컴퓨터 시스템이 등장한 이후 시스템 성능을 측정하고 분석하기 위한 많은 연구가 시스템 모델링, 성능 측정, 감시, 그리고 성능 예측 등 여러 분야에서 진행되었다. 그럼에도 불구하고, 각 성능 관련 분야를 하나로 묶는 통합 프레임워크에 관한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 특히 TMO(Time-Triggered Message-Triggered Object) 실시간 프로그래밍 모델의 경우, 간단한 감시 도구를 제외하고 성능 측정 도구나 분석 프레임워크가 없어, TMO 모델 기반 시스템 및 태스크를 분석하는데 어려움이 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 TMO 모델 기반의 동적 분석 프레임워크인 TDAF(TMO based Dynamic Analysis Framework)를 제안한다. TDAE는 성능 측정 및 분석 단계를 전체적으로 다루며, 구성 요소인 부하 모델, 성능 모델, 그리고 보고 모델을 유기적으로 결합하여 보다 신뢰할 수 있는 정보를 개발자에게제공한다. 이를 지원하기 위해 기존 부하 모델에 TMO 모델을 결합하여 확장한 부하 모델을 제안하고, TMO 객체 부하를 파악할 수 있는 부하 계산 알고리즘을 제안한다. 또한 TMO 객체 부하를 고려하여 성능 측정지수를 구현한 성능 알고리즘과, 부하 및 성능을 기초로 실시간 태스크의 주기 및 데드라인을 도출할 수 있는 보고 모델과 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 부하 계산 알고리즘의 타당성을 입증하기 위한 실험을 수행하고 그 결과를 제시한다.
Although both functional verification and performance evaluation are necessary for the development of effective and reliable communication systems, they have been often performed independently; by functional modeling with formal language tools and by performance modeling with professional network performance evaluation tools, respectively. Separate and repeated modeling of one system, however, would often result in cost increase and inconsistency between the models. This paper proposes an integrated model design approach in order to overcome this problem that evaluates the performance of a communication protocol designed in SDL with SDL-OPNET model conversion. The proposed technique generates OPNET skeleton code from Tau-generated C code of the SDL model by analyzing the relations between SDL and OPNET models. IEEE 802.2 LLC protocol was used as an example of model conversion to show the applicability and effectiveness of the proposed technique.
As one of the useful and powerful methods for designing the optimum pump is using model pump, it is based on the similarity characteristics of turbomachinery. With this theory, we can predict the performance of various pumps. In fact we have performed huge pumps using this, the experimental results were to be sufficient to prove the similarity characteristics. In this study, we predicted the performance of the huge proto-type pump that cannot be installed and made a test. First of all, we had calculated the model ratio between proto-type and model. There were two ways to estimate the performance. One was the application of CFD code, and the other way was model field test. So We selected both of them to guarantee the dependable data and evaluated each other.
Purpose - The purpose of this study is to examine the effect of entrepreneurial experience, business model innovation and financing on new venture performance. Design/methodology/approach - This study analyzes survey data on new ventures in Korea and investigated research hypothesis by multiple regression analysis. Findings - Founders' prior startup experience have different impacts on performance depending on whether they had a successful or failed startup. Successful experience has a positive impact on early performance, while failure experience has a negative impact. Business model innovation shows a positive and significant relationship with early performance. External financing has different effects depending on the type of funding source and performance variables. VC funding is positively related to employment creation, while government R&D funding is negatively related to sales volume. Research implications or Originality - This study confirms that the impact of entrepreneurial experience on early performance varies depending on the characteristics of successful and unsuccessful entrepreneurs. It also empirically confirms that business model innovation has a significant impact on early performance. We empirically examine the relationship between various external financing sources of venture firms and early performance. Since the effects of entrepreneurial experience, business model innovation, and external financing on early stage performance may be different, entrepreneurs should consider these relationships when pursuing early stage business opportunities.
In this study, we have developed the performance evaluation model for the optimal soil remediation technology selection. Performance evaluation model is composed in the evaluation of two steps. In the first stage, the candidate technologies are derived according to the conditions of drilling, type and concentration of pollutants, and the saturated/unsaturated of target site. In the second stage, each individual candidate technology is evaluated by performance evaluation model. The performance evaluation model has 5 groups of evaluation items and 12 evaluation items which have their own evaluation index and their own weights through the AHP approach surveying 40 experts. From the case study of actual design cases, the applicability of the performance evaluation model was confirmed.
This study proposed new method to decide the reference model necessary for design PID controller. In generally, control design problems using the reference model have the following two factors. One factor is that numerical model of the controlled system can be obtained extremely, and the other is that specification for the closed-loop dynamic performance is pure moderate. Therefore, the control design procedure is essentially based on the partial reference model matching which offers a reasonable method to simplify the design and the controller configuration under the controlled system uncertainty. ITAE(Integral of time-multiplied absolute error) performance index and Kitamori method etc. which were used a reference model method had a limit to settling time and rising time of reference model that it arrived to steady state response according to the controlled system. On this study, if it only knew peak time of overshoot and settling time by measurement signal of the controlled system, it can be made the reference model easily. We proposed new method to improve performance index of the reference model superior to existing reference model index and illustrate the numerical simulation results to show the effectiveness of proposed control method design.
The Arena Fragmentation Test(AFT) is designed to analyze warhead performance by measuring fragmentation data. In order to evaluate the results of the AFT, a set of AFT images are captured by high-speed cameras. To detect objects in the AFT image set, ResNet-50 based Faster R-CNN is used as a detection model. However, because of the low resolution of the AFT image set, a detection model has shown low performance. To enhance the performance of the detection model, Super-resolution(SR) methods are used to increase the AFT image set resolution. To this end, The Bicubic method and three SR models: ZSSR, EDSR, and SwinIR are used. The use of SR images results in an increase in the performance of the detection model. While the increase in the number of pixels representing a fragment flame in the AFT images improves the Recall performance of the detection model, the number of pixels representing noise also increases, leading to a slight decreases in Precision performance. Consequently, the F1 score is increased by up to 9 %, demonstrating the effectiveness of SR in enhancing the performance of the detection model.
This study was conducted to develop the mathematical model and computer simulation program(TPPMTV98) for predicting the tractive performance of tracked vehicles. It takes into account major design parameters of the vehicle as well as the pressure-sinkage and shearing characteristics of the soil, and the response of the soil to repetitive loading. Structural analysis and numerical iterative method were used for the derivation of mathematical model. The simulatiom model TPPMTV98 can predict the ground pressure distribution and the shear stress under a track, the motion resistance, the tractive effort and the drawbar pull of the vehicles as functions of slip. Predicted tractive performance results obtained by the simulation model were validated by comparing the results firm the Wong's model, the offectiveness of Wong's model validated by many of the experiment. It was found that there is fairy close agreement between the prediction by TPPMTV98 and the results from Wong's model. The computer simulation model TPPMTV98 can be used for the optimization of tracked vehicle design or for the evaluation of vehicle candidates for a given mission and environment.
Purpose: This study was conducted to develop key performance indicators (KPIs) for home care nursing (HCN) based on a balanced scorecard, and to construct a performance prediction model of strategic objectives using the Bayesian Belief Network (BBN). Methods: This methodological study included four steps: establishment of KPIs, performance prediction modeling, development of a performance prediction model using BBN, and simulation of a suggested nursing management strategy. An HCN expert group and a staff group participated. The content validity index was analyzed using STATA 13.0, and BBN was analyzed using HUGIN 8.0. Results: We generated a list of KPIs composed of 4 perspectives, 10 strategic objectives, and 31 KPIs. In the validity test of the performance prediction model, the factor with the greatest variance for increasing profit was maximum cost reduction of HCN services. The factor with the smallest variance for increasing profit was a minimum image improvement for HCN. During sensitivity analysis, the probability of the expert group did not affect the sensitivity. Furthermore, simulation of a 10% image improvement predicted the most effective way to increase profit. Conclusion: KPIs of HCN can estimate financial and non-financial performance. The performance prediction model for HCN will be useful to improve performance.
This paper proposes a strategic portfolio model for managing performance of online games. The portfolio matrix is composed of two dimensions: financial performance and non-financial performance. Financial performance is measured by the conventional measure, average revenue per user (ARPU). In terms of non-financial performance, five non-financial key performance indicators (KPIs) that have been widely used in the online game industry are utilized: RU (Register User), VU (Visiting User), TS (Time Spent), ACU (Average Current User), MCU (Maximum Current User). Data envelopment analysis (DEA) is then employed to produce a single performance measure aggregating the five KPIs. DEA is a linear programming model for measuring the relative efficiency of decision making unit (DMUs) with multiple inputs and outputs. This study employs DEA as a tool for multiple criteria decision making (MCDM), in particular, the pure output model without inputs. Combining the two types of performance produces the online game portfolio matrix with four quadrants: Dark Horse, Stop Loss, Jack Pot, Luxury Goods. A case study of 39 online games provided by company 'N' is provided. The proposed portfolio model is expected to be fruitfully used for strategic decision making of online game companies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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