Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.3
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pp.271-279
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2014
As an alternative way to overcome the weakness of the global navigation satellite system (GNSS) in hostile situation, a gravity gradient referenced navigation (GGRN) has been developed. This paper analyzed the performance of GGRN with respect to the initial errors, DB resolution as well as update rates. On the basis of simulations, it was found that the performance of GGRN is getting worse when initial errors exist but the navigation results are rapidly converged. Also, GGRN generates better results when DB resolution is higher and update rates are shorter than 20 seconds. However, it is difficult to deduce the optimal parameters for the navigation because some trajectories show better performance in case low-resolution DB is applied or long update rate is supposed. Therefore, further analysis to derive specific update conditions to improve the performance has been performed. Those update conditions would not be generalized for all cases although maximum improvement rate is over 200% in certain case. In the future, some more developments and tests on the combination of various geophysical data and/or algorithms are necessary to construct more stable and reliable navigation system.
In this paper, we investigate the determinant factors of performance of global standardization experts in their standardization activities. Standards experts of various nationalities were surveyed to assess incentives that may positively influence the performance of standards professionals. As a basis for this study, we make three main assumptions. First, incentives can be important determinant factors of performance among standards experts. Second, standardization is in the public interest, insofar as the efficiency gains resulting from standardization benefit society as a whole. Third, based on this assumption that standardization is in the public interest, we propose that performance determinants for standardization activities tend to be non-monetary in nature rather than monetary. We find that, in order to improve performance among international standards experts, a better understanding of their aspirations and needs must be gained so that appropriate incentives may be proposed to them. Our analysis reveals that the two most important determinant factors of performance are the recognition of the professional status of international standards experts, and an environment providing support systems to help them perform to their fullest potential.
This paper intends to develop an performance evaluation framework of e-trade. The Korea e-trade has been largely attracting many research communities because it brings about e-trade platform which is happening at the early stage of information system maturity. It is true that many research works have been focusing on development issues in e-trade but not much works have been done in e-trade performance study. This paper suggests an e-trade performance framework based on both field and literatures surveys. In addition, an factor analysis model has been introduced to determine that the suggested factors are empirically supporting the hypotheses in the model. Since this paper is opening up many research issues in e-trade performance study many research group could participate in this research area.
In this paper, a parallel Optimal Best-First search Branch-and-Bound(B&B) algorithm(pobs) is designed and evaluated for MIN-based multiprocessor systems. The proposed algorithm decomposes a problem into G subproblems, where each subproblem is processed on a group of P processors. Each processor group uses tile sub-Global Best-First search technique to find a local solution. The local solutions are broadcasted through the network to compute the global solution. This broadcast provides not only the comparison of G local solutions but also the load balancing among the processor groups. A performance analysis is then conducted to estimate the speed-up of the proposed parallel B&B algorithm. The analytical model is developed based on the probabilistic properties of the B&B algorithm. It considers both the computation time and communication overheads to evaluate the realistic performance of the algorithm under the parallel processing environment. In order to validate the proposed evaluation model, the simulation of the parallel B&B algorithm on a MIN-based system is carried out at the same time. The results from both analysis and simulation match closely. It is also shown that the proposed Optimal Best-First search B&B algorithm performs better than other reported schemes with its various advantageous features such as: less subproblem evaluations, prefer load balancing, and limited scope of remote communication.
Recent increase of academic interest in Born Globals has brought abundant researches, which accounts their causes and states, both in and out of the country. However, postulating that types of companies see the different perception of environment of global markets, and this difference will also bring different effects on enterprise capabilities and performance, this study implemented theoretical inquiry and evidential analysis. Technologically innovative SMEs, main subjects of this study, were categorized into Rapid Globals and Gradual Globals according to their internationalization speed, then followed by a CSA. This analysis has shown, regardless of corporate types, early perception of changes in global market environments, affects, in great amount, on marketing and R&D capabilities as well as performance. However, corporate types also showed difference in early perception of changes, marketing and R&D capabilities as well as performance. This evidential analysis provides enterprises pursuing internationalization in early stage with enforcement in their early perception of changes in global market environments.
Even after the improvement in 2019, UNCTAD's Liner Shipping Connectivity Index (LSCI), which evaluates the performance of the global container port market, has limited use. In particular, since the liner shipping connectivity index evaluates the performance based only on the distance of the relationship, the performance index combining the port attractiveness of calling would be more efficient. This study used the modified Huff model, the hub-authority algorithm and the eigenvector centrality of social network analysis, and correlation analysis for 2007, 2017, and 2019 data of Ocean-Commerce, Japan. The findings are as follows: Firstly, the port attractiveness of calling and the overall performance of the port did not always match. However, according to the analysis of the attractiveness of a port calling, Busan remained within the top 10. Still, the attractiveness among other Korean ports improved slowly from the low level during the study period. Secondly, Global container ports are generally specialized for long-term specialized inbound and outbound ports by the route and grow while maintaining professionalism throughout the entire period. The Korean ports continue to change roles from analysis period to period. Lastly, the volume of cargo by period and the extended port connectivity index (EPCI) presented in this study showed a correlation from 0.77 to 0.85. Even though the Atlantic data is excluded from the analysis and the ship's operable capacity is used instead of the port throughput volume, it shows a high correlation. The study result would help evaluate and analyze global ports. According to the study, Korean ports need a long-term strategy to improve performance while maintaining professionalism. In order to maintain and develop the port's desirable role, it is necessary to utilize cooperation and partnerships with the complimentary port and attract shipping companies' services calling to the complementary port. Although this study carried out a complex analysis using a lot of data and methodologies for an extended period, it is necessary to conduct a study covering ports around the world, a long-term panel analysis, and a scientific parameter estimation study of the attractiveness analysis.
Journal of electromagnetic engineering and science
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v.10
no.3
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pp.190-198
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2010
This paper evaluates the performance of two methods of spectrum sensing: the linear combining method and the selection combining method which is based on maximum SNR of sensing channel. We proposed a rule for global detection for the purpose of combating hidden terminal problems in spectrum sensing. Our analysis considers a situation when sensing channels experience the non-identically, independently distributed(n.i.d) Rayleigh fading. The average probabilities of global detection in these methods are derived and compared. In the scope of this paper, the reporting channels are assumed to be the AWGN channel with invariant and identical gain during the system's operation.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.33
no.6
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pp.579-587
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2015
Landslides are major natural geological hazards that result in a large amount of property damage each year, with both direct and indirect costs. Many researchers have produced landslide susceptibility maps using various techniques over the last few decades. This paper presents the landslide susceptibility results from the geographically weighted regression model using remote sensing and geographic information system data for landslide susceptibility in the Inje area of South Korea. Landslide locations were identified from aerial photographs. The eleven landslide-related factors were calculated and extracted from the spatial database and used to analyze landslide susceptibility. Compared with the global logistic regression model, the Akaike Information Criteria was improved by 109.12, the adjusted R-squared was improved from 0.165 to 0.304, and the Moran’s I index of this analysis was improved from 0.4258 to 0.0553. The comparisons of susceptibility obtained from the models show that geographically weighted regression has higher predictive performance.
Dertimanis, Vasilis K.;Chatzi, Eleni N.;Spiridonakos, Minas D.
Structural Monitoring and Maintenance
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v.1
no.4
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pp.427-449
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2014
A hybrid optimization method for the identification of state-space models is presented in this study. Hybridization is succeeded by combining the advantages of deterministic and stochastic algorithms in a superior scheme that promises faster convergence rate and reliability in the search for the global optimum. The proposed hybrid algorithm is developed by replacing the original stochastic mutation operator of Evolution Strategies (ES) by the Levenberg-Marquardt (LM) quasi-Newton algorithm. This substitution results in a scheme where the entire population cloud is involved in the search for the global optimum, while single individuals are involved in the local search, undertaken by the LM method. The novel hybrid identification framework is assessed through the Monte Carlo analysis of a simulated system and an experimental case study on a shear frame structure. Comparisons to subspace identification, as well as to conventional, self-adaptive ES provide significant indication of superior performance.
The analysis of DNA microarry data is one of the most important things for functional genomics research. The matrix representation of microarray data and its successive 'optimal' incisional hyperplanes is a useful platform for developing optimization algorithms to determine the optimal partitioning of pairwise proximity matrix representing completely connected and weighted graph. We developed Deterministic Annealing (DA) approach to determine the successive optimal binary partitioning. DA algorithm demonstrated good performance with the ability to find the 'globally optimal' binary partitions. In addition, the objects that have not been clustered at small nonzero temperature, are considered to be very sensitive to even small randomness, and can be used to estimate the reliability of the clustering.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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