In this paper, we predict tracking performance of the multiple hypothesis tracking (MHT) algorithm. The MHT algorithm is known to be an optimal Bayesian approach and is superior to asly other tracking filters because it takes into account the events that the measurements can be originated from new targets and false alarms 3s well as interesting targets. In the MHT algorithm, a number of candidate hypotheses are generated and evaluated later as more data are received. The probability of each candidate hypotheses is approximately evaluated by using the hybrid conditional average approach (HYCA). We performed numerical experiments to show the validity of our performance prediction.
This study bridges the gap between management accounting, CG and entrepreneurship disciplines. Unlike previous studies, this study adopts a positivist approach to develop a contingency framework of CG that operationalises the conformance and performance dimensions into measurable constructs. The contingency framework also adopts a holistic approach that investigates the interrelationships between VBM, CG and CE, as important predictors of organizational performance, which can provide insights into the complementary or conflicting relationships among these predictors in their effects on organizational performance.
This paper analytical models of a centralized approach based on SNMP Protocol, distributed approach based on mobile agent, and mixed model which is tile existing mobile agent model in order to overcome large communication numbers of SNMP and accumulated data of mobile agent. And then, we compare and analyze these analytical models. Performance evaluation results show that performance of mobile agent and the mixed model is less sensitive to the network traffic and more profitable for complex network environment than that of SNMP.
Rotary kiln furnace is one of the most widely used gas-solid reactors in the industrial field. Although the rotary kiln is a versatile system and has different size, approach to the reactor modeling can be generalized in terms of flow motion of the solid and gas phase, heat transfer and chemical reactions on purpose. In this paper, a performance analysis example case of axial direction direct flame rotary kiln is introduced.
Denial of service is about knocking off services, without permission for example through crashing the whole system. This kind of attacks are easy to launch and it is hard to protect a system against them. The basic problem is that Unix assumes that users on the system or on other systems will be well behaved. This paper analyses system-based inside denial of services attack(DoS) and system metric for performance of each machine provided. And formalize the conclusions results in ways that clearly expose the performance impact of those observations. So, we present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We present new approach. It is detecting DoS attack using performance signature for system and program behavior. We believe that metric will be to guide to automated development of a program to detect the attack. As a results, we propose the AIDPS(Architecture for Intrusion Detection using Performance Signature) model to detect DoS attack using performance signature.
Like the saying "You can't manage what you can't measure," performance measurement is considered as one of the most important management activities for the organizations in either private or public sector. Performance measurement, however, has thus far relied too much on financial statements. Realizing the importance of a more scientific and comprehensive performance measurement, many organizations have adopted several different systems in order to objectively estimate their balanced performance results. The Balanced Scorecard (BSC) has become a popular means to measure performance. But the BSC has also received some criticisms. In this paper four limitations in the use of the BSC are discussed : BSCs focus on unidirectional causality, are unable to distinguish delays between actions and their impacts on performance, integrate insufficiently strategy with operational measures, and lead to internal biases. We propose a system dynamics approach with causal loop diagram(CLD) to develop a Dynamic BSC in order to overcome these limitations. The results suggest that developing a BSC with system dynamics is a promising approach to supplement existing BSC frameworks.
Purpose - The study's aim is to assess performance quality delivered through a performance management system. The case study first measures the effectiveness of the present performance management system of Bhushan Steel Ltd. (BSL), and then secondarily analyzes the employee training impact. Research design, data, and methodology - A case study research approach using a survey was followed. The final sample size was 50, with a simple random sampling technique used. Primary data came from the company itself and the secondary from books, the Internet, journals, etc. Results - BSL employee appraisals are used for many developmental aspects such as competence in the present job, improvements, performance development, and training needs. The results indicate that individual performance can improve if employees perceive the system as more transparent (i.e., not so confidential). Conclusions - Overall, the BSL employees think that the company appraisal system is useful; however, to make it better the company has to improve many aspects including appraisals based on supervisor observations. The company could use a self-appraisal and a 360-appraisal approach to improve such assessments.
After enterprise get a certification in acquisition, the core requirements of ISO/TS 16949 standard is pull out the Performance Indicators by process access approach during the settlement and operation of system, and the pulled key performance indicators classified into the customer intention process, support process and management process and analyzed the effect to the management result. This study conducted with following step. Firstly, preceding research, the literature and investigation analysis about process approach method which is the special characteristics of ISO/TS 16949 standard. Secondly, each process of ISO/TS 16949 standard is classified and deduced the key performance indicators followed process access method. Finally, get a enterprise survey data related to improvement of Performance Indicator and analyzed by SPSS statistical software.
After enterprise get a certification in acquisition, the core requirements of ISO/TS 16949 standard is pull out the Performance Indicators by process access approach during the settlement and operation of system, and the pulled key performance indicators classified into the customer intention process, support process and management process and analyzed the effect to the management result. This study conducted with following step. Firstly, preceding research, the literature and investigation analysis about process approach method which is the special characteristics of ISO/TS 16949 standard. Secondly, each process of ISO/TS 16949 standard is classified and deduced the key performance indicators followed process access method. Finally, get a enterprise survey data related to improvement of Performance Indicator and analyzed by SPSS statistical software.
Hasnain, Muhammad;Pasha, Muhammad Fermi;Ghani, Imran;Jeong, Seung Ryul;Ali, Aitizaz
인터넷정보학회논문지
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제23권2호
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pp.97-105
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2022
Web services show a rapid evolution and integration to meet the increased users' requirements. Thus, web services undergo updates and may have performance degradation due to undetected faults in the updated versions. Due to these faults, many performances and regression anomalies in web services may occur in real-world scenarios. This paper proposed applying the deep learning model and innovative explainable framework to detect performance and regression anomalies in web services. This study indicated that upper bound and lower bound values in performance metrics provide us with the simple means to detect the performance and regression anomalies in updated versions of web services. The explainable deep learning method enabled us to decide the precise use of deep learning to detect performance and anomalies in web services. The evaluation results of the proposed approach showed us the detection of unusual behavior of web service. The proposed approach is efficient and straightforward in detecting regression anomalies in web services compared with the existing approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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