Location management is very important issue in wireless communication system to trace mobile users' exact location. In this study, we propose a dynamic location area management scheme which determines the size of dynamic location area considering each user's characteristic. In determining the optimal location area size, we consider the measurement data as well as the historical data, which contains call arrival rate and average speed of each mobile user. In this mixture of data, the weight of historical data is derived by linear searching method which guarantees the minimal cost of location management. We also introduce the regularity index which can be calculated by using the autocorrelation of historical data itself. Statistical validation shows that the regularity index is the same as the weight of measurement data. As a result, the regularity index is utilized to incorporate the historical data into the measurement data. By applying the proposed scheme, the location management cost is shown to decrease. Numerical examples illustrate such an aspect of the proposed scheme.
MANET consists of only wireless nodes having limited processing capability. It processes routing and data transmission through cooperation among each other. And it is exposed to many attack threats due to the dynamic topology by movement of nodes and multi-hop communication. Therefore, the reliability of transmitted data between nodes must be improved and security of integrity must be high. In this paper, we propose a method to increase the reliability of transmitted data by providing a secure cryptography protocol. The proposed method used a hierarchical structure to provide smooth cryptographic services. The cluster authentication node issues the cluster authentication key pair and unique key to the nodes. The nodes performs the encryption through two steps of encryption using cluster public key and block encryption using unique key. Because of this, the robustness against data forgery attacks was heightened. The superior performance of the proposed method can be confirmed through comparative experiment with the existing security routing method.
This paper presents three methods for expression of reliability measures for large and small data. First method is to express parametric estimation of cardinal reliability measure data for large sample, which requires numerous sample. Second is to obtain nonparametric distribution classification of ordinal reliability measure data for small sample. However it is difficult for field user to understand this method. Last method is to acquire parametric estimation of ordinal reliability measure data for small data. Because this method requires small sample and is comprehensive, we recommend this one among the proposed methods. Various reliability rank measures are presented.
한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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pp.464-469
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2001
CRM(Customer Relationship Management : CRM) is an advanced marketing supporting system which analyze customers\` transaction data and classify or target customer groups to effectively increase market share and profit. Many engines were developed to implements the function and those for classification and clustering are considered core ones. In this study, an improved clustering method based on SOM(Self-Organizing Maps : SOM) is proposed. The proposed clustering method finds the optimal number of clusters so that the effectiveness of clustering is increased. It considers all the data types existing in CRM data warehouses. In particular, and adaptive algorithm where the concepts of degeneration and fusion are applied to find optimal number of clusters. The feasibility and efficiency of the proposed method are demonstrated through simulation with simplified data of customers.
This study estimated the technical efficiency of coastal composite fishery in Korea by using the data envelopment analysis (DEA) and the stochastic frontier analysis (SFA) methods, and the results on the respective method were compared. In the DEA method, the constant returns to scale (CRS) and the variable returns to scale (VRS) output-oriented DEA models were separated and technical efficiencies were estimated, respectively. The average estimated value of technical efficiency by the SFA method (0.633) was found to be lower than that by the VRS-DEA method (0.738), while it was higher than that by the CRS-DEA method (0.479). It was found that strong correlation exists between the SFA method and the VRS-DEA method. The method which can utilize both methods in mutually complementing way for the estimation of technical efficiency was also considered.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.488-493
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2013
Accurate initial cost estimates are essential to effective management of construction projects where many decisions are made in the course of project management by referencing the estimates. In practice, the initial estimates are frequently derived from historical actual cost data, for which standard distribution-based techniques are widely applied in the construction industry to account for risk associated with the estimates. This approach assumes the same probability distribution of estimate errors for any selected estimates. This assumption, however, is not always satisfied. In order to account for the probabilistic nature of estimate errors, an alternative method for measuring the risk associated with a selected initial estimate is developed by applying the Bayesian probability approach. An application example include demonstrates how the method is implemented. A hypothesis test is conducted to reveal the robustness of the Bayesian probability model. The method is envisioned to effectively complement cost estimating methods that are currently in use by providing benefits as follows: (1) it effectively accounts for the probabilistic nature of errors in estimates; (2) it is easy to implement by using historical estimates and actual costs that are readily available in most construction companies; and (3) it minimizes subjective judgment by using quantitative data only.
PURPOSES : To operate more efficient traffic management system, it is utmost important to detect the change in congestion level on a freeway segment rapidly and reliably. This study aims to develop classification method of congestion change type. METHODS: This research proposes two classification methods to capture the change of the congestion level on freeway segments using the dedicated short range communication (DSRC) data and the vehicle detection system (VDS) data. For developing the classification methods, the decision tree models were employed in which the independent variable is the change in congestion level and the covariates are the DSRC and VDS data collected from the freeway segments in Korea. RESULTS : The comparison results show that the decision tree model with DSRC data are better than the decision tree model with VDS data. Specifically, the decision tree model using DSRC data with better fits show approximately 95% accuracies. CONCLUSIONS : It is expected that the congestion change type classified using the decision tree models could play an important role in future freeway traffic management strategy.
This study deals with the schemes of design, plan and operate maintenance management support systems and with the engineering approach for the solutions to build the maintenance management for the production efficiency. Maintenance Management Information System(MMIS) is the task that must focus on machinery historical data and planned maintenance action. Also the efficient supporting system in a maintenance management is achieved by database which is based on process of machinery's failure history. Designing method of maintenance management information system, maintenance modules are consisted of six factors ; machinery's historical data, lubrication control, check sheet, repair work, availability report, and performance report(control board and detailed reports), and then operators can rapidly utilize data in work place. In the implementation of designed model, program coding has been developed by Visual Basic 3.0. Data insertion, deletion and updating which perform menu screen is implemented by reading data from database. Implementation model based on LAN environment and related data is stored in Microsoft DBMS.
The purposes of this study are to evaluate the research trends of articles published in the Journal of the Korean Family Resource Management Association from 1997 to 2008, and to identify the contributions as well as the inherent limitations of these articles in the field of family resource management. For these purposes, this study analyzed 3 types of research trends: research topic, research method including data analysis, and research subject. The findings of this study are as follows. First of all, the study shows that most number of researches are conducted on management subjects, followed by management practice and management theory. Secondly, regarding the frequency of the research method, the empirical researches are the most prevalent method employed by the researches, over literature or practice researches. Thirdly, it is noted there are more quantitative researches than qualitative ones. Finally, there are a lot more researches carried out on the traditional household than those of vulnerable households.
IT outsourcing providers has been expanded from a single functional system to the entire IT service to gain sustainable competitiveness. This new trend of IT outsourcing need outsourcing management capability based on a firm's core capacity. Hiring external IT service providers to manage part or all of its information-related services helps a firm focus on its core business and provides better services to its clients, thus obtaining sustainable competitive advantage. This research investigates the major factors that determine the level of a particular firm's success at IT outsourcing. Based on process innovation and core-competency theories, we identify three significant components of a firm's IT outsourcing management method (ITOMM): level of core-competency-based management, maturity of outsourced tasks, and maturity of outsourcing management. Comprehensive data collection was conducted through an outsourcing association. The survey data were analyzed using a structural analysis method. Maturity of outsourced tasks and maturity of outsourcing management were found to affect project performance directly, while level of core-competency-based management only indirectly impacted project performance through its positive impact on the other two ITOMM components.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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