The purpose of this study is to introduce the limit of previously used six sigma quality process evaluation metrics, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, and a solution to overcome this drawback by using a metric based on performance evaluation of Z-factor quality innovation. Case analysis on projects from national six sigma contest from 2011 to 2012 is performed and literature review on new drug development HTS (High Throughput Screening) is used to propose innovative performance evaluation metrics. This research shows that experimental study on six sigma evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, have no significance difference between industrial type (Manufacturing, Semi-Public Institute, Public Institute) and CTQ type (Product Technology Type CTQ, Process Technology Type CTQ). Following discovery characterize this quality improvement as fixed target type project. As newly developed moving target type of quality innovation performance metric Z-Factor is used for evaluating experimental study, hypothetical analysis suggests that $Z_{st}$ and $P_{pk}$ share different relationship or even show reciprocal relationship. Constraints of the study are relatively small sample size of only 37 projects from past 2 years and conflict on having interview and communication with six sigma quality practitioner for qualitative experimental study. Both moving target type six sigma innovation project and fixed target type improvement project or quality circle enables efficient ways for a better understanding and quality practitioner use by applying quality innovation performance metric. Downside of fixed target type quality performance evaluation metric, $Z_{st}$ and $P_{pk}$, is presented through experimental study. In contrast, advantage of this study is that high throughput requiring product technology, process technology and quantum leap typed innovation effect is evaluated based on precision and accuracy and Z-Factor that enables relative comparison between enterprises is proposed and implemented.
가상화 시스템은 시스템 활용률을 높이는 반면, 추가된 가상화 계층으로 인해 응용 프로그램의 성능 저하를 가져오므로, 본 논문에서는 두 가지 측면을 모두 고려하여 비 가상화 시스템과 성능을 비교할 수 있도록 하는 가상화 시스템의 성능평가 방법을 제안하였다. 가상화 시스템과 비 가상화 시스템을 비교할 수 있는 성능 비교 지표(metric)로 통합작업처리량 대비 시스템 낭비율을 정의하고, 가상화 시스템과 비 가상화 시스템에서 각각 시스템 낭비율과 통합작업처리량을 구할 수 있는 방법을 제시하였다. 또한 제안한 성능 평가 방법을 이용하여 다양한 응용 프로그램들을 운영하는 가상화 시스템과 비 가상화 시스템의 성능을 비교함으로써 본 연구에서 제시하는 가상화 시스템의 성능평가 방법이 적합함을 보이고, 더불어 응용 프로그램의 서로 다른 특성이 가상화 시스템에 미치는 영향을 분석하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.185-192
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2009
In wireless mesh networks multi-rate technology environment, a mesh node can dynamically modify the data transmission rate on a particular link, in response to link distance, or more accurately, the perceived SNR ratio between neighbor nodes. In such networks, existing route selection schemes use a link quality metric. Thus, these schemes may easily result in the network being overloaded. In this paper, a new route metric is proposed; it considers both per-hop service delay and link quality at mesh nodes. In addition, the Load-Aware AODV (LA-AODV) protocol using the proposed metric is presented. The performance evaluation is performed by simulation using the OPNET simulator. It is demonstrated that the LA-AODV protocol outperforms the existing routing protocols using other existing route metrics in multi-rate WMN environment.
Lee, Woongsup;Sung, Kil-Young;Ban, Tae-Won;Ham, Young Hwa
한국정보통신학회논문지
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제24권1호
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pp.130-133
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2020
Smart pig farm which is based on IoT has been widely adopted by many pig farmers. In order to achieve optimal control of smart pig farm, the relation between environmental conditions and performance metric should be characterized. In this study, the relation between multiple environmental conditions including temperature, humidity and various performance metrics, which are daily gain, feed intake, and MSY, is analyzed based on data obtained from 55 real pig farm. Especially, based on preprocessing of data, various regression based machine learning algorithms are considered. Through performance evaluation, we show that the performance can be predicted with high precision, which can improve the efficiency of management.
In this study, samples of sea anchor canopy cloth mainly used in Korean jigging fishing vessels were collected and tested for performance evaluation. The canopy cloth of sea anchor is a basic element of form composition that is known to have the greatest influence on anchor performance. In order to evaluate the performance of sea anchor canopy cloth, five types of samples were tested for new metric count, tensile strength, water vapour transmission rate and drying speed according to the national standard (KS), and some correlations were identified. As a result of the test, the new metric count of cloths was 335.5-443.4 denier in warp and 217-447.6 denier in weft, and the minimum tensile strength was 860 N in warp direction and 430 N in weft direction. The apparent number and tensile strength of cloth were proportional, the water vapour transmission rate of the sample was 206.8 g/m2h, and the drying speed was 90-100 min. This study partially confirmed the performance evaluation based on speculation by the standard test method, and further research is needed on the clear relationship between the research results and the performance of the sea anchor.
본 연구는 딥러닝을 이용한 흉부 X선 폐렴 영상에 대하여 정확하고 효율적인 의료영상의 자동진단을 위해서 가장 효율적인 학습률을 제시하고자 하였다. Inception V3 딥러닝 모델에 학습률을 0.1, 0.01, 0.001, 0.0001로 각각 설정한 후 3회 딥러닝 모델링을 수행하였다. 그리고 검증 모델링의 평균 정확도 및 손실 함수 값, Test 모델링의 Metric을 성능평가 지표로 설정하여 딥러닝 모델링의 수행 결과로 획득한 결과값의 3회 평균값으로 성능을 비교 평가하였다. 딥러닝 검증 모델링 성능평가 및 Test 모델링 Metric에 대한 성능평가의 결과, 학습률 0.001을 적용한 모델링이 가장 높은 정확도와 우수한 성능을 나타내었다. 이러한 이유로 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용한 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류 시 학습률을 0.001로 적용할 것을 권고한다. 그리고 본 논문에서 제시하는 학습률의 적용을 통한 딥러닝 모델링 시 흉부 X선 영상에 대한 폐렴 유무 분류에 대한 인력의 보조적인 역할을 수행할 수 있을 거라고 판단하였다. 향후 딥러닝을 이용한 폐렴 유무 진단 분류 연구가 계속해서 진행될 시, 본 논문의 논문 연구 내용은 기초자료로 활용될 수 있다고 여겨지며 나아가 인공지능을 활용한 의료영상 분류에 있어 효율적인 학습률 선택에 도움이 될 것으로 기대된다.
Chen, Ruey-Shin;Chao, Louis R.;Chen, Ching-Piao;Tsai, Chih-Hung
International Journal of Quality Innovation
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제10권1호
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pp.115-126
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2009
Video transmission effectiveness in the Ad Hoc network is becoming important recently, if different routing protocols are applied. Some researchers conclude that the reactive protocols are better for file transfer protocol (FTP) and constant bit rate (CBR) or hypertext transfer protocol (HTTP) transmission in an Ad Hoc wireless network but the performance report of video transmission is not much. This study adopts Qualnet (Network Simulator) as a simulation tool for environmental designing and performance testing, and employs an experimental design with eight groups. Our experiment shows that: (1) The performance of AODV (reactive) protocol is better than DSDV, ZRP and DSR when the transmission load has only one video stream; (2) Proactive (DSDV) and Hybrid protocols (ZRP) are better for a smaller Ad Hoc network when it transmits a video stream with some applications (VoIP, FTP and CBR). We conclude that packet loss rate is sensitive to the quality of video transmission and it has negative relationship with Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) value. In addition, our experiment also shows that PSNR is a simple Metric for the performance evaluation of video transmission.
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.
본 논문은 다양한 손실 함수에 따른 Deep Nerual Network(DNN) 기반 음성 향상 모델의 성능을 비교 평가한다. 베이스라인 모델로는 음성의 위상 정보를 고려할 수 있는 복소 네트워크를 사용하였다. 손실 함수는 두 가지 유형의 기본 손실 함수, Mean Squared Error(MSE)와 Scale-Invariant Source-to-Noise Ratio(SI-SNR)를 사용하였으며 두 가지 유형의 지각 기반 손실 함수 Perceptual Metric for Speech Quality Evaluation(PMSQE)과 Log Mel Spectra(LMS)를 사용한다. 성능은 각 손실 함수의 다양한 조합을 사용하여 얻은 출력을 객관적인 평가와 청취 테스트를 통해 측정하였다. 실험 결과, 지각기반 손실 함수를 MSE 또는 SI-SNR과 결합하였을 때 전반적으로 성능이 향상되며, 지각기반 손실함수를 사용하면 객관적 지표에서 약세를 보이는 경우라도 청취 테스트에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1388-1399
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2012
This paper proposes a quality metric based on a No-Reference Bitstream (NR-B) having least computational complexity for the assessment of the human-perceptual quality of H.264 encoded video. The proposed NR-B method performs a modeling of encoding distortion with three bit-stream information (i.e. frame-rate, motion-vector, and quantization-parameter) that can be directly extractable from the encoded bitstream and does not require additional complex processing of final pictures. From performance evaluation using 165 compressed video sequences, the experiment results show that the proposed metric has a higher correlation with subjective quality than is achieved with other comparable methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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