Recently, computational intelligence has received a lot of attention from researchers due to its potential applications to artificial intelligence. In computer science, computational intelligence refers to a machine's ability to learn how to compete various tasks, such as making observations or carrying out experiments. We adopted a computational intelligence solution to monitoring residual resources in cloud computing environments. The proposed residual resource monitoring scheme periodically monitors the cloud-based host machines, so that the post migration performance of a virtual machine is as consistent with the pre-migration performance as possible. To this end, we use a novel similarity measure to find the best target host to migrate a virtual machine to. The design of the proposed residual resource monitoring scheme helps maintain the quality of service and service level agreement during the migration. We carried out a number of experimental evaluations to demonstrate the effectiveness of the proposed residual resource monitoring scheme. Our results show that the proposed scheme intelligently measures the similarities between virtual machines in cloud computing environments without causing performance degradation, whilst preserving the quality of service and service level agreement.
Metaheuristic algorithms can work well in solving or optimizing problems, especially those that require approximation or do not have a good analytical solution. Particle swarm optimization (PSO) is one of these algorithms. The response quality of these algorithms depends on the objective function and its regulated parameters. The nonlinear nature of the pressurized light-water nuclear reactor (PWR) dynamics is a significant target for PSO. The two-point kinetics model of this type of reactor is used because of fission products properties. The proportional-integral-derivative (PID) controller is intended to control the power level of the PWR at a short-time transient. The absolute error (IAE), integral of square error (ISE), integral of time-absolute error (ITAE), and integral of time-square error (ITSE) objective functions have been used as performance indexes to tune the PID gains with PSO. The optimization results with each of them are evaluated with the number of function evaluations (NFE). All performance indexes achieve good results with differences in the rate of over/under-shoot or convergence rate of the cost function, in the desired time domain.
Jonghun, Lee;Youngseok, Jin;Seoungeon, Song;Seokjun, Ko
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.1
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pp.1-8
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2023
In this paper, we developed a mid-range automotive radar systems based on the performance requirements and test procedures of the intelligent transport systems, that is lane change decision aid systems (LCDAS). The mid-range automotive radar has the maximum detection range up to 80m and an update time within 50ms. The computational loads of a signal processing were reduced by using ROI preprocessing technique. Considering actual driving environments, radar performance evaluations were conducted in two driving scenarios at an automotive proving ground.
As Multimedia industry has evolved, it has become possible to display resolutions in various formats. Therefore, the performance of a scaler algorithm that converts resolutions while maintaining high quality and its hardware implementation are important. Considering the hardware design of an image up/down scaler, this paper proposes a combinatorial scaler algorithm that uses modified bilinear interpolation in the vertical direction and bicubic interpolation in the horizontal direction to reduce the line memory burden. Through quantitative and qualitative evaluations, this paper compared the performance of the proposed algorithm with three other well-known algorithms, and also compared the hardware burden of its hardware implementation. This paper used a sinusoidal signal and eight typical images for performance evaluation.
This study presents the prediction of the California bearing ratio (CBR) of coarse- and fine-grained soils using artificial intelligence technology. The group method of data handling (GMDH) algorithm, an artificial neural network-based model, was used in the prediction of the CBR values. In the design of the prediction models, various combinations of independent input variables for both coarse- and fine-grained soils have been used. The results obtained from the designed GMDH-type neural networks (GMDH-type NN) were compared with other regression models, such as linear, support vector, and multilayer perception regression methods. The performance of models was evaluated with a regression coefficient (R2), root-mean-square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). The results showed that GMDH-type NN algorithm had higher performance than other regression methods in the prediction of CBR value for coarse- and fine-grained soils. The GMDH model had an R2 of 0.938, RMSE of 1.87, and MAE of 1.48 for the input variables {G, S, and MDD} in coarse-grained soils. For fine-grained soils, it had an R2 of 0.829, RMSE of 3.02, and MAE of 2.40, when using the input variables {LL, PI, MDD, and OMC}. The performance evaluations revealed that the GMDH-type NN models were effective in predicting CBR values of both coarse- and fine-grained soils.
Purpose: This study is to explore how to enhance an organizational citizenship behavior (OCB) for private companies, boosting their employees; performance. With OCB in place, businesses won't have to worry about employees engaging in harmful or counterproductive actions. Better coordination will benefit employees' skill sets and the company's overall performance. Research design, data and methodology: We used a data extraction form and present it as an appendix. These forms could demonstrate to the reader what the present authors looked for and how they found it. We also investigated to obtain text datasets whether any extractions were carried out in duplicate, and, if so, whether duplicate abstraction was carried out independently. Results: There are four solutions to boost employees' OCB for HR practitioners: 'Creating an Environment that Supports Constructive OCB', 'Encouraging Productive Behavior in the Workplace and Reward properly, 'Integrating Corporate Citizenship into Performance Evaluations', and 'Training to Use OCB and Educating on its Benefits'. Conclusions: Based on the research findings of the current study, this study strongly concludes that OCB should be encouraged, and employers and employees should collaborate on efforts to boost morale and increase productivity. As a direct result of their efforts, their firms enjoy improved earnings while experiencing reduced overhead costs.
This paper presents the performance evaluation of asphalt pavement reinforced with fiber sheet type of geosynthetics and observations conducted to evaluate the practical efficiencies and performance of overlay asphalt pavement reinforced with geosynthetics. In this study, performance evaluation were performed for the six section of construction site. The performance indcators of asphalt pavement reinforced with geosynthetics has been collected Automatic Road Analyzer (ARAN), Falling Weight Deflectometer (FWD) and have been analyzed for rutting, cracking ratio, falling weight and international roughness index. As a result of performance evaluations, geosynthetics reinforced asphalt pavement is sigficant effect on increasing a cracking resistance than the non-reinfroced asphalt pavement, also rutting and crak is slowly increase as incerasingly performance period.
Korea performance tourism is becoming important role as a Korea tourism contents UNWTO emphasize 10 categories alternative tourism Culutural, Urban Tourism. In 2012, Foreign performance tourist surpassed 1.62 million. At this point government policy support is needed for qualitative development. To establish this support policy standard, evaluation scale is imperative. Delphi is designed as a performance expert group communication process which aim to achieve a convergence of opinion on Korea performance evaluation measures The AHP converts these evaluations to numerical values that can be processed and compared over the entire range of the problem. Evaluation Scale for Korea Performance is consist of 4 Main Category Division. This scale can suggest ways to improve Korea performances.
So far, research on the 10th performance of the Geukye Suryeonguhoe has been rarely conducted. In particular, Lee Seo-hyang's Eomeoni was rarely studied, and it was only recorded that at most it was one of the 10th performances. Although the script of Eomeoni remains, and the 10th performance was an important regular performance, it should be said that the status of this research is very poor. It seems to be the result of failing to accurately examine the historical value and meaning of the single act drama Eomeoni. In order to solve these problems, it is necessary to look at the performance situation of Eomeoni and to investigate the situation at the time of Geugyesuryeonguhoe. In addition, the reason for selecting Eomeoni, the stage performance situation, theatrical elements, stage design, and related evaluations should be analyzed throughout. This study focused on examining the status of Eomeoni's performance and examining its significance, and intends to examine the flow of feminist play as a context of the Geeugyesuryeonguhoe through the conclusion.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.19
no.2
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pp.59-78
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2012
The purpose of this longitudinal case study is to shed light on the reliability problems of IS performance evaluation by analyzing the discrepancy between ex ante evaluation in 2011 and ex post evaluation in 2012. Through an information system development project of a public enterprise, the gap between ex ante and ex post evaluation was ascertained and the causes as to why such gap occurs and the success factors that can solve the problems were derived. The ex ante evaluation of IS performance was performed based on both IS success model and BSC model and the ex post evaluation was carried out at the time after the target system has been built up by applying the evaluation measures and process that are similar to the ex ante evaluation. In the ex ante evaluation the business performance improved by the target system was estimated to 18.2%. On the other hand, it was seen as being low at 15.2% in the ex post evaluation and the differences were found to be statistically significant in 6 out of 10 measures. The reasons as to why such gap occurs were diagnosed as being of 2 types : (1) changes in the evaluation psychology according to the differences in the evaluation objectives; and (2) excessive expectation levels of the target system that is formed at the time of the ex ante evaluation. In other words, the users who have excessive expectations tend to overestimate in the ex ante evaluation and, in the ex post evaluation, tend to underestimate lower than the actual performance mainly due to disappointment on the results that do not meet the early expectations. As solutions to overcome the reliability problem of ex ante evaluation, 3 factors were derived : (1) the temperance of excessive expectation levels of the users; (2) a clear definition of the scope and functionality of the target system; and (3) actual commitments for the evaluations of IT performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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