The ever increasing demands for enhanced competitiveness of engineered products require a "designing-in-quality" strategy that can effectively and efficiently incorporate concepts of uncertainty, quality, and robustness into design. Engineered design optimization approaches that are typically carried out with respect to a single objective become inadequate to address these multiple set of requirements. This paper presents a design metric for a multi-attribute robust design problem with designer′s preferences on the performance accuracy and the performance precision. The use of this design metric as the robust optimal design criterion in multi-stage experimentation and modeling technique is presented. The effectiveness of the overall design procedure and the performance of the proposed design metric are tested with the aid of IC design and the results are discussed.
The Six Sigma and Lean Production methodologies suggest that creating value for customers is the objective of a production process or an organisation. In the production context, "added value" dominates the discussion about the creation of value to customers. However, "added value" is often only defined conceptually or discussed at a strategic level, and the link between added value and customer value has not yet been well conceptualised. Therefore, the purpose of the paper is to develop a methodology to measure added value in order to complement the existing performance measures in Six Sigma and Lean Production by conceptualising the link between customer value and added value. The conceptual link "confirms" that quality, time, and costs are the elements of added value, which are transformed into a metric to express customer value. The implementation of the metric recommends the adoption of Lean (Six) Sigma and Lean Accounting (Activity Based Costing), which thus implies that "leanness" is an important "feature" of added value.
무선 메쉬 네트워크(Wireless mesh networks, WMNs)는 Ad-hoc 네트워크와는 달리 백본망 구조를 가지고 있기 때문에 이동성이 적고, 단말들이나 다른 망들과 다중경로로 통신이 가능하다. 무선 메쉬 네트워크에서는 기존의 ad-hoc 네트워크의 알고리즘을 보완한 ETX, ETT, MIC 등과 같은 라우팅 경로선정 메트릭이 제안되고 있다. 제안된 다양한 라우팅 메트릭에는 최소의 흡수를 고려하는 Hop_count, 링크 품질을 고려하는 ETX(Expected Transmission Count)나 ETT(Expected Transmission Time)와 같은 metric이 존재한다. 하지만 ETX의 경우 전송률을 구할 때 각 방향에서 측정패킷의 조건이 달라 실질적인 전송률을 제공해주지 못한다는 단점이 있다. 본 논문에서는 ETX를 개선하여 hop_count를 반영하고, 실질 전송률을 고려하는 IETC(Improved Expected Transmission with hop count)를 제안하였다. 실험을 통해 제안된 메트릭이 전송율과 경로 선정에 있어서 기존 메트릭보다 나은 결과를 보였다.
Electric vehicles (EVs) are significant resources for demand response (DR). Thus, it is essential for EV aggregators to quantitatively evaluate their capability for DR. In this paper, a concept of dynamic equivalent battery (DEB) is proposed as a metric for evaluating the DR performance using EVs. The DEB is the available virtual battery for DR. The capacity of DEB is determined from stochastic calculation while satisfying the charging requirements of each EV, and it varies also with time. Further, a new indicator based on the DEB and time-varying electricity prices, named as value of DEB (VoDEB), is introduced to quantify the value of DEB coupled with the electricity prices. The effectiveness of the DEB and the VoDEB as metrics for the DR performance of EVs is verified with the simulations, where the difference of charging cost reduction between direct charging and optimized bidding methods is used to express the DR performance. The simulation results show that the proposed metrics accord well with the DR performance of an EV fleet. Thus, an EV aggregator may utilize the proposed concepts of DEB and VoDEB for designing an incentive scheme to EV users, who participate in a DR program.
무선 LAN 시스템을 위한 심볼동기에 대하여 연구되었다. OFDM 방식의 LAN 시스템에서 정확한 심볼동기시점에서의 시간 metric의 평균값과 분산을 이론적으로 구한다. 또한 채널의 다중경로 페이딩과 시간 부분 편차에 의한 심볼동기 성능 저하가, 컴퓨터 시뮬레이션에 의한 방법으로 아울러 분석되었다.
In a template-matchig-based speech recognition syste, excessive weight given to perceptually unimportant spectral variations is undesirable for discriminating among acoustically similar words. By introducing a simple threshold-type nonlinearity applied to the distance metric, the word recognition performance can be improved for a vocabulary with similar sounding words, without modifying the system structure.
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.
본 논문에서는 하향 링크 직교 주파수 분할 다중 접속 네트워크에서 길쌈부호의 비트오율에 대한 상계를 유도한다. 비터비 복호기를 사용한다는 가정 하에 네트워크 로드가 작은 경우 라플라시안 복호 메트릭을 사용하는 하향 링크 직교 주파수 분할 다중 접속 네트워크의 비트오율 성능이 가우시안 복호 메트릭을 사용하는 동일 시스템의 비트오율 성능보다 우수하다는 것을 확인할 수 있다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제27권6호
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pp.141-151
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2020
The job mismatch between job seekers and SMEs is becoming more and more intensifying with the serious difficulties in youth employment. In this study, a bi-directional content-based metric learning model is proposed to recommend suitable jobs for job seekers and suitable job seekers for SMEs, respectively. The proposed model not only enables bi-directional recommendation, but also enables HR matching without relearning for new job seekers and new job offers. As a result of the experiment, the proposed model showed superior performance in terms of precision, recall, and f1 than the existing collaborative filtering model named NCF+GMF. The proposed model is also confirmed that it is an evolutionary model that improves performance as training data increases.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권5호
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pp.1252-1271
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2013
Automatic image annotation has become an increasingly important research topic owing to its key role in image retrieval. Simultaneously, it is highly challenging when facing to large-scale dataset with large variance. Practical approaches generally rely on similarity measures defined over images and multi-label prediction methods. More specifically, those approaches usually 1) leverage similarity measures predefined or learned by optimizing for ranking or annotation, which might be not adaptive enough to datasets; and 2) predict labels separately without taking the correlation of labels into account. In this paper, we propose a method for image annotation through collaborative similarity metric learning from dataset and modeling the label correlation of the dataset. The similarity metric is learned by simultaneously optimizing the 1) image ranking using structural SVM (SSVM), and 2) image annotation using correlated label propagation, with respect to the similarity metric. The learned similarity metric, fully exploiting the available information of datasets, would improve the two collaborative components, ranking and annotation, and sequentially the retrieval system itself. We evaluated the proposed method on Corel5k, Corel30k and EspGame databases. The results for annotation and retrieval show the competitive performance of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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