This paper suggests a new diagnostic measure and a stopping rule for detecting influential observations in multiple discriminant analysis (MDA). It is developed from a Bayesian point of view using a default Bayes factor obtained from the fractional Bayes factor methodology. The Bayes factor is taken as a discriminatory information in MDA. It is shown that the effect of an observation over the discriminatory information is fully explained by the diagnostic measure. Based on the measure, we suggest a stopping rule for detecting influential observations in a given training sample. As a tool for interpreting the measure a graphical method is sued. Performance of the method is used. Performance of the method is examined through two illustrative examples.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.10
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pp.845-853
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2000
In this paper, we introduce a relationship between the sensitivity and the robustness of a system, and we propose a robust eigenstructure assignment scheme using a novel performance index which can consider the performance and the robustness of the system simultaneously. We also propose an assignment accuracy measure and a robustness measure which are used for the performance examination of the proposed robust eigenstructure assignment scheme. The usefulness of the proposed algorithm and the measures are verified by applying to controller design of a simple numerical example and the EMRAAT missile.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the effect of clinical nurses' communication competency and emotional intelligence on organizational performance. Methods: Two hundred and fifty nurses who currently work at two superior general hospitals in Seoul, Korea, participated in the study. Data were collected between March and April, 2015. Global Interpersonal Communication Competence Scale (GICC-15) developed by Hur (2003) was used to measure communication competency. Wong & Law's emotional intelligence scale (WLEIS) developed by Wong & Law (2002) was used to measure emotional intelligence. Organizational performance scale developed by Brewer & Selden (2000) was used to measure organizational performance. Results: The results were summarized as follows: 1) The means of communication competency, emotional intelligence and organizational performance were 3.61, 4.84, and 3.59 respectively. 2) There were positive correlations between communication competency, emotional intelligence and organizational performance. 3) The variance of organizational performance accounted for was 26.0% (adj $R^2=.26$). Conclusion: These findings suggest that developing human resources in nursing is important for better organizational performance.
How to measure Quality Performance (QP) or excellence performance in organizations is very important for improving the quality of an organization's products and services. This paper takes Quality Function Deployment (QFD) as a useful tool to identify the key characteristics of quality performance and measure the influence factors on quality performance. Most national quality awards provide a framework of the criteria to show the essential elements of an organization's quality performance and get the Quality Performance Score (QPS) by self-assessment using the criteria. By means of these criteria, especially, the criteria of China Quality Award (CQA), a measurable indicator system for quality performance is set up. A four-phase QFD model of assessment for quality performance is developed. This QFD model not only presents the most important efforts for the deployment of the measurable indicators of quality performance, but also takes great advantage of evaluating the quality performance and obtaining the quality performance score. The measurable indicator hierarchy of quality performance is formed and its implementation method for assessment quality performance is described in this paper.
Today's Internet which provides communication channels with best-effort end-to-end performance is rapidly evolving into an autonomic global computing platform. Achieving autonomicity in the Future Internet will require a performance architecture that (a) allows users to request and own 'slices' of geographically-distributed host and network resources, (b) measures and monitors end-to-end host and network status, (c) enables analysis of the measurements within expert systems, and (d) provides performance intelligence in a timely manner for application adaptations to improve performance and scalability. We describe the requirements and design of one such "Future Internet performance architecture" (FIPA), and present our reference implementation of FIPA called 'OnTimeMeasure.' OnTimeMeasure comprises of several measurement-related services that can interact with each other and with existing measurement frameworks to enable performance intelligence. We also explain our OnTimeMeasure deployment in the global environment for network innovations (GENI) infrastructure collaborative research initiative to build a sliceable Future Internet. Further, we present an applicationad-aptation case study in GENI that uses OnTimeMeasure-enabled performance intelligence in the context of dynamic resource allocation within thin-client based virtual desktop clouds. We show how a virtual desktop cloud provider in the Future Internet can use the performance intelligence to increase cloud scalability, while simultaneously delivering satisfactory user quality-of-experience.
In parameter design introduced by Taguchi, we analyze a performance measure, so called SN ratio. The SN ratio is a function of the expected loss due to the variation of quality characteristic. In this paper, an easy way for developing performance measures is presented, which can be used to control several quality characteristics simultaneously in parameter design. To develop such multivariate performance measures, the transformation method of the expected loss and combining techniques are employed. And the analysis of real empirical data for an application of the proposed method is also presented.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.12
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pp.169-174
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2015
Permutation p-values are provided for the agreement measures for multivariate interval data among many raters. Three agreement measures, Berry and Mielke's measure, Janson and Olsson's measure, and Um's measure are described and compared. Exact and resampling permutation methods are utilized to compute p-values and empirical quantile limits for three measures. Comparisons of p-values demonstrate that resampling permutation methods provide close approximations to exact p-values, and Berry and Mielke's measure and Um's measure show similar performance in terms of measuring agreement.
This paper describes a method to select a suitable feature for speech recognition using information theoretic measure. Conventional speech recognition systems heuristically choose a portion of frequency components, cepstrum, mel-cepstrum, energy, and their time differences of speech waveforms as their speech features. However, these systems never have good performance if the selected features are not suitable for speech recognition. Since the recognition rate is the only performance measure of speech recognition system, it is hard to judge how suitable the selected feature is. To solve this problem, it is essential to analyze the feature itself, and measure how good the feature itself is. Good speech features should contain all of the class-related information and as small amount of the class-irrelevant variation as possible. In this paper, we suggest a method to measure the class-related information and the amount of the class-irrelevant variation based on the Shannon's information theory. Using this method, we compare the mel-scaled FFT, cepstrum, mel-cepstrum, and wavelet features of the TIMIT speech data. The result shows that, among these features, the mel-scaled FFT is the best feature for speech recognition based on the proposed measure.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.8
no.1
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pp.13-21
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1982
Experiments on the eye movement behavior were performed using Vidicon Eye Camera. Factorial design ( $3{\times}3$) was used to evaluate the validity of the eye movement as a performance measure in vigilance task. Eye movement data were recorded in video tapes, then the data were converted to digital signals, which were reduced to quantitative fixation and saccadic movement data by a microcomputer. To compare with existing vigilance performance measures, response time and the number of false alarms were also recorded. The results showed that the saccadic movement is a good measure of the performance in vigilance task : 1. Both the response time and the saccadic movement increased significantly during the initial two time blocks. 2. High correlations were shown between the response time and the saccadic movement. 3. The locational uncertainty affects the saccadic movement, the number of fixations, the response time but doesn't affect the duration of eye fixations.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.11
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pp.2954-2964
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1999
In this paper, we propose the model to measure and compare the performances of the Linux, PC_Solaris and FreeBSD which are the heterogeneous PC based UNIX kernels connected by network. Using the stop-watch timer with the $mutextrm{s}$ unit, we measure the important performance indices of UNIX kernels which are the primitive and command execution time and disk I/O time. Also we measure the message transfer time using the TCP, UDP and RPC methods to compare the network performance of UNIX kernels. And we compare the performance of NFS for each UNIX kernels. And we display the measured data on internet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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