The objective of the study is to verify the discriminatory power of valuation indexes in predicting IT small and medium sized manufacturing firms' going concern or firms' failure. The result of the study is expected to be useful in loan evaluation, investment decision, internal management decision making and business improvement. The results of study is as follows. First, we find that at least six valuation index elements are significant ex-ante variable which are discriminating between firms' going concern and firms' failure in IT small and medium sized manufacturing firms in various analysis' results. Second, these index elements are composed of 2 indexes-the ability of technology R&D, the efficient strategy of market penetration and six index elements explain 46% of the total variance. This explainable power of these indexed is similar to that of the existing 16 index elements. Finally, we find that the most important success factor of IT small and medium sized manufacturing firms are the ability of technology R&D and the efficient strategy of market penetration.
Jointness is a core concept of ROK military reform plan. ROK military has pursued to transform its military organization and capability for enhancing jointness and joint operation after the 1990s. It has strengthened the organization of JCS(Joint Chief of Staffs), introduced joint education, and acquired modernized weapons and equipment proper for joint operation. The 1986 Glodwater-Nichols Act of the U.S. military and lessons of the recent war provided a good direction how ROK military should take measures to enhance jointenss. In fact, defense reform efforts for jointness has produced invaluable fruits for transforming industrial age military forces into information age one which possesses more strong combat capabilities and develops joint business for efficient defense management. Nevertheless, there are many issues ROK military should address for stepping up the jointness. This paper well analyzes practical problems and issues ROK military faces to develop jointenss and draws policy recommendations for the policy makers.
In this paper, a new control algorithm for the dynamic voltage restorer (DVR) is proposed to regulate the load terminal voltage during various power quality problems that include sag, swell, harmonics and unbalance in the voltage at the point of common coupling (PCC). The proposed control strategy is an Adaline (Adaptive linear element) Artificial Neural Network (ANN) and is used to control a capacitor supported DVR for power quality improvement. A capacitor supported DVR does not need any active power during steady state because the voltage injected is in quadrature with the feeder current. The control of the DVR is implemented through derived reference load terminal voltages. The proposed control strategy is validated through extensive simulation studies using the MATLAB software with its Simulink and SimPower System (SPS) toolboxes. The DVR is found suitable to support its dc bus voltage through the control under various disturbances.
In this paper, a new turbo codes-based hybrid automatic repeat request (TC-HARQ) scheme with segment selective repeat (SSR) is proposed. The main strategy is, upon retransmission, to repeat the data that are most important for the next round of decoding based on the distribution of residual errors after current decoding. The performance in terms of reliability and throughput is analyzed. To adapt to correlated fading channels where an inter-leaver is always employed before transmission, we further modify the SSR strategy so that data having experienced correlated deep fading are selected for retransmission. Finally, this proposed scheme is applied to the wideband code division multiple access (WCDMA) system under frequency selective fading channels. Simulation results demonstrate that in all single and multiple user cases, SSR-based TC-HARQ leads to significant throughput improvement with similar bit error rate (BER) performance as compared to type-I TC-HARQ.
As a result of the lack of methodology for the determination of navigational channel capacity and the consequence lack of effective management of traffic, navigational channels are often grossly underutilized or highly congested. The traditional rule of first-come-first-served admission of vessels to channels is not efficient as it assumes equal time intervals between entrance of consecutive vessels. A new vessel traffic management system is developed in this research and methodologies to measure the improvement in the channel capacity are developed. Methodology to measure the channel performances for three queue disciplines are developed. The effects of changes in major factors on the channel capacity model such as channel length, fleet mix and arrival rate, as well as changes in strategy are analyzed. Under given channel conditions, best strategy are recommended. Also, a method for effective stochastic channel capacity simulation was developed. The results of analysis and as ertions are compared with the results of simulation runs to prove their applicability.
This paper describes a DR construction for land navigation and the sigma point based receding horizon Kalman FIR (SPRHKF) filter for DR/GPS hybrid navigation system. A simple DR construction is adopted to improve the performance both of the pure land DR navigation and the DR/GSP hybrid navigation system. In order to overcome the flaws of the EKF, the SPKF is merged with the receding horizon strategy. This filter has several advantages over the EKF, the SPKF, and the RHKF filter. The advantages include the robustness to the system model uncertainty, the initial estimation error, temporary unknown bias, and etc. The computational burden is reduced. Especially, the proposed filter works well even in the case of exiting the unmodeled random walk of the inertial sensors, which can be occurred in the MEMS inertial sensors by temperature variation. Therefore, the SPRHKF filter can provide the navigation information with good quality in the DR/GPS hybrid navigation system for land navigation seamlessly.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.5C
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pp.700-705
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2004
Clustering of incomplete data using the Autoencoder and the Fuzzy c-Means(PCM) is proposed in this paper. The Proposed algorithm, called Optimal Completion Autoencoder Fuzzy c-Means(OCAEFCM), utilizes the Autoencoder Neural Network (AENN) and the Gradiant-based FCM (GBFCM) for optimal completion of missing data and clustering of the reconstructed data. The proposed OCAEFCM is applied to the IRIS data and a data set from a financial institution to evaluate the performance. When compared with the existing Optimal Completion Strategy FCM (OCSFCM), the OCAEFCM shows 18%-20% improvement of performance over OCSFCM.
Korea has entered into the Post Catching-up era and the necessity of new innovation strategy in response is being raised. This study argues the necessity of new innovation strategy and discusses the issue of co-ordination between R&D and Human Resource for that as the key factor. From empirical analysis, there seems to be restricted inflow of outstanding human resources to manufacturing sectors and lowering effectiveness of major even with the improved compatibility between major and job. Especially, it is severe in the industries with high R&D investment. It can be interpreted as an incoordination of the technological innovation efforts from the aspect of R&D investment with human resource utilization from the aspect of new human resource. The analytical result and interpretation suggests that there should be more active improvement on the co-ordination between innovative manufacturers' efforts and human resource utilization, in order to keep sustainable development.
Competitive bidding in construction is concerned with contractors making strategic decisions in respect of determination of bid price if contractors opt to bid. This study presents a strategy model for deciding optimum tender price with reflecting appropriate profit in competitive bidding using Bayesian regression analysis (BRA). The purpose of the developed model is to help contractors to secure suitable profitability by predicting the actual profit based on key variables. They may affect construction cost at bidding phase, ultimately which help contractors to secure high quality output. The model was tested empirically by application to a bidding dataset collected from a large South Korea contractor. BRA allows contractors to estimate more accurate actual profit by reflecting not only objective information but also subjective experiences and judgments. Consequently, the model can contribute to improvement of decision-making process for setting an optimum tender price.
The study aimed to establish an efficient tool for cultivar identification and characterization being the first steps of apple introduction and improvement program. We utilized a method to efficiently record DNA molecular fingerprints of plant individuals genotyped by RAPD, which could be used as efficient reference information for quick plant identification. Ten of sixty 11-mer primers were screened to identify the 68 apple genotypes which could be distinguished by a combination of several primers. All cultivars were easily identified by the corresponding primers marked on the cultivar identification diagram (CID). The results indicated that the CID strategy developed and employed in the apple cultivar identification could be vital in the utilization of DNA marker in other plants as well as the development of the apple industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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