본 논문은 시계열자료의 ARMA 모형화를 위해 계층적(Hierarchical) 문제해결 방식인 인공신경망 기초 의상결정트리분류기상의 인공신경망 구조를 개선하여 지역문제(Local Problem)를 해결하는 복수개의 인공신경망 결과를 Dempster's rule of combination을 이용하여 종합하는 병행적인 (Parallel) ARMA 모형활르 위한 방법론을 제시함으로써 의사결정트리분류기에 근거한 방법론의 단점을 보완하였다. 본 논문에서 제시한 ARMA 모형화를 위한 방법론은 세 단계로 구성되어 있다: 1) ESACF 특성 벡터 추출단계; 2) 개별 인공신경망에 의한 부분적 모델링 단계; 3) Conflict Resolution 단계, 제시한 방법론을 검증하기 위해 모의실험용 자료와 실제 시계열자료를 이용하여 제시된 방법론을 검증하였으며 실험결과 기존 연구에 비해 ARMA 모형화와 정확도가 높은 것으로 나타났다.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.12
no.2
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pp.122-131
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2010
This paper introduces the concept of a virtual ecosystem and reports the following three mathematical approaches that could be widely used to construct such an ecosystem, along with examples: (1) a molecular dynamics simulation approach for animal flocking behavior, (2) a stochastic lattice model approach for termite colony behavior, and (3) a rule-based cellular automata approach for biofilm growth. The ecosystem considered in this study consists of artificial organisms and their environment. Each organism in the ecosystem is an agent that interacts autonomously with the dynamic environment, including the other organisms within it. The three types of model were successful to account for each corresponding ecosystem. In order to accurately mimic a natural ecosystem, a virtual ecosystem needs to take many ecological variables into account. However, doing so is likely to introduce excess complexity and nonlinearity in the analysis of the virtual ecosystem's dynamics. Nonetheless, the development of a virtual ecosystem is important, because it can provide possible explanations for various phenomena such as environmental disturbances and disasters, and can also give insights into ecological functions from an individual to a community level from a synthetic viewpoint. As an example of how lower and higher levels in an ecosystem can be connected, this paper also briefly discusses the application of the second model to the simulation of a termite ecosystem and the influence of climate change on the termite ecosystem.
Quantification of extreme rainfall is very important in establishing a flood protection plan, and a general measure of extreme rainfall is expressed as an T-year return level. In this study, a method was proposed for quantifying spatial distribution and uncertainty of daily rainfall depths with various return periods using a hierarchical Bayesian model combined with climate and geographical information, and was applied to the Seoul-Incheon-Gyeonggi region. The annual maximum daily rainfall depth of six automated synoptic observing system weather stations of the Korea Meteorological Administration in the study area was fitted to the generalized extreme value distribution. The applicability and reliability of the proposed method were investigated by comparing daily rainfall quantiles for various return levels derived from the at-site frequency analysis and the regional frequency analysis based on the index flood method. The uncertainty of the regional frequency analysis based on the index flood method was found to be the greatest at all stations and all return levels, and it was confirmed that the reliability of the regional frequency analysis based on the hierarchical Bayesian model was the highest. The proposed method can be used to generate the rainfall quantile maps for various return levels in the Seoul-Incheon-Gyeonggi region and other regions with similar spatial sizes.
This paper proposes a ontology of tree structure approach for adaptive object recognition in a situation-variant environment. In this paper, we introduce a new concept, ontology of tree structure ontology, for context sensitivity, as we found that many developed systems work in a context-invariant environment. Due to the effects of illumination on a supreme obstinate designing context-sensitive recognition system, we have focused on designing such a context-variant system using ontology of tree structure. Ontology can be defined as an explicit specification of conceptualization of a domain typically captured in an abstract model of how people think about things in the domain. People produce ontologies to understand and explain underlying principles and environmental factors. In this research, we have proposed context ontology, context modeling, context adaptation, and context categorization to design ontology of tree structure based on illumination criteria. After selecting the proper light-ontology domain, we benefit from selecting a set of actions that produces better performance on that domain. We have carried out extensive experiments on these concepts in the area of object recognition in a dynamic changing environment, and we have achieved enormous success, which will enable us to proceed on our basic concepts.
Component-based software development is introduced as a new development paradigm in software development method. This approach is different from existing software development approach because it is based on reusable and autonomous unit, component. Therefore, component-based development(CBD)is divided into two stages; component development process and component assembly process; application development process. Component development process is the core of CBD because component has a key for good software. Currently many methodologies or tools have been introduced by various academies or industries. However, those don't suggest systematic and flexible modeling techniques adaptable easily into component development project. Existing approaches have a unique orarbitrary modeling technique or provide heuristic guidelines for component modeling. As a result, many component developers are faced with a difficult problems; how to developcomponent models, when develop which diagrams, and so on. In order to address this problem, we suggest a meta-model driven approach for component development in this paper. We provide meta-models according to both layer and development phase. We expect that suggested meta-models allow component developers to develop appropriate models of the time.
The global pandemic and the development of virtual and augmented reality technologies have led a metaverse boom that enables a lot of interactions in virtual worlds, and is being utilized in various fields such as business, government, and education etc. Despite the growing interest in the metaverse, its scope and definition are still unclear and the concept is still evolving, making it challenging to establish its governance. Governmental entities are also investing intensively in public metaverses to make public value and promote social welfare, but they are underutilized due to lack of systematic governance. Therefore, in this study, we propose a public metaverse governance framework and identify the relative importance of the factors. Furthermore, since a public metaverse should be accessible to anyone who wants to use, we explore the factors of shadow work and examine the ways to minimize it. Based on the socio-technical system theory, we derived public metaverse governance factors from previous literature and topic modeling and then generate a framework with 23 factors through expert interviews. We then tested relative priority of the factors using the analytic hierarchical process (AHP) from the experts. As a result, the top five overall rankings are: 'roles and responsibilities', 'standardization/modularization', 'collaboration and communication', 'law and policies', and 'availability/accessibility'. The academic implications of this study are that it provides a comprehensive framework for public metaverse governance, and then the practical implications include suggesting prioritized considerations for metaverse operations in the public sector.
In mobile systems, energy efficiency is critical to extend battery life. Therefore, power consumption should be taken into account to develop software in addition to performance, Efficient software design in power and performance is possible if accurate power prediction is accomplished during the execution of software, In this paper, power estimation model is developed using statistical analysis, The proposed model analyzes processor behavior Quantitatively using the data of performance monitoring events and power consumption collected by executing various benchmark programs, And then representative hardware events on power consumption are selected using hierarchical clustering, The power prediction model is established by regression analysis in which the selected events are independent variables and power is a response variable, The proposed model is applied to a PXA320 mobile processor based on Intel XScale architecture and shows average estimation error within 4% of the actual measured power consumption of the processor.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.11
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pp.2022-2028
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2017
Recently, the energy shortage of sensors and the leakage of private information are considered as serious problems as the number of sensors is increasing due to the technological advance in Internet-of-Things. RF energy harvesting, in which sensors collect energy from external RF signals, and physical layer security become increasingly important to solve these problems. In this paper, we propose a time switching-based network analog coding for improving information security in wireless networks where the relay can harvest energy from source signals. We formulate 2-hop relay networks where an eavesdropper tries to overhear source signals, and find an optimal time switching ratio for maximizing the minimum required secrecy capacity using mathematical analysis. Through simulations under various environments, it is shown that the proposed scheme improves the minimum required secrecy capacity significantly, compared to the conventional scheme.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6A
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pp.651-659
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2004
The Fast Handover protocol [1] provides seameless handover in wireless If networks by minimizing handover latency, which uses anticipation based on layer 2 (L2) trigger information. Therefore, it incurs higher signaling costs compared with the basic Mobile U protocol. Furthermore, since the L2 trigger is based on fluctuating wireless channel states, the handover anticipation may sometimes be incorrect. In the case of incorrect anticipation, unnecessary buffer space may be used for the purpose of providing a smooth handover. Therefore, it is essentical to analyze these overhead costs, in order to evaluate and compare the performance of Fast Handover with that of the basic Mobile U protocol. In this paper, we analyzed the overhead associated with Fast Handover including the signaling cost and the packet delivery cost. We formulated these costs based on a timing diagram and compared Fast Handover with basic Mobile Ipv6 in terms of their packet loss rates and buffer requirements. Also, we studied the impact of the L2 triggering time on the total overhead cost.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.16
no.4
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pp.389-395
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2006
This paper proposes the controller for biped robot using intelligent control algorithm. In order to simplify the complexity of biped robot control, manipulator of biped robot is divided into four modules. These modules are controlled by intelligent algorithm with Hierarchical Mixture of Experts(HME) using neural network. Also neural network having direct control method learns the inverse dynamics of biped robot. The HME, which is a network of tree structure, reallocates the input domain for the output by learning pattern of input and output. In this paper, as a result of learning HME repeatedly with EM algorithm, the controller for biped robot operating safety walking is designed by modelling dynamics of biped robot and generating virtual error of HME.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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