical warfare, a cyber index for the analysis of cyber weapon system effectiveness was calculated. In addition, in conjunction with JMEM, which is used as a weapon system effect manual in physical operations, a framework was designed and tested to determine the mission impact by comparing and analyzing the results of the battle in cyberspace with the effects of physical operations. In order to prove the proposed framework, we analyzed and designed operational scenarios through domestic and foreign military manuals and previous studies, defined assets, and conducted experiments. As a result of the experiment, the larger the decrease in the cyber mission effect value, the greater the effect on physical operations. It can be used to predict the impact of physical operations caused by cyber attacks in various operations, and it will help the battlefield commander to make quick decisions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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