Purpose - The break-even point refers to the point where total profit and total cost coincide, and from this point on, the entrepreneur's decision-making takes a different route. Strategic decisions can be made for more efficient operation and eventually for more likelihood for growth and sustainability if a startup figures out when it recoups the investment and switches to a net profit. Design/methodology/approach - 748 creativity and skill-based sole proprietors in manufacturing industry were examined to demonstrate the effect of the entrepreneur's entrepreneurial experience and education level, the business launch preparation time, or the self-financing on the achievement of break-even point. Findings - While the business launch preparation time lowered the likelihood of reaching a break-even point, self-financing increased the likelihood. As a result of further analysis by subdividing into subgroups according to skill level, only the business launch preparation time was statistically significant in the highly skilled industries. In the low skilled industries, in addition to the business launch preparation time, the CEO's education level and the self-financing were statistically significant. Research implications or Originality - The longer the business launch preparation time, the higher the start-up cost, which increases the burden of initial cost recovery, and the agile response to market changes is thereby delayed, resulting in the business idea losing its appeal. Self-financing not only provides stability and strong motivation for the business operation but also promotes careful spending which contributes to the achievement of break-even point. In particular, it is found that practical experience is more useful than theoretical knowledge in low skilled industries. Due to the limitation of secondary data based on the recollection, the time required to reach a break-even point, percentage of financing sources, etc. may include cognitive errors. In addition, variables are not included that explain the characteristics of creativity and skill-based sole proprietorship, so it is necessary to exercise caution with the actual application.
Mun, Sil-Gu;Lee, Eun-Gu;Lee, Jie Hyun;Park, Heuk;Kang, Sae-Kyoung;Lee, Han Hyub;Kim, Kwangok;Doo, Kyeong-Hwan;Lee, Hyunjae;Chung, Hwan Seok;Lee, Jong Hyun;Lee, Sangsoo;Lee, Jyung Chan
ETRI Journal
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제38권1호
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pp.9-17
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2016
We demonstrate a time- and wavelength-division multiplexed passive optical network system employing a vertical-cavity surface-emitting laser array-based optical line terminal transceiver and a tunable bidirectional optical subassembly-based optical network terminal transceiver. A packet error-free operation is achieved after a 40 km single-mode fiber bidirectional transmission. We also discuss an arrayed waveguide grating, a photo detector array based on complementary metal-oxide-semiconductor photonics technologies, and low-cost key devices for deployment in access networks.
The aim of the research is to focus on the cognitive principles and to achieve human-level intelligence in referring context based browser history and the Windows history. One of the major problems faced by today's computer users is insufficient and single exclusive context based reference of the browser history and the Windows history. Today we search for the browser history and Windows history in different places even though the context is the same. For e.g., When working on a research paper or preparing a business presentation, a user may require to refer many web sites on the internet and various documents on the local computer. The browser can provide only time based history. The windows document history is also time based and limited to list only few documents. Hence, we propose a tool "Cognitive Based Context Aware Reference History Management Tool" which helps to access the exclusive reference of context and time based history in one place. The tool also proposes to store image history with urls and classifies images of a specific topic accessed in different time, bookmarks management and cross browser history management. These features are very useful as we can access all related documents (doc, docx, ppt, pptx, pdf, txt, and html), web pages, images and bookmarks in one place. The tool uses the cognitive principles like classification and association to achieve the purpose.
대한산업공학회/한국경영과학회 1993년도 춘계공동학술대회 발표논문 및 초록집; 계명대학교, 대구; 30 Apr.-1 May 1993
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pp.354-366
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1993
In this paper, new algorithms for solving the multiple traveling salesman problem with time windows are presented. These algorithms are based on the flow based algorithms for solving the vehicle scheduling problem. Computational results on problems up to 750 customers indicate that these algorithms produce superior results to existing heuristic algorithms for solving the vehicle routing problems when the time windows are 'tight enough' where 'tight enough' is based on a metric proposed by desrosiers et al.(1987).
The ubiquitous flexible operating system (UbiFOS) is a real-time operating system designed for cost-conscious, low-power, small to medium-sized embedded systems such as cellular phones, MP3 players, and wearable computers. It offers efficient real-time operating system services like multi-task scheduling, memory management, inter-task communication and synchronization, and timers while keeping the kernel size to just a few to tens of kilobytes. For flexibility, UbiFOS uses various task scheduling policies such as cyclic time-slice (round-robin), priority-based preemption with round-robin, priority-based preemptive, and bitmap. When there are less than 64 tasks, bitmap scheduling is the best policy. The scheduling overhead is under 9 ${\mu}s$ on the ARM926EJ processor. UbiFOS also provides the flexibility for user to select from several inter-task communication techniques according to their applications. We ported UbiFOS on the ARM9-based DVD player (20 kB), the Calm16-based MP3 player (under 7 kB), and the ATmega128-based ubiquitous sensor node (under 6 kB). Also, we adopted the dynamic power management (DPM) scheme. Comparative experimental results show that UbiFOS could save energy up to 30% using DPM.
Competitive power of pelagic fishery in Korea has been weakened by the domestic and international problems such as wage increase and exclusive economic zone. To make it worse, fishing fleet spends more than 80% of fishing time on searching fishing grounds. Real-time information on oceanographic data, temperature in particular, are likely to contribute to raise efficiency of fishing. However, available data obtained by satellite remote sensing, fixed buoy and drifting buoy, limited to sea surface or fixed positions. ARGO (Array for Real-time Geostrophic Oceanography), an international program, has delivered vertical profiles of temperature and salinity in the upper 2000m of the world ocean every 10 days using freely moving floats. We have developed real-time oceanographic information system for pelagic fishery based on the Argo data which has the contents of vertical profile, horizontal distribution and vertical section of temperature around fishing grounds and searched data can be download unrestrictedly. Comparison of skipjack catch with sea surface temperature and depth of $20^{\circ}C$ derived from Argo data in the West Equatorial Pacific revealed that Argo data are able to help fishing fleet to find fishing grounds and to increase catch.
한국정보디스플레이학회 2007년도 7th International Meeting on Information Display 제7권2호
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pp.1239-1241
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2007
In this paper, we present a tiled display system for tangible meeting. We built our system as a distributed system and use GPU based warping and image blending technique for real-time processing. For efficiency, we update specific area only, where the remote user exist, in real-time and blended it with static panoramic image of remote site.
Park, Jae-Weon;Yoo, Wan-Suk;Lee, Suk;Im, Ki-Hong;Park, Jin-Young
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권4호
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pp.484-491
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2003
For most of linear time-varying (LTV) systems, it is difficult to design time-varying controllers in analytic way. Accordingly, by approximating LTV systems as uncertain linear time-invariant, control design approaches such as robust control have been applied to the resulting uncertain LTI systems. In particular, a robust control method such as quantitative feedback theory (QFT) has an advantage of guaranteeing the frozen-time stability and the performance specification against plant parameter uncertainties. However, if these methods are applied to the approximated linear. time-invariant (LTI) plants with large uncertainty, the resulting control law becomes complicated and also may not become ineffective with faster dynamic behavior. In this paper, as a method to enhance the fast dynamic performance of LTV systems with bounded time-varying parameters, the approximated uncertainty of time-varying parameters are reduced by the proposed QFT parameter-scheduling control design based on radial basis function (RBF) networks.
Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.
Lee, Ho Seong;Kwon, Taeg Yong;Lee, Young Kyu;Yang, Sung-hoon;Yu, Dai-Hyuk;Park, Sang Eon;Heo, Myoung-Sun
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제10권3호
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pp.197-206
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2021
We compared two typical ensemble time scale algorithms; AT1 and Kalman filter. Four commercial atomic clocks composed of two hydrogen masers and two cesium atomic clocks provided measurement data to the algorithms. The allocation of relative weights to the clocks is important to generate a stable ensemble time. A 30 day-average-weight model, which was obtained from the average Allan variance of each clock, was applied to the AT1 algorithm. For the reduced Kalman filter (Kred) algorithm, we gave the same weights to the two hydrogen masers. We also compared the frequency stabilities of the outcome from the algorithms when the frequency offsets and/or the frequency drift offsets estimated by the algorithms were corrected or not corrected by the KRISS-made primary frequency standard, KRISS-F1. We found that the Kred algorithm is more effective to generate a stable ensemble time scale in the long-term, and the algorithm also generates much enhanced short-term stability when the frequency offset is used for the calculation of the Allan deviation instead of the phase offset.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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