The Logic Built In Self Test (LBIST) technique is substantially applied in chip design in most many semiconductor company in despite of unavoidable overhead like an increase in dimension and time delay occurred as it used. Currently common LBIST software uses the MISR (Multiple Input Shift Register) However, it has many considerations like defining the X-value (Unknown Value), length and number of Scan Chain, Scan Chain and so on for analysis of result occurred in the process. So, to solve these problems, common LBIST software provides the solution method automated. Nevertheless, these problems haven't been solved automatically by Tri-state Bus in logic circuit yet. This paper studies the simulator and algorithm that judges whether Tri-state Bus lines is the circuit which have X-value or One-hot Value after presuming the control signal of the lines which output X-value in the logic circuit to solve the most serious problems.
Muscle larvae of Trichinella isolates from two outbreaks in Korea were analyzed by a polymerase chain reaction-restriction fragment length polymorphism (PCR-RFLP) and multiple-PCR. All of the muscle larvae showed a band similar to that of T. spiralis larvae of the reference strain. The two Korean Trichinella isolates (isolate code ISS623 and ISS1078) might be classifiable to Trichinella spiralis.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.05a
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pp.239-246
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2002
기업간 거래에서 다수의 공급자-수요자간 거래대상자의 선택을 인터넷(Internet)상의 e-Marketplace 시스템을 통해 효율화할 수 있을 것이다. 구매기업 중심의 공급자 선택이나 구매/조달에는 e-Procurement 시스템이 적절할 수 있다. 또한, 거래대상자의 선택이나 계약과정 이후, 다수의 공급자-수요자간 여러 협력관계 속에서 거래 물량의 효율적인 공급과 운송을 위한 시스템 기능 역시 필요한 것이다. 지능형 에이전트를 비롯한 지능형 시스템은 인터넷 거래상에서 공급자-수요자간 경쟁이나 선택 또는 거래절차의 처리에 대해 활용방안이 제안되고 범위를 넓혀 가고 있다. 이러한 맥락에서 본고에서는, 공급자-수요자간 경쟁이나 선택과정의 다음 단계에 필요한, 다수의 공급자-수요자간 실제 거래 물량의 공급을 위한 최적 공급망운영(supply chain operation) 시스템을 지능형 에이젼트 체계를 활용하여 구성하였다.
The major difficulty of using Bayesian probabilistic inference for system identification is to obtain the posterior probability density of parameters conditioned by the measured response. The posterior density of structural parameters indicates how plausible each model is when considering the uncertainty of prediction errors. The Markov chain Monte Carlo (MCMC) method is a widespread medium for posterior inference but its convergence is often slow. The differential evolution adaptive Metropolis-Hasting (DREAM) algorithm boasts a population-based mechanism, which nms multiple different Markov chains simultaneously, and a global optimum exploration ability. This paper proposes an improved differential evolution adaptive Metropolis-Hasting algorithm (IDREAM) strategy to estimate the posterior density of structural parameters. The main benefit of IDREAM is its efficient MCMC simulation through its use of the adaptive Metropolis (AM) method with a mutation strategy for ensuring quick convergence and robust solutions. Its effectiveness was demonstrated in simulations on identifying the structural parameters with limited output data and noise polluted measurements.
Appropriation is essential for innovators to succeed. Traditionally, among various appropriation mechanisms, patents and secrecy have received attention, and the differential role of patents has been highlighted according to different industries or sectors. These discussions give a rough idea, however, and do not yield concrete directives for strategies in the context of innovation management. This paper describes an analysis of the effect of a firm's position within the value chain and the objectives of innovative activities with appropriation mechanisms. Multivariate analysis of diverse appropriation mechanisms using Korean innovation survey data revealed a specific combination of mechanisms and significant determinants in the context of objectives of innovative activities.
The purpose of this study was to investigate SCM performance of textile fashion business in a competitive market environment. For the methodology of this study, the questionnaire was developed based upon the literature. 230 questionnaires were distributed to the experts who operate SCM in textile fashion firms. The returned usable 149 were analyzed by SPSS10.0 with multiple regression analysis and Cronbach's Alpha for internal consistency and reliability. The results of this study were as follows: The SCM performance of the textile fashion firms was affected by information system, business environment, and partnership in a descending order. Analyzing on the business environment, CEOs' concern about incorporating SCM and the degree of assistance from government and textile fashion federation impacted the performance of SCM in a descending order. For information system, standardized computerization, information sharing, and computerization with infrastructure on intra/inter business impacted the SCM performance of the firms in a descending order. For partnership, strategic alliance, openness about corporate culture, and credibility of partnership impacted the SCM performance of the firms in a descending order.
Hotels have recently started to implement enterprise information systems to measure and report sustainability indicators in a smart manner. However, a complex ownership structure in a hotel chain prevents full smart systems adoption at the individual property level. This study explores how a smart sustainability performance measurement system (SPMS) for waste management adoption correlates with customer ratings, customer reviews, operational efficiency scores, and between franchised and corporate-managed properties. We derive insights from the secondary data constructed from multiple sources for a large multinational hotel chain hotel. The findings suggest that hotels that adopt SPMS have better operational efficiency scores and more customer reviews. Within the hotels that adopted SPMS, corporate-managed hotels have a lower level of ratings than franchised hotels, but they have higher operational efficiency scores and more reviews. We discuss research implications for the concept of smart tourism and hotel management literature and managerial implications.
Hyeon-Yong Park;Tai-Kyoung Kang;Yoo-Sub Lee;Hun-Hee Cho;U-Yeol Park;Hyun-Oak Jung;Kyo-Sun Lee
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1370-1376
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2009
Reinforcing steel works should be carefully controlled by the construction manager considering the severe fluctuation of the price of reinforcing steel bars and for the safety of structure in building constructions. In particular, preparing rebar placing drawings needs more effort and time than before because of the emergence of higher and more complicated buildings. Moreover, the experience of field engineers or foremen (fabricators or detailers) in preparing placing drawings gives rise to the differences in fabricated bar type and quantity of bars used. To address these problems, this study proposed the support system in preparing placing drawings for reinforcing steel works efficiency. In the near future, if this system can be made available on the web, multiple end-users will be able to share the result; the efficiency of rebar supply chain management will also be improved.
The main goal of this study is to examine the competition intensity in the Korean bakery franchise industry and to identify the core competencies of the industry's leading company, Paris Baguette. The frameworks of PEST analysis, Cross Impact analysis, a Five Forces Model, a Value Chain, and VRIO analysis. PEST and Cross Impact analysis were employed to investigate the industry's external environment, and the results indicated that 'increased attention on corporate's Creating Shared Value (CSV) activities' is the most influential factor among others. The analysis using the Five Forces Model found industry rivalry and substitutes were the greatest threats. Finally, the results of Value Chain and VRIO analysis identified four core competencies of Paris Baguette: its CEO's craftsmanship, e-procurement system, quality of dormant dough, and hub system. Multiple managerial implications are suggested for practitioners in the marketing area, especially in the saturated market environment.
Kim, Teajin;Hong, Jeongshik;Jeon, Yunsu;Park, Jongryul;An, Teayuk
The Journal of Society for e-Business Studies
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v.23
no.1
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pp.1-22
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2018
The value chain has been utilized as a strategic tool to improve competitive advantage, mainly at the enterprise level and at the industrial level. However, in order to conduct value chain analysis at the enterprise level, the client companies of the parent company should be classified according to whether they belong to it's value chain. The establishment of a value chain for a single company can be performed smoothly by experts, but it takes a lot of cost and time to build one which consists of multiple companies. Thus, this study proposes a model that automatically classifies the companies that form a value chain based on actual transaction data. A total of 19 transaction attribute variables were extracted from the transaction data and processed into the form of input data for machine learning method. The proposed model was constructed using the Random Forest algorithm. The experiment was conducted on a automobile parts company. The experimental results demonstrate that the proposed model can classify the client companies of the parent company automatically with 92% of accuracy, 76% of F1-score and 94% of AUC. Also, the empirical study confirm that a few transaction attributes such as transaction concentration, transaction amount and total sales per customer are the main characteristics representing the companies that form a value chain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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