In this paper, a performance evaluation model of the Multistage Interconnection Network(MIN) with the multiple-buffered crossbar switches is Proposed and examined. Buffered switch technique is well known to solve the data collision problem of the MIN. The proposed evaluation model is developed by investigating the transfer patterns of data packets in a switch with output-buffers. The performance of the multiple-bufferedα×α crossbar switch is analyzed. Steady state probability concept is used to simplify the analyzing processes, Two important parameters of the network performance, throughput and delay, are then evaluated, To validate the proposed analysis model, the simulation is carried out on a Baseline network that uses the multiple buffered crossbar switches. Less than 2% differences between analysis and simulation results are observed. It is also shown that the network performance is significantly improved when the small number of buffer spaces is given. However, the throughput elevation is getting reduced and network delay becomes increasing as more buffer spaces are added in a switch.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.20-23
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1996
최근에 인공생명이나 진화적 계산론이라는 이름의 새로운 지능정보처리 방식이 미국과 일본을 중심으로 활발히 연구되고 있다. 이것은 지금까지 개별적으로 제안된 두뇌의 가소성이나 개체의 발생, 적응과 진화 등 생물의 특성으로부터 파생된 모형들을 총동원하여 정보처리의 새로운 가능성을 모색하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 인공생명의 연구가 어떻게 시작되었으며, 현재의 기술수준이 어느 정도인지에 대하여 소개하고자 한다. 아울러, 인공생명으로부터 가능한 새로운 형태의 정보처리 기능창출을 목표로 하는 연구동향을 살펴보고 앞으로의 방향을 전망해 본다.
This paper presents a stochastic model for the software failure phenomenon based on a nonhomogeneous Poisson process (NHPP). The failure process is analyzed to develop a suitable mean value function for the NHPP ; expressions are given for several performance measure. Actual software failure data are compared with generalized model by Goel dependent on the constant reflecting the quality of testing. The performance measures and parametric inferences of the new models, Rayleigh and Gumbel distributions, are discussed. The results of the new models are applied to real software failure data and compared with Goel-Okumoto and Yamada, Ohba and Osaki models. Tools of parameter inference was used method of the maximun likelihood estimate and the bisection algorithm for the computing nonlinear root. In this paper, using the sum of the squared errors, model selection was employed. The numerical example by NTDS data was illustrated.
To support an efficient management of software verification and validation activities, much research has been conducted to predict defects in early phase. And defect prediction models have been proposed to predict defects. But the generality of the models has not been experimentally studied for other software system. In other words, most of prediction models were applied only to the same system that had been used to build the prediction models themselves. Therefore, we performed an experiment to explore generality of major prediction models. In the experiment, we applied three defects prediction models to three different systems. As a result, we cannot find their generality of defect prediction capability. The cause is analyzed to result from a different metric distribution between the systems.
The Parameter Estimation for software existing reliability models, Goel-Okumoto, Yamada-Ohba-Osaki model was reviewed and Rayleigh model based on Rayleigh distribution was studied. In this paper, we discusses comparison of parameter estimation using maximum likelihood estimator and Bayesian estimation based on Gibbs sampling to analysis of the estimator' pattern. Model selection based on sum of the squared errors and Braun statistic, for the sake of efficient model, was employed. A numerical example was illustrated using real data. The current areas and models of Superposition, mixture for future development are also employed.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.8
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pp.2088-2097
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1999
We propose the software framework construction method that increases reusability through use case extraction and structuring of software system's dynamic behavior of which identifying behavior patterns from software domain models. Most behavior models do not provide a consistent modeling technique for harmonizing user's heterogeneous requirements, and not yet prepared to a detailed optimizing technique for redevelopment and maintenance. Therefore, we need a software reuse framework to support consistency and reusability of existing development models using use cases with functional characteristics. a lattice model is used to this approach for structuring use cases, and the reuse process that can be driven to reusable components is introduced in this paper,.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.12
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pp.565-572
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2017
Traditional method for time series analysis, autoregressive integrated moving average (ARIMA) allows to mine significant patterns from the past observations using autocorrelation and to forecast future sequences. However, Korean baseball games do not have regular intervals to analyze relationship among the past attendance observations. To address this issue, we propose artificial neural network (ANN) based attendance prediction model using various measures including performance, team characteristics and social influences. We optimized ANNs using grid search to construct optimal model for regression problem. The evaluation shows that the optimal and ensemble model outperform the baseline model, linear regression model.
Laser Range Finder를 이용하여 생성한 3차원 점군 정보는 단면적인 부분만 볼 수 있으며, 잡음이 포함되어 작은 물체를 추출하는데 많은 영향이 생긴다. 이러한 잡음이 있는 3차원 점군 정보 사이에서 밸브의 중심의 위치에 대한 추가적인 입력을 받아 원환체, 원통, 평면의 정보를 복합적으로 포함하고 있는 밸브의 모델을 추출한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10c
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pp.244-246
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1999
본 논문에서는, multiple-buffered crossbar 스위치를 이용한 다층 연결 망의 성능 분석 모형을 제안하고, 스위치에 장착된 buffer의 개수 증가에 따른 성능 향상 추이를 분석하였다. Buffered 스위치 기법은 다층 연결 망 (Multistage Interconnection Network, MIN)의 내부의 데이터 충돌 문제를 효과적으로 해결할 수 있는 방법으로 알려져 있다. 제안된 성능 분석 모형은 먼저 네트웍 내부 임의 스위치 입력 단에 유입되는 데이터 패킷이 buffered 스위치 내부에서 전송되는 패턴을 확률적으로 분석하여 수립하였다. 분석 모형의 수학적 복잡도 절감을 위하여 확률식 유도 과정에 정상상태 확률 rosa(steady state probability)을 도입하였다. 제안한 모형은 스위치의 크기 및 스위치에 장착된 buffer의 수와 무관하게 확대 적용이 가능하다. 제안한 수학적 성능 분석 연구의 실효성 검증을 위하여 병행된 시뮬레이션 처리 결과는 상호 미세한 오차 범위 내에서 모형의 예측 데이터와 일치하는 결과를 보여 분석 모형의 타당성을 입증하였다. 2×2 스위치로 구성된 8×8 MIN을 대상으로 분석을 시행한 결과 스위치에 2~4개의 buffer를 장착했을 경우 unbuffer 스위치 경우와 비교하여 네트웍 정상상태 Throughout의 증가율이 높고 네트웍 Delay 또한 낮아져 효율적인 것으로 나타났다. 따라서 2~2 crossbar 스위치로 구성된 MIN의 경우 스위치에 장착된 buffer의 개수가 네 개 정도일 경우가 가격 대 성능비 면에서 가장 유리한 것으로 연구되었다.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.11a
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pp.409-414
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2000
최근 수산물 유통 및 물류구조 합리화 방안의 일환으로 수산물 산지종합처리장 설립이 적극 추진되고 있으나 부지 선정을 위한 합리적 의사결정 모형이 마련되지 않고 있다. 이에 본 연구는 수산물 처리의 특성을 반영할 수 있는 평가 모형을 개발ㆍ제시한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법을 선택하는 과정이 포함된다. 평가 기준의 확립을 위하여 시설 입지와 관련된 문헌을 고찰하고 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process : AHP) 기법을 선택하여 평가 모형을 완성하였다. 모형 적용의 일부분인 기준 간 중요도 평가를 위한 실사를 수행하고, AHP에서 제공하는 계층 일관성 기준에 따라 신뢰성 있다고 판단되는 자료만을 분석에 사용하여 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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