Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.14
no.2
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pp.49-57
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2018
The main objective of this paper is come up with methodology approach for FPGA-based system in verification and validation lifecycle regarding software reliability using system engineering approach. The steps of both reverse engineering and re-engineering are carried out to implement an FPGA-based of safety critical system in Nuclear Power Plant. The reverse engineering methodology is applied to elicit the requirements of the system as well as gain understanding of the current life cycle and V&V activities of FPGA based-system. The re-engineering method is carried out to get a new methodology approach of software reliability, particularly Software Reliability Growth Model. For measure the software reliability of a given FPGA-based system, the following steps are executed as; requirements definition and measurement, evaluation of candidate reliability model, and the validation of the selected system. As conclusion, a new methodology approach for software reliability measurement using software reliability growth model is developed.
Technology measurement is related with how to construct indicators of technological change and relative ranking of technological sophistication. Many attempts have been made to understand the measurement of technology. However, technology measurement still remains little understood problem in spite of its importance. This article is concerned with improving the measurement of technology by introducing market factors into the model. It illustrate a simple approach to the measurement of technology. This approach is based on the characteristic-space paradigm of technology. A relative ranking of technological sophistication for a product is measurable as a set of characteristics. The main feature of the proposed approach is the combination of technical factors and market factors. Technical factors are reflected in the definition of technological sophistication. Market factors are embraced in the determination of the relative importance assigned to each technology defining characteristics. Thus, the weight is determined by technical factors and market factors, which differentiates the study from the past based on judgmental technique such as experts' opinion.
Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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1998.11a
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pp.345-352
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1998
Performance measurement is increasingly becoming a vital issue for promoting quality management within an organization. This research proposes a new performance measurement approach, called the Hierarchically Associated Performance Measurement, for the organizations which emphasize long term quality thrust through a balanced interface between the quality efforts of various units. The proposed approach is unique in that it considers relationships between internal quality activities and national quality award criteria and that it identifies and utilizes the quality responsibilities of functional units in order to encompass organizational roles in the evaluation process. The approach is illustrated via a numerical evaluation of a fictitious organization.
Kim, Dong Sung;Kim, Jong Woo;Lee, Hong Joo;Kang, Man Su
Knowledge Management Research
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v.18
no.1
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pp.67-81
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2017
As the important breakthrough continues in the field of machine learning and artificial intelligence recently, there has been a growing interest in the analysis and the utilization of the big data which constitutes a foundation for the field. In this background, while the economic value of the data held by the corporates and public institutions is well recognized, the research on the evaluation of its economic value is still insufficient. Therefore, in this study, as a part of the economic value evaluation of the data, we have conducted the economic value measurement of the data generated through the small business guarantee program of Korean Federation of Credit Guarantee Foundations (KOREG). To this end, by examining the previous research related to the economic value measurement of the data and intangible assets at home and abroad, we established the evaluation methods and conducted the empirical analysis. For the data value measurements in this paper, we used 'cost-based approach', 'revenue-based approach', and 'market-based approach'. In order to secure the reliability of the measured result of economic values generated through each approach, we conducted expert verification with the employees. Also, we derived the major considerations and issues in regards to the economic value measurement of the data. These will be able to contribute to the empirical methods for economic value measurement of the data in the future.
Basel II advanced measurement approaches for operational risk need to estimate the frequency and severity distribution of operational losses. Due to lack of internal loss data, the estimation is impossible in many cases and so external loss data might be used by scaling on asset or gross income. To get around lack of loss data, scenario analysis combined with loss distribution approach can be useful in calculating the capital charge of operational risk. However, scenario based loss distribution approach requires much time and effort. Instead we may apply the analytic hierarchy process to measure operational risk of financial institutions. The analytic hierarchy process combined with loss distribution approach is to estimate the capital charge of operational risk in other areas based on the operational VaR in an area with sufficient loss data. AHP provides a tool for timely measurement of operational risk in this rapidly changing global environment.
It is important to derive reliable parameter values in the measurement-based load model development of electric power systems. However parameter estimation tasks, in practice, often face the parameter identifiability issue; whether or not the model parameters can be estimated with a given input-output data set in reliable manner. This paper introduces concepts and practical definitions of the local identifiability of model parameters. A posteriori local identifiability is defined in the sense of nonlinear least squares. As numerical examples, local identifiability of third-order induction motor (IM) model and a Z-induction motor (Z-IM) model is studied. It is shown that parameter ill-conditioning can significantly affect on reliable parameter estimation task. Numerical studies show that local identifiability can be quite sensitive to input data and a given local solution. Finally, several countermeasures are proposed to overcome ill-conditioning problem in measurement-based load modeling.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.6
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pp.631-634
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2014
We propose a measurement state feedback controller for a class of nonlinear systems that have uncertain nonlinearity and sensor noise. The new design method based on the matrix inequality approach solves the measurement feedback control problem of a class of nonlinear systems. As a result, the proposed methods using a matrix inequality approach has the flexibility to apply the controller. In addition, the sensor noise can be attenuated for more generalized systems containing uncertain nonlinearities.
Mode shape expansion is useful in structural dynamic studies such as vibration based structural health monitoring; however most existing expansion methods can not consider the modelling errors in the finite element model and the measurement uncertainty in the modal properties identified from vibration data. This paper presents a reliable approach for expanding mode shapes with consideration of both the errors in analytical model and noise in measured modal data. The proposed approach takes the perturbed force as an unknown vector that contains the discrepancies in structural parameters between the analytical model and tested structure. A regularisation algorithm based on the Tikhonov solution incorporating the L-curve criterion is adopted to reduce the influence of measurement uncertainties and to produce smooth and optimised expansion estimates in the least squares sense. The Canton Tower benchmark problem established by the Hong Kong Polytechnic University is then utilised to demonstrate the applicability of the proposed expansion approach to the actual structure. The results from the benchmark problem studies show that the proposed approach can provide reliable predictions of mode shape expansion using only limited information on the operational modal data identified from the recorded ambient vibration measurements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.6
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pp.2463-2482
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2016
Cloud services are often provisioned to their customers using user-friendly web browsers with flexible and rich plug-in environments. Delay is one of the fundamental performance metrics of these web-based services. Commonly-used network measurement tools usually only measure network delay and it may be difficult to infer the web-delay performance using only network layer measurement approaches. In this paper, we propose to evaluate the application layer delay in a browser-based network measurement platform using engineered scripts. We conducted a delay measurement study using instrumented scripts in the proposed browser-based measurement platform. Our investigation included a comparison study of three browser-scripting delay measurement methods, including Java applet, JSP and Flash ActionScript. We developed a browser-based delay measurement testbed over the Internet so that different delay measurement tools could be evaluated in the same real network environment including typical Internet paths and the Baidu cloud. We also decomposed the components of the end-to-end delay process of the above measurements to reveal the difference and relationship between the network-layer delay and the application-layer delay. Our measurement results characterize the stochastic properties of the application-layer delay over real Internet paths, and how these properties vary from the underlying network layer delay. This browser-scripting measurement approach can be easily deployed on different cloud service platforms to inspect their application-layer delay performance between end clients and the cloud platforms. Our measurement results may provide insights into designing new cloud services with enhanced quality-of-experience perceived by cloud users.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.26
no.1
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pp.37-43
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2018
There has been the migration to a performance-based approach in many areas which include transition planning at global, regional and local levels, performance-based navigation and safety management. Achieving continuous success of Air Traffic Management (ATM) systems would require a performance-based approach to raise productivity and efficiency of it through performance measurements and reviews. This paper considers establishment planning of performance measurement and evaluation system for ATM. Related to key performance areas proposed by International Civil Aviation Organization, performance indicators and metrics which could be used to measure and evaluate ATM performance are presented. Also, organizational system and operational planning for efficient operation of ATM are presented.
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