Purpose: To explore the application prospect of support vector machine (SVM) in supply chain management and its practical application in supply chain performance evaluation practice. Research design, data and methodology: This paper establishes the performance evaluation index system of supply chain management according to the balanced scorecard (BSC) theory, and establishes the SVM model of supply chain management performance evaluation based on the SVM principle. Results: The performance evaluation results of the supply chain of an electric power equipment Co., Ltd. in Harbin established by using the model are consistent with the actual situation, which indicates the nature and accuracy of the possible reflection of the established supply chain performance evaluation model. Conclusions: The results show that SVM model can be used to evaluate enterprise supply chain management performance indicators, and can improve enterprise supply chain management performance, thus demonstrating the effectiveness of the model.
Background: The efficient knowledge management in hospital organization is generally known as the important activities relevant to employees' knowledge sharing behavior and work performance. This research examined factors affecting employees' knowledge sharing behavior and work performance in top 4 university hospitals. This study is based on individual factors such as incentives, reciprocity, behavioral control, and subjective norms. Also, there are organizational factors such as CEO support, learning climate, IT system, rewards system, and trust. Methods: Data was collected from employees who are working at 3 hospitals university in Seoul and 1 university hospital in Gyeonggi-Do through the self-administered questionnaires. A total of 779 questionnaires were analyzed by PASW SPSS ver. 18.0. (SPSS Inc., Chicago, IL, USA). Results: The significant variables affecting knowledge sharing behavior are behavioral control (in individual factor) and CEO, IT system, and trust (in organization factor). Also the significant variables affecting work performance are incentives, reciprocity, subjective norms, and behavioral control (in individual factor) and CEO support, IT system, reward system, and trust (in organization factor). Conclusion: The personality and organization characteristics factors is important to improve knowledge sharing behavior and work performance of hospital employees. Therefore, to make more efficient knowledge management is to build and system knowledge sharing culture, system, and leadership and to develop practical strategies.
본 연구는 창업지원제도의 수혜 받을 당시가 아닌 졸업 후 2년 이상 지난 시점에서 창업보육 지원서비스가 창업성과에 미치는 영향을 분석하는데 목적이 있다. 실증 분석을 위해서 서울시가 지원하는 청년창업1000프로젝트 졸업 후 2년 이상 경과한 813명의 창업가들을 대상으로 조사하였다. 창업보육센터 입주기업들에게 제공하는 지원서비스들인 사무공간무상제공, 창업활동지원금 지원, 교육 및 코칭 지원, 전문컨설팅 지원, 홍보 및 판로개척지원, 입주기업 간 협업지원을 독립변수로 하고 졸업 후 창업성과(창업성공만족도)를 종속변수로 하여 실증 분석을 실시하였다. 실증 분석을 결과는 창업기업들의 지원서비스 만족도 평균이 가장 낮게 나왔던 창업가의 입주사 간 협업지원에 대한 만족도가 창업성공 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 창업가의 창업활동지원금에 대한 만족도가 창업성공만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 시사점은 창업보육센터내 창업기업들의 창업 성공 만족도를 높이기 위해서는 창업 활동금 지원과 입주사간 협업 지원에 더욱 집중할 필요가 있다는 것이다. 또한 사무공간 무상 제공과 교육 및 코칭 지원, 전문컨설팅 지원, 홍보 및 판로 개척 지원은 입주기업 들에게 통계적으로 유의하게 영향을 미치지 않는 요인으로 나타났다. 이를 통해 볼 때 창업보육센터 지원서비스들에 있어서 입주기업들에게 창업성공 만족도에 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 방법을 국내외에서 차별적으로 실적을 달성하고 있는 창업보육센터들을 벤치마킹하여 새롭게 지원서비스 방법을 모색하여야 하겠다.
본 논문은 HELPS라는 반도체 검사 장비를 위한 전자성능지원시스템(Electronic Performance Support System)에 대하여 기술한다. 본 시스템의 목적은 운영 지원, 훈련, 지식 기반 고장 진단 및 수리를 위한 just-in time. on-the-job 멀티미디어에 기반을 둔 정보를 제공함으로써 오퍼레이터의 생산성을 향상시키는데 있다. HELPS는 운영 모듈과 고장 진단 모듈로 구성되어 있다. 운영 모듈은 사용자에게 장비에 관한 자세하고 쉽게 접근이 가능한 정보를 제공하기 위하여 멀티미디어와 하이퍼미디어를 사용한다. 멀티미디어는 정지 화상, 동화상, 에니메이션, 텍스트, 그래픽, 오디오를 포함하는 다매체 형식을 통합한다. 하이 퍼미디어는 계층적인 정보 구조를 통하여 숙련된 오퍼레이터에게는 작업을 수행하는데 필요한 특정한 정보만을 제공할 뿐만 아니라, 초보 오퍼레이터에게는 자세한 시스템 안내와 정보를 제공한다. 고장 진단 모듈은 오퍼레이터가 장비의 고장을 진단하고 수리하는 것을 자원하기 위하여 전문가 시스템과 멀티미디어를 통합하여 구성하였다. 전문가 시스템을 사용하여 진단한 다음, 멀티미디어에 의한 어드바이스가 텍스트를 포함한 정지 화상이나 음성을 포함한 동화상에 의해 제시된다. HELPS는 훈련 시간과 고장 진단 및 수리 시간의 측면에서 평가되었고, 본 시스템 사용 전에 비하여 약 30%이상의 시간을 절감함으로써 생산성 향상에 크게 도움이 된다는 것을 확인하였다. 앞으로 본 시스템은 ICAI와 가상현실 기법 등을 이용하여 확장된다면 더 많은 생산성 향상을 기대할 수 있을 것이다.
Floating, production, storage and offloading (FPSO) is a production facility that refines and saves the drilled crude oil from a drilling facility in the ocean. The flare system in the FPSO is a major part of the pressure relieving system for hydrocarbon processing plants. The flare system consists of a number of pipes and complicated connection systems. Decision of pipe support types is important since the load on the support and the stress in the pipe are influenced by the pipe support type. In this study, we optimally determined the pipe support types that minimized the support cost while satisfying the design constraints on maximum support load, maximum nozzle load and maximum pipe stress ratio. Performance indices included in the design constraints for a specified design were evaluated by pipe structural analysis using CAESAR II. Since pipe support types were all discrete design variables, an evolutionary algorithm (EA) was used as an optimizer. We successfully obtained the optimal solution that reduced the support cost by 27.2% compared to the initial support cost while all the design requirements were satisfied.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.214-219
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2021
As the number of elderly increased rapidly every year, many elderly still choose to stay independent despite of difficulties and challenges faced in their daily routine. Elderly has desperate needs for support for their living. Internet of Things helps to support and improve elderly's life in many ways to meet the needs and requirements. Home Automation Control (EHAC) is a research based system that support elderly with controlled automation solution that control and operates various home electrical appliances based on the measurement of heart pulse rate and environment temperature. This paper works on EHAC system to evaluate the performance of the system in elderly's daily routine. This paper presented experiments conducted with approach of IoT testing and discussion on analysis of the results.
A performance measurement system for safety management was suggested with which performance of a company's safety activities can be expressed rationally, and analysis of impact with performance improvement. A key of the measurement system is performance index of the safety management activities, which consists of 3 perspectives; an external perspective, an internal perspective, and a innovation & learning perspective. Every perspective consists of 18 performance indices and each indices consist of activity unit a such planning, support, implementation, evaluation and review.
This paper describes the differences of the information system's success factors to improve the end-user's performance according to the job characteristics. A modified model of DeLone and McLean's IS success model is proposed with the two added variables of the top management concern and the IS department support. The model is validated using data collected from a field study of 3872 users on 3 Korean companies. ANOVA, correlation analysis, and stepwise regression are used to test research hypotheses. The results of the study indicate the following implications. First the top management concern and the IS department support have the significant relation with the system usage and the user satisfaction. Second, the system quality has an influence on the user satisfaction more than on the system usage. And the information quality has an influence on the system usage more than on the user satisfaction. Third, the system usage has more relations to the user's performance in the logistics function and R&D function. The user satisfaction has more relations to the user's performance in the sales and the A/S function. Therefore information system strategy to increase the user's performance must be differentiated according to job characteristics.
Preloading Strut applied during installation of the wall jack, but additionally serves to minimize the displacement of soil pressure acting upon dissolution due to the difficulty. In this study, we developed an index of support for the release of stress to facilitate the dismantling of the strut uninstall. The refractive support the axial force acting on the strut are supportable, is refracted at minimum load, disassembly should be easy. In order to find the optimal shape and structural stability of the refractive support We have performed the numerical analysis and performance test to determine the final model. We carried out model tests and UTM test in order to understand the refractive performance and durability of the refractive support for optimal model. Results of the test UTM is refracted all shot 5 times within a target hit number, it was found that there is no problem of the refractive performance. Further, the results of model experiments, it was found that to ensure sufficient durability more than the performance target value of the pin joint support structure.
Early criticality prediction models that determine whether a design entity is fault-prone or not are becoming more and more important as software development projects are getting larger. Effective predictions can reduce the system development cost and improve software quality by identifying trouble-spots at early phases and proper allocation of effort and resources. Many prediction models have been proposed using statistical and machine learning methods. This paper builds a prediction model using Support Vector Machine(SVM) which is one of the most popular modern classification methods and compares its prediction performance with a well-known prediction model, BackPropagation neural network Model(BPM). SVM is known to generalize well even in high dimensional spaces under small training data conditions. In prediction performance evaluation experiments, dimensionality reduction techniques for data set are not used because the dimension of input data is too small. Experimental results show that the prediction performance of SVM model is slightly better than that of BPM and polynomial kernel function achieves better performance than other SVM kernel functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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