In modern dynamic management environment, there is growing recognition that? information & knowledge management systems are essential for CEO's efficient/effective decision making. As a key component to cope with this current, we suggest the management performance analysis syystem based on Knowledge Discovery in Database (KDD). The system measures management performance that is considered with both VA(Value- Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view. The relation ship between management performance and some 80 financial ratios is analyzed, and then important financial ratios are drawn out. In analyzing the relationship, we applied KDD process which includes such as multidimensional cube, OLAP(On-Line Analytic Process), data mining and AHP(Analytic Hierarchy Process). To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data over the 16-years from 1981 to 1996 of Korean automobile industry which is taken from database of KISF AS(Korea Investors Services Financial Analysis System).
In modern dynamic management environment, there is growing recognition that information & knowledge management systems are essential for CEO's Efficient/effective decision making, As a key component to cope with this current, we suggest the management performance analysis system based on Knowledge Discovery in Database (KDD). The system measures management performance that is considered with both VA(Value-Added), which represents stakeholder's point of view and EVA(Economic Value-Added), which represents shareholder's point of view, The relationship between management performance and some 80 financial ratios is analyzed, and then important financial ratios are drawn out. In analyzing the relationship, we applied KDD process which includes such as multidimensional cube, OLAP(On -Line Analytic Process), data mining and AHP(Analytic Hierarchy Process). To demonstrate the performance of the system, we conducted a case study using financial data over the 16-years from 1981 to 1996 of Korean automobile industry which is taken from database of KISFAS(Korea Investors Services Financial Analysis System).
This study is subjected to two linked research. First is the creation process of dance work applying noise and non-musical sounds in our daily life based on understanding the classification, perception, and factor of the sound, through Murray Schafer's concept of 'soundscape'. Second is to find the value of new type of choreography and musical effect of creation process of the dance work . According to methodological research of practice-based research, three stages which is practice, theory and evaluation were accumulated as somatic data, And the analysis was provided a basis by presenting in a figuration, form of the movement and method of specialization with reference to the paper 『space design and forming practice』(2003). As a result, the creation process was able to discover the musical effect of the sound in daily life and new method of choreography, and also find the possibilities that sound could convey the theme of the dance work, the meaning of the movement and the overall atmosphere of the work to audience. In addition, It is expected that will have been made another new creation environment by potential that music has based on concept 'soundscape'.
Organizations design and operate business process models to achieve their goals efficiently and systematically. With the advancement of IT technology, the number of items that computer systems can participate in and the process becomes huge and complicated. This phenomenon created a more complex and subdivide flow of business process.The process instances that contain workcase and events are larger and have more data. This is an essential resource for process mining and is used directly in model discovery, analysis, and improvement of processes. This event log is getting bigger and broader, which leads to problems such as capacity management and I / O load in management of existing row level program or management through a relational database. In this paper, as the event log becomes big data, we have found the problem of management limit based on the existing original file or relational database. Design and apply schemes to archive and analyze large event logs through Hadoop, an open source distributed file system, and HBase, a NoSQL database system.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.8
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pp.3-12
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2016
Bluetooth Low Energy (BLE) protocol has attracted attention as a promising technology for low data throughput and low energy wireless sensor networks. Fast device discovery is very important in a BLE based wireless network. It is necessary to configure the network to work with minimized energy consumption because the BLE network nodes are expected to operate a long time typically on a coin cell battery. However, since it is difficult to obtain low energy and low latency at the same time, the BLE standard introduces wide range setting of parameters related to device discovery process and let the network operators to set up parameter values for the application. Therefore, it is necessary to analyze the performance of device discovery according to the related parameter values prior to BLE network operation. In this paper we analyze the expected value and the cumulative distribution function of the number of advertisements for device discovery in the BLE network. In addition, we propose a scheme for controlling the interval between advertising events that can improve the performance of device discovery without increasing energy consumption.
Paper searches Neighbor Discovery Protocol's IPv6 address AutoConfiguration function that is IPv6's point technology. Also, I study plan to apply Router Advertisement function to Router. Router is formed whole system by Routing Process Card that do manager and Line Card that take charge of Packet Forwarding. Present plan that embody Router Advertisement function to Line Card.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.8
no.1
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pp.271-279
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2001
Sequential pattern discovery is one of main interests in web usage mining. the technique of sequential pattern discovery attempts to find inter-session patterns such that the presence of a set of items is followed by another item in a time-ordered set of server sessions. In this paper, a tree-based sequential pattern finding method is proposed in order to discover navigation patterns in server sessions. At each learning process, the suggested method learns about the navigation patterns per server session and summarized into the modified Rymon's tree.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.33
no.4
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pp.125-157
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2016
As the domestic companies which have made inroads into foreign markets have more lawsuits, these companies' demands for responding to E-Discovery are also increasing. E-Discovery, derived from Anglo-American law, is the system to find electronic evidences related to lawsuits among scattered electronic data within limited time, to review them as evidences, and to submit them. It is not difficult to find, select, review, and submit evidences within limited time given the reality that the domestic companies do not manage their records even though lots of electronic records are produced everyday. To reduce items to be reviewed and proceed the process efficiently is one of the most important tasks to win a lawsuit. The Predictive Coding is a computer assisted review instrument used in reviewing process of E-Discovery, which is to help companies review their own electronic data using mechanical learning. Predictive Coding is more efficient than the previous computer assister review tools and has a merit to select electronic data related to lawsuit. Through companies' selection of efficient computer assisted review instrument and continuous records management, it is expected that time and cost for reviewing will be saved. Therefore, in for companies to respond to E-Discovery, it is required to seek the most effective method through introduction of the professional Predictive Coding solution and Business records management with consideration of time and cost.
This paper theoretically derives an algorithm to discover a new type of workflow-based knowledge from workflow models, which is termed workflow-based affiliation network knowledge. In general, workflow intelligence (or business process intelligence) technology consists of four types of techniques that discover, analyze, monitor and control, and predict a series of workflow-based knowledge from workflow models and their execution histories. So, this paper proposes a knowledge discovery algorithm which is able to discover workflow-based affiliation networks that represent the association and participation relationships between activities and performers defined in ICN-based workflow models. In order particularly to prove the correctness and feasibility of the proposed algorithm, this paper tries to apply the algorithm to a specific workflow model and to show that it is able to derive its corresponding workflow-based affiliation network knowledge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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