Object-oriented databases (OODBs) have been adopted for managing non-standard applications such as computer-aided design (CAD), office document management and many multimedia applications. One of the major characteristics of OODBs is class hierarchy where a subclass is allowed to inherit the definitions defined on its superclasses. In this paper, I present the evaluation metrics for class hierarchy quality in OODBs. These metrics are developed to determine if a concurrency control scheme can achieve good performance or not on a given class hierarchy. I first discuss the existing concurrency control schemes for OODBs. Then I provide evaluation metrics based on structural information and access frequency information in class hierarchies. In order to discuss significance of the proposed performance metrics, an analytical model is developed. Analysis results show that the performance metrics are important factor in concurrency control performance. I consider both single inheritance and multiple inheritance. The proposed metrics can be used to provide guidelines on how to design class hierarchy of an OODB for maximizing the performance of concurrency control technique.
Performance management is very popular in business area and seems to be an exciting topic. Despite significant research efforts and myriads of performance metrics, performance management today as a rigorous approach is still in an immature state and metrics are often selected based on intuitive and heuristic approach. In a R&D sector, the difficulty to select the proper performance metrics is even more increasing due to the natural characteristics of R&D such as unique or domain-specific problems. In this paper, we present a way of presenting R&D performance framework using ontology language. Based on this, the specific metrics can be derived by reusing or inheriting the context in the framework. The proposed ontological framework is formalized using OWL(Ontology Web Language) and metrics selection rules satisfying the characteristics of R&D are represented in SWRL(Semantic Web Rule Language). Actual metrics selection procedure is carried out using JESS rule engine, a plug-in to Prot$\acute{e}$g$\acute{e}$, and illustrated with an example, incorporating a prevalent R&D performance model : TVP(Technology Value Pyramid).
In MANET, the AODV routing protocol with on-demand method has a problem in large control packet overhead. In order to improve this, we first need a comprehensive analysis of correlation between performance metrics and factors affecting the performance of AODV. Selected parameters based on this analysis make it enable to be a more accurate and fair performance analysis, as well as to reduce the time and effort when constructing a scenario for performance analysis. In this paper, various scenarios are configured to apply AODV by varying the values of factors affecting the performance with network simulator QualNet 5.0, and then the results are analysed using performance metrics proposed by IETF MANET working group. This paper also founds a correlation between performance metrics and factors affecting the performance for AODV routing protocol, choosing the values of factors that represent many of the most maximum and minimum values of each performance metrics, and proposes optimal simulation parameters for a more accurate performance evaluation of routing protocols with minimal scenario in experiments. Next, performance comparison of AODV, DSR and DYMO routing protocols based on the proposed simulation parameters is shown which provides a comparative analysis on the performance of on-demand routing protocols. Results of this paper could be very useful for the researcher or service provider who wants to find nice simulation environment or select a proper routing protocol.
Object-oriented databases (OODBs) canbe used for many non-traditional database application areas such as computer-aided design, etc. Usually those application areas require advanced modeling power for expressing complicated relationships among data sets. OODBs have more distinguished features than the traditional relational database systems. One of the distinguished characteristics of OODBs is class hierarchy (also called inheritance hierarchy). A class hierarchy in an OODB means that a class can hand down the definitions of the class to the subclass of the class. In other words, a class is allowed to inherit the definitions of the class from the superclass. In this paper, we present performance evaluation metrics for class hierarchy in OODBs from a concurrency control perspective. The proposed performance metrics are developed to determine which concurrency control scheme in OODBs can be used for a given class hierarchy. In this study, in order to develop performance metrics, we use class hierarchy structure (both of single inheritance and multiple inheritance), and data access frequency for each class. The proposed performance metrics will be also used to compare performance evaluation for various concurrency control techniques.
This paper proposes a strategic model of linkage between productivity metrics and financial accounting metrics to properly evaluate the financial effect of TPM activities and the business performance. This linkage strategy provides a connection tool for clear communication between factory-level and headquarters that the metrics proposed by this paper ultimately improves a quality of support from the management by receiving the factors required for productivity activities in the practical field. This factor includes such as equipment, raw materials and labors. Here, we propose that chain reaction models using break down structure of productivity metrics and financial metrics enhance the knowledge sharing of KPI (Key Performance Indicator) which generally tend to create oversimplified communication between management in headquarters and employees in the practical fields. The productivity metrics include OEE(Overall Equipment Effectiveness) of TPM (Total Productive Maintenance), OLE (Overall Labor Effectiveness) of PAC(Performance and Analysis and Control) activities, and OYE (Overall Yield Effectiveness) of TMM(Total Material Management) activities. The financial accounting metrics include ROE(Return on Equity), ROA(Return on Asset), and AVR(Added-Value Rate). The suggested chain reaction model selects the financial metrics as initial stage and branch down until final stage of productivity metrics. When demand exceeds supply, an ideal speed rate, the lean OEE strategy can be initially applied to reduce the gap between the demand and supply, then apply variable costing to estimate correct amount of operating profit. In addition, the paper presents a new type of model for linkage between financial accounting metrics including CAPEX(Capital Expenditure), OPEX(Operating Expenditure), EVA(Economic Added Value), DCL(Degree of Combined Leverage), and TPM productivity activities including AM(Autonomous Maintenance), PM(Preventive Maintenance), MP(Maintenance Prevention) and QM(Quality Maintenance). In order to support the evidence of proposed linkage strategy, a case analysis on 52 projects from national TPM contest from 2011 to 2012 is analyzed. The case presents the classification of CAPEX and OPEX activities from TPM, and proposes the correct implementation of financial effect for TPM projects.
최근 들어 마케팅지출의 수익책임성이 쟁점으로 떠오르고 있다. 재무제표에서 마케팅비가 차지하는 비중이 높아지고 있기 때문일 것이다. 본 연구는 이러한 쟁점을 연구하는 기초 작업으로서 마케팅지출과 마케팅성과를 분류하는 체계를 마련하는데 목적이 있다. 이를 위해 마케팅지출과 마케팅성과의 관계를 다섯 가지 가설로 검증하였으며 검증결과에 근거하여 다음과 같은 분류체계를 제안한다. 첫째는 투자성업무비가 마케팅성과에 미치는 영향이 비교적 많이 검증되었다. 따라서 마케팅지출을 투자성업무비로 정의하는 것이 타당함을 제안한다. 재무제표상의 계정과목으로 시장조사비, 경상개발비, 광고선전비, 판촉비, 해외시장개척비 등이 여기에 속한다. 둘째는 마케팅지출은 여러 시기에 걸쳐서 마케팅성과에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 마케팅지출은 투자라고 할 수 있다. 장기간에 걸쳐서 효과가 나타나는 것을 일반적으로 투자라고 하기 때문이다. 셋째는 마케팅지출은 매출액에서 차지하는 비율도 중요하지만 업계의 비율과 비교한 초과개념이 중요하다. 끝으로 마케팅성과는 과정모델보다는 균형모델로 분류하는 것이 타당하다. 그 이유는 마케팅성과인 고객성과, 시장성과, 재무성과 간의 영향을 확인하기 어렵기 때문이다. 향후 연구에서는 연구의 목적에 맞추어 과정모델과 균형모델을 선택할 것을 제안한다.
A metric is a measure of one factor of a company's performance. The metrics are used to monitor the overall performance of the company for achieving business objectives. Insufficient metrics cannot reflect company's conditions. Therefore, it is important to be equipped with 'good' metrics. This study introduces the concept of metric quality and proposes its dimensions. The study also presents application scenarios that show the role and usefulness of the metric quality.
BSC(Balanced Scorecard)는 기업의 성과를 총체적으로 측정할 수 있는 도구로 이용되어 왔다. BSC를 이용해 도출된 지표는 서로 다른 단위를 가지므로 측정값을 통해 개별적 지표의 달성도를 파악할 수는 있지만, 전체적인 기업의 전략 달성도를 측정하기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 BSC의 서로 다른 지표값에 대한 정규화된 Total Score산출이 필요하다. 본 연구에서는 먼저 AHP(Analytical Hierarchy Process)를 이용하여 BSC 지표들의 가중치를 결정한 후 만족도 함수를 이용하여 서로 다른 측정단위를 가진 BSC지표 측정값을 정규화하여 Total Score를 산출하고자 한다. 산출 방법의 타당성을 검증하기 위하여 CRM의 효과성 측정에 본 방법을 적용한 사례연구를 수행하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권3호
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pp.207-214
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2024
In wireless sensor networks, the implementation of routing protocols is crucial owing to their limited computational capacities. Tree routing is a suitable method in wireless sensors owing to its minimal routing overhead. However, single-hop metric schemes, such as hop count, cause congestion at specific nodes, whereas multiple metric schemes cannot control dynamically changing network environments. To address these issues, we propose a scheme to implement enhanced tree routing with adaptive metrics based on hop count. This approach assigns different weights to metrics to select suitable parent nodes based on hop count. The parent-selection algorithm utilizes hop count, buffer occupancy, and received signal strength indicator (RSSI) as metrics. This study evaluates the performance through simulation scenarios to analyze whether improvements can be made to address problems encountered in traditional tree routing. The performance metrics include packet delivery speed, throughput, and end-to-end delay, which vary depending on the volume of network traffic.
Large business groups typically have central firms through which their controlling families establish (or acquire) new firms and maintain control over other member firms. Research on corporate governance has developed metrics to identify those central firms and investigated an impact of the centrality on ownership structure and firm's financial performance. This paper introduces centrality metrics used in social network analysis (SNA) to measure how crucial a role each firm plays in the ownership structure of its business group. Then, the SNA centrality metrics are compared with the metrics developed in corporate governance field. Also, we test the relationship between the SNA centrality metrics and firm's value. Experimental results show that the SNA centrality metrics are closely correlated with the centrality metrics used in corporate governance and are significantly correlated with firm's value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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