Arrival management is a tool which provides efficient flow of traffic and reduces ATC workload by determining aircraft's sequence and schedules while they are in cruise phase. As a decision support tool, arrival management should advise on air traffic control service based on the understanding of human factor of its user, air traffic controller. This paper proposed a prediction model for air traffic controller sequencing strategy by analyzing the historical trajectory data. Statistical analysis is used to find how air traffic controller decides the sequence of aircraft based on the speed difference and the airspace entering time difference of aircraft. Logistic regression was applied for the proposed model and its performance was demonstrated through the comparison of the real operational data.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제12권3호
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pp.111-128
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2005
This paper examines the validity of the newly developed IT consulting SERVQUAL measurement tool. In an attempt to measure Ire IS customers' expectations and perceived quality of the services they received, the researchers developed a diagnostic tool of SERVQUAL based on the solid theoretical background, which can specifically be applied to the IT consulting service sector. This on-going research so far, has been applied to six (6) different organizations that have received IT consulting services over the past years. From the preliminary data collected, the correlation and the factor analyses were conducted to understand the underlying concept and refinement of the measurement tool. Although the correlation analysis showed a little tendency of collinearity among some of the variables, all showed sound relationship of the proposed hypotheses. The exploratory factor analytic approach was chosen because it does not set any priori constraints on the estimation of components or the number of components to be extracted. The number of different factor solutions was extracted and tested to see which solution represents better grouping of the variables. The Crombach's Alpha was computed on different combinations of the factor solutions to ensure validity. The results show 8-dimensional IT consulting SERVQUAL measures which they are, assurance, knowledge & skill, customer relationship, support, empathy, process management, expertise, and education, seem more appropriate than the originally proposed 6 dimensions. The study approach was non-experimental cross-sectional research design. The longitudinal design of follow-up studies to periodically revise and refine current measure is strongly recommended for fine tuning of the tool.
Purpose: This study aimed to identify nursing competencies of outpatient nurses, to develop a tool to assess the same, and to verify the validity and reliability of the tool. Method: Preliminary items of the scale were developed based on a literature review and nurses' interviews. The tool's content validity was verified by an expert panel and by conducting a pilot study. Subsequently, to verify the validity and reliability of the scale, data were collected from 233 outpatient nurses from 7 certified tertiary hospitals. Data were analyzed using exploratory factor analysis, independent t-test, and internal consistency and correlation analysis. Result: The factor analysis revealed the following 9 factors for the 48 items of the scale: organizational management, customer orientation, personality and ethics, problem solving, nursing practice, interpersonal relationships, communication, crisis management, and professionalism. The Cronbach's α coefficient of the final instrument was .97. Conclusion: The tool developed in this study exhibited adequate validity and reliability. It was effective in reflecting the changing roles of outpatient nurses. Therefore, in future, this tool is expected to help improve outpatient nurses' competencies and nursing quality.
After the introduction of the topologically structured geographic information system(GIS) with relational DBMS, the attribute data can be handled without considering locational data. By utilzing of the characteristic of the relational DBMS, it can be used as an expert system building tool in GIS. The relational DBMS of the GIS furnishes the data needed to perform deductive functions of the expert system, and the rule based approach provides the decision rules. Therefore, rule based approach with the expert judgement can be easily combined with relational DBMS.
한국디지털정책학회 2004년도 International Conference on Digital Policy & Management
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pp.39-53
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2004
Data production systems are generally very large, distributed and complex systems used for creating advanced (mainly statistical) reports. Typically, data is gathered periodically and then subsequently aggregated and separated during numerous production steps. These production steps are arranged in a specific sequence (workflow or production chain), and can be located worldwide. Today, a need for improving and automating methods of supervision for data production systems has been recognized. Supervision in this context entails planning, monitoring and controlling data production. Two significant approaches are introduced here for improving this supervision. The first is a 'closely-coupledd' approach (meaning direct communication between production jobs and supervisory tool, informing the supervisory tod immediately about delays in production) - based upon traditional production planning methods typically used for manufacturing (goods) and adopted for working with data production. The second is a 'loosely-coupled' approach (meaning no direct communication between supervisory tool and production jobs is used) - having its origins in proven traditional project management. The supervisory tool just enquires continuously the progress of production. In both cases, dates, costs, resources, and system health information is made available to management. production operators and administrators to support a timely and smooth production of periodic data. Both approaches are theoretically described and compared. The main finding is that, both are useful, but in different cases. The main advantages of the closely coupled approach are the large production optimisation potential and a production overview in form of a job execution plan, whereas the loosely coupled method mainly supports unhindered job execution and offers a sophisticated production overview in form of a milestone schedule. Ideas for further research include investigation of other potential approaches and theoretical and practical comparison.
Configuration management plays a key role in systems engineering process for any project from earlier stage of development. It consists of five major activities, ie., configuration management planing, configuration identification, configuration control, configuration status accounting and configuration verification and audit, and is essential to control system design, development and operation throughout entire life cycle of the system development. And it is directly associated with other part of systems engineering management process, ie., technical data management which provides traceability of important decisions and changes during development. In this paper, we describe how to apply CASE(Computer-aided Systems Engineering) tool-Cradle for the configuration management to achieve effectiveness of Technical Management process.
Few studies on the biomechanical analysis of hand postures and tool handling tasks exist because of the lack of appropriate measurement techniques for hand force. A measurement system for the finger forces and joint angles for the analysis of manual tool handling tasks was developed in this study. The measurement system consists of a force sensing glove made from twelve Force Sensitive Resistors and an angle-measuring glove (Cyberglove$^{TM}$, Virtual technologies) with eighteem joint angle sensors. A biomechanical model of the hand using the data from the measurement system was also developed. Systems of computerized procedures were implemented inte- grating the hand posture measurement system, biomechanical analysis system, and the task analysis system for manual tool handling tasks. The measurement system was useful in providing the hand force data needed for an existing task analysis system used in CTD risk evaluation. It is expected that the hand posture measurement developed in this study will provide an efficient and cost-effective solution to task analysis of manual tool handling tasks.s.
Large-scale ontology management is one of the main issues when using ontology data practically. Although many approaches have been proposed in relational database management systems (RDBMSs) or object-oriented DBMSs (OODBMSs) to develop large-scale ontology management systems, they have several limitations because ontology data structures are intrinsically different from traditional data structures in RDBMSs or OODBMSs. In addition, users have difficulty using ontology data because many terminologies (ontology nodes) in large-scale ontology data match with a given string keyword. Therefore, in this study, we propose a (graph database-based ontology management system (GOMS) to efficiently manage large-scale ontology data. GOMS uses a graph DBMS and provides new query templates to help users find key concepts or instances. Furthermore, to run queries with multiple joins and path conditions efficiently, we propose GOMS encoding as a filtering tool and develop hash-based join processing algorithms in the graph DBMS. Finally, we experimentally show that GOMS can process various types of queries efficiently.
In this paper, we propose the application of the Human Factors Analysis and Classification System(HFACS) to analyze an aircraft accident data. HFACS is a general human error framework originally developed and tested within the U.S military as a tool for investigating and analyzing the human causes of aviation accidents. It was examined that HFACS reliably accommodate all human causal factors associated with the commercial accidents. We found that the HFACS could be used as a reliable tool for investigating aircraft accidents including a single accident analysis.
Set covering has widely been accepted as a staple tool for feature selection in data mining. We present a generalized version of this classical combinatorial optimization model to make it better suited for the purpose and propose a surrogate relaxation-based procedure for its meta-heuristic solution. Mathematically and also numerically with experiments on 25 set covering instances, we demonstrate the utility of the proposed model and the proposed solution method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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