The level of transference of NGN is beginning as the operation of Access Gateway in korea at present, but NGN will keep developing continuously to the NGN integrated network until 2010. This research is finding the meaning and assignment of NGN QoS to deduct how to manage the control system and presenting the QoS control process and trial framework. The trial framework is the modeling of the QoS measurement metrics, the measurement time schedule, the section, hierarchy, instrument, equipment and method of measurement and the series of cycle & the methodology about analysis of the result of measurement. The objective standard of quality in communication service is guaranteed not by itself but by controlling and measuring continuously. Especially it's very important time to maintain the research about NGN QoS measurement and control because the big conversion of new network technology paradigm is now spreading.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.37
no.2
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pp.419-425
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2017
Managing mega construction project is a very challenging task due to its large scale and complexity. To deal with the challenge, progress measurement must be estimated reliably and effectively. Many researchers have presented progress measurement methods, but previous studies are limited to single or several types of facilities. Thus, they have difficulties to being applied to mega construction projects that covers multiple facilities. To overcome the limitations, this paper proposes a progress measurement framework considering characteristics of mega construction projects. The framework consists of four phases : development of Work Breakdown Structure, determination of weights of main facilities and sub facilities, and calculation of the integrated progress rate. To validate the proposed approach, a case study of Sejong city in Korea was performed. The results of the case study showed the applicability of the proposed framework and confirmed that it enables to reliably measure progress rate of mega construction projects.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.201-210
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2006
This study proposed a framework to clarify a viewpoint of quality problems, and to consider reliance, of context information in ubiquitous computing environments. The framework is structured as a sequence of steps in measuring the quality of context information. The first step in measuring the qualify of context information is to determine users of the context information. This is important because the type of users or applications determines the type of context information and thus the methods of measuring the qualify dimensions and the thresholds for evaluating the quality of context information. The other steps include methods for measuring each quality dimensions to allow quantitative evaluation of quality, establishing acceptable quality targets. We selected accuracy, completeness, up-to-dateness, access security, and representation as quality dimensions and proposed their measurement methods and concrete procedures. We enabled objective evaluation of quality level through proposal of methods suitable to quality measurement of context information.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.1
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pp.348-354
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2012
This paper presents a framework for quantitative software development performance measurement and analysis based on characteristics of software in System on Chip (SoC) industry, one of the semiconductor businesses. In this paper, we propose a measurement model based on not only theoretical model (Performance Pyramid) but also characteristics of SoC embedded software. Quantitative software development performance measurement is not just collecting indicators but analyzing quality, cost, and delivery (QCD) of collected indicators. Externally, it is possible for programmers to develop software meeting customers' needs. Internally, more efficient software development can be possible through the visible productivity increase. Using the proposed framework, the paper quantitatively measures embedded software development performance.
Park, Choon-Seon;Choi, HyoJung;Hwang, Soo-Hee;Im, JeeHye;Kim, Kyoung-Hoon;Kim, Sun-Min
Quality Improvement in Health Care
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v.22
no.1
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pp.11-26
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2016
The Organization for Economic Cooperation and Development, which has continuously evaluated the performance of healthcare systems, has recently invested much effort into hospital performance measurement. The purpose of this paper is to introduce the hospital performance measurement programs operated by international organizations or at the national level based on the OECD's hospital performance project. Health Insurance Review & Assessment service (HIRA)'s quality assessment was analyzed based on the analytical framework of the OECD's hospital performance project. The hospital performance measurement programs of WHO, Canada, Australia, United States and United Kingdom are briefly explored, in view of the conceptual framework, key performance dimensions and indicators that are currently in use. The OECD suggested seven key dimensions of hospital performance: timeliness, efficiency, continuity, effectiveness and appropriateness, staff orientation, patient orientation and safety. The analysis of the quality assessment program of HIRA, which operates 36 diseases and procedures and 347 indicators, shows that the numbers of indicators are relatively small in the areas of safety, patient centeredness and efficiency. Continuity of care and staff orientation are not fully developed also, but the situations are similar in other countries. In conclusion, hospital performance measurement using stable and comprehensive data should be developed to improve overall system performance, and discussions on a conceptual framework that can lay out directions and key performance domains need to take into place.
Smart technology has been utilized in various fields of all kinds of industries. Manufacturing industry has built its smart technology environment appropriate for its manufacturing fields in order to strengthen its manufacturing performance and competitiveness. The advance of smart technology for manufacturing industry needs to efficiently produce products, and response customer's demands and services in a global industrial environment. The smart technology capability of manufacturing fields is very crucial for the innovative production and efficient operation activities, and for efficient advancement of the manufacturing performance. We have necessitated a scientific and objective method that can gauge a smart technology ability in order to manage and strengthen the smart technology ability of manufacturing fields. This research provides a comprehensive framework that can rationally gauge the smart technology capability of manufacturing fields for effectively managing and advancing their smart technology capabilities. In this research, we especially develop a structural framework that can gauge the smart technology capability for a smart factory of manufacturing fields, with verifying by reliability analysis and factor analysis based on previous literature. This study presents a 13-item framework that can measure the smart technology capability for a smart factory of manufacturing fields in a smart technology perspective.
I. Background and Purpose Health Indicator system and measurement of health status are an important fields in national health fields. This study reviewed the overall concepts of health and health indicators, health indicator system. The purposes of this study are to build the conceptual health framework, and suggest a health indicator system, in order to correspond to the situation of national health and the demand of International organizations. II. Scope and Contents The scope of this study ; - Review of tile conceptual health framework, health indicators, and health Indicator system - Selection and development of tile new individual health indicators - Suggestion of tile revised health indicator system III. Results of Study This study intented to build the conceptual and framework of national health and provide the measurement tools of health status. This study developed the health indicator system through the conceptual and hierarchial approach to national health. The health indicator system contains 6 concern: areas and each sub-areas. The major concern areas are health state and behavior, deathㆍdiseaseㆍdisability, health care utilization, health resources, health expenditure and finance, other affecting factors on health. This health indicator system is corresponding to the situation of health status patterns and the demand of international organizations. And this health indicator system is considering the present health data production system and the availability of health data.
In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.154-154
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2019
Characterization of reliable field-scale root-zone soil moisture (RZSM) variability contribute to effective hydro-meterological monitoring. Although a promising cosmic-ray neutron probe (CRNP) holds the pontential for field-scale RZSM measurement, it is often restricted at deeper depths due to the non-unique sensitivity of CRNP-measured fast neutron signal to other hydrogen pools. In this study, a merging framework relied on coupling cosmic-ray soil moisture with a representative additional RZSM, was introduced to scale shallower CRNP effective depth to represent root-zone layer. We tested our proposed framework over a densely vegetated region in South Korea covering a network of one CRNP and nine in-situ point measurements. In particular, cosmic-ray soil moisture and ancillary RZSM retrieved from the most time stable location were considered as input datasets; whereas the remaining point locations were used to generate a reference RZSM product. The errors between these two input datasets and the reference were forecasted by a linear autoregressive model. A linear combination of forecasts was then employed to compute a suitable weight for merging two input products from the predicted errors. The performance of merging framework was evaluated against reference RZSM in comparison to the two original products and a commonly used exponential filter technique. The results of this study showed that merging framework outperformed other products, demonstrating its robustness in improving field-scale RZSM. Moreover, a strong relationship between the quality of input data and the performance merging framework in light of CRNP effective depth variation has been also underlined via the merging framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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