BPMS (Business Process Management Systems) is aninformation system that systematically supports designing, administrating, and improving the business processes. It can execute the business processes by assigning tasks to human or computer agents according to the predefined definitions of the processes. In this research we developed a task assignment algorithm that can maximize overall process efficiency under the limitation of agents' capacity. Since BPMS manipulates the formal and predictable business processes, we can analyze the processes using queuing theory to achieve overall process efficiency. We first transform the business processes into queuing network model in which the agents are considered as servers. After that, workloads of agents are calculated as server utilization and we can determine the task assignment policy by balancing the workloads. This will make the workloads of all agents be minimized, and the overall process efficiency is achieved in this way. Another application of the results can be capacity planning of agents in advance and business process optimization in reengineering context. We performed the simulation analysis to validate the results and also show the effectiveness of the algorithm by comparing with well known dispatching policies.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.204-212
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2022
In this paper, a contribution is presented covering the data set in improving and developing electronic services provided to citizens through e-government services based on business intelligence in government agencies in the Republic of Sudan. The Business Intelligence Concept Survey was conducted from the perceptions of information department employees in government agencies. The survey was conducted from April to June 2021 using questionnaires. The dataset contains responses about the factors that influence the use of business intelligence and the barriers and limitations to the use of business intelligence. A five-point Likert scale was used to analyze the quantitative data. The opportunities and challenges associated with it were also discussed and explored. As evidenced by the results, the information department employees agree that business intelligence improves the government decision-making process, which helps decision makers and decision-makers to find alternatives and opportunities that contribute to making more accurate and timely decisions. The results also indicate that creating the infrastructure for applying business intelligence in the e-government work model contributes to the successful implementation of business intelligence in Sudan.
본 논문에서는 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스의 발견 알고리즘을 제안한다. 즉, 워크플로우 인텔리전스 (또는 비즈니스 프로세스 인텔리전스) 기술은 워크플로우 모델들과 그의 실행이력으로부터 일련의 인텔리전스를 발견, 분석, 모니터링 및 제어, 그리고 예측하는 세부기법들로 구성되는데, 본 논문에서는 워크플로우 모델과 그의 실행을 기반으로 형성되는 수행자들간의 협업 인텔리전스를 "워크플로우 소셜네크워크 인텔리전스"라고 정의하고, 그의 발견기법인 정보제어넷(ICN, Information Control Net)기반 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스 발견 알고리즘을 제안한다. 특히, 제안한 알고리즘의 적용 사례를 통해 특정 워크플로우 모델로부터 해당 워크플로우 소셜네트워크 인텔리전스를 성공적으로 생성할 수 있음을 증명하므로서 본 논문에서 제안한 알고리즘의 정확성 및 적합성을 검증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권7호
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pp.2302-2324
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2014
Cluster-based wireless sensor network (WSN) can significantly reduce the energy consumption by data aggregation and has been widely used in WSN applications. However, due to the intrinsic many-to-one traffic pattern in WSN, the network lifetime is generally deteriorated by the unbalanced energy consumption in a cluster-based WSN. Therefore, energy efficiency and network lifetime improvement are two crucial and challenging issues in cluster-based WSNs. In this paper, we propose a Non-Uniform Node Distribution (NUND) scheme to improve the energy efficiency and network lifetime in cluster-based WSNs. Specifically, we first propose an analytic model to analyze the energy consumption and the network lifetime of the cluster-based WSNs. Based on the analysis results, we propose a node distribution algorithm to maximize the network lifetime with a fixed number of sensor nodes in cluster-based WSNs. Extensive simulations demonstrate that the theoretical analysis results determined by the proposed analytic model are consistent with the simulation results, and the NUND can significantly improve the energy efficiency and network lifetime.
Recently, in the global financial transaction field, global transactions using computer systems and server hubs between foreign exchanges beyond the one-dimensional offline transactions and two-dimensional online transactions have been actively conducted. In the previous research by Lee Hyung-wook and Lee Min-jae (2018), as the globalization has accelerated following the development of digital technology and the expansion of ubiquitous communication network, the role of companies, the attribute of economic value creation and economic structure are being reorganized. It is said that O2O (Online to Offline) transactions are increasing due to the development. As a result, a new financial transaction paradigm is emerging that solves the inconveniences of existing financial services and enhances speed and convenience. Considering the global network trend and the rapidly developing and evolving digital bank environment, the necessity of utilizing the business platform model is emerging. However, despite this necessity, there are very limited cases in which such an attempt has been applied in practice. Accordingly, this study seeks to explore the business platform of the new financial transaction system. Specifically, the case study systematically examines the actual implementation of a unique network connection model with Koscom's global investment bank, which is currently in charge of the domestic financial transaction system, and improves ICT innovation performance and process through this. I would like to suggest a solution. In particular, this study analyzed a variety of business model construction and use cases by pursuing a platform connection with digital banks, which has recently been increasingly in demand. Therefore, this study intends to pursue the original and long-term profitability of the company by utilizing ICT innovation and platform business model, and also analyzes the convenience and excellence of trading for institutional and individual investors using the platform of digital bank. The implications of this study are significant in that it explores and explores the actual cases of ICT innovation and additional digital bank platform-connected business models based on this, and suggests a unique and preemptive business strategy of the company in the future.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제9권3호
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pp.97-111
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2002
This paper attempts to provide an overview of relationship between the characteristics of the network and competitive strategies. We review the theoretical background of the efficiency of network, which Is very important for the network-based industries. Network externality, positive feedback effects, bandwagon effects, economies of scale, economies of scope in network-base businesses are reviewed. Various network situations, including interconnection, and strategies are also discussed. In this purpose, simple but meaningful examples and cases are used to show the economic goals and means of network competition strategies. We try to link network strategies to the generic strategies and coopetition suggested by Porter and by Brandenburger and Nalebuff respectively. Since this study is an exploratory research, further studies on more complex network situation in the real work can be executed with taking advantage of this effort.
In this research, we analyze the sensitivity of the network density to the estimates for the Bass model parameters with both theoretical model and a simulation. Bass model describes the process that the non-adopters in the market potential adopt a new product or an innovation by the innovation effect and imitation effect. The imitation effect shows the word of mouth effect from the previous adopters to non-adopters. But it does not divide the underlying network structure from the strength of the influence over the network. With a network based Bass model, we found that the estimate for the imitation coefficient is highly sensitive to the network density and it is decreasing while the network density is decreasing. This finding implies that the interpersonal influence can be under-looked when the network density is low. It also implies that both of the network density and the interpersonal influence are important to facilitate the diffusion of an innovation.
Customer networks go through constant changes. They may expand or shrink once they are formed. In dynamic environments, it is a critical corporate challenge to identify and manage influential customer groups in a cost effective way. In this context, we apply inverse optimization theory to suggest an efficient method to manage customer networks. In this paper, we assume that there exists a subset of nodes that might have a large effect on the network and that the network can be modified via some strategic actions. Rather than making efforts to find influential nodes whenever the network changes, we focus on a subset of selective nodes and perturb as little as possible the interaction between nodes in order to make the selected nodes influential in the given network. We define the following problem based on the inverse optimization. Given a graph and a prescribed node subset, the objective is to modify the structure of the given graph so that the fixed subset of nodes becomes a minimum dominating set in the modified graph and the cost for modification is minimum under a fixed norm. We call this problem the inverse dominating set problem and investigate its computational complexity.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제24권1호
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pp.169-185
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2017
This study proposes a novel recommendation algorithm that reflects the results from trust/distrust network analysis as a solution to enhance prediction accuracy of recommender systems. The recommendation algorithm of our study is based on memory-based collaborative filtering (CF), which is the most popular recommendation algorithm. But, unlike conventional CF, our proposed algorithm considers not only the correlation of the rating patterns between users, but also the results from trust/distrust relationship network analysis (e.g. who are the most trusted/distrusted users?, whom are the target user trust or distrust?) when calculating the similarity between users. To validate the performance of the proposed algorithm, we applied it to a real-world dataset that contained the trust/distrust relationships among users as well as their numeric ratings on movies. As a result, we found that the proposed algorithm outperformed the conventional CF with statistical significance. Also, we found that distrust relationship was more important than trust relationship in measuring similarities between users. This implies that we need to be more careful about negative relationship rather than positive one when tracking and managing social relationships among users.
개발도상국에 있어서 정보화를 통한 경제력향상은 지역, 국가, 글로벌 경제발전에 기여하는 주요요소이다. 본 논문은 한국의 지역정보화 성공모델을 인도네시아에 적용하는 연구로서, 한 인도네시아 기업 및 정책결정자들과의 IT 교류 활성화를 통하여 연구기반 네트워크를 형성하고 연구 성과를 토대로 국내 지역정보화 및 IT 관련 기업인들의 인도네시아 진출시 주요 정보제공과 비즈매칭의 기회를 제공하고자 한다. 연구적용지역에 있어서는 도시개발 프로젝트를 수행하여 인프라가 어느정도 조성된 인도네시아의 프칼롱안 지역을 선정하였다. 따라서 프칼롱안의 지리적, 인적특성 및 IT 인프라 현황을 조사하고, 한국의 지역정보화 성공모델을 기반으로 현지 상황에 맞춘 인도네시아 프칼롱안 지역정보화 적용방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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