Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.153-154
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2019
본 논문에서는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)에 적용되어 사용될 수 있는 다중 게이트웨이 환경에서 각 게이트웨이의 자원 상황에 따라 종단 노드를 클라우드 단으로 직접 트레이드하여 처리함으로서 게이트웨이의 자원 소모를 줄이고 높은 처리량을 요구하는 종단 노드를 빠르게 처리 가능한 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법의 효율성 입증을 위하여 클라우드 컴퓨팅이라는 대규모 환경을 가정하여 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 높은 처리량을 요구하는 종단 노드를 클라우드 단에 트레이드하여 직접 처리함으로서 클라우드 단 하부의 다중 게이트웨이의 자원 소모율 감소 및 데이터 처리 속도가 증대 되었음을 확인할 수 있다.
When passband ripple α/sub p/ and stopband attenuation α/sub s/ at the w/sub s/ where the stopband begins are specified in filter design, △α/sub s/ usually exceeds the specification by △α/sub s/ due to the necessity that the order n of the filter function be an integer. In this paper, we apply a trade-off method to remove the excess stopband attenuation △α/sub s/ for reducing the value of pole-Q and improving the characteristics of the Chebyshev filter function. We also apply the trade-off method of pole-Q reduction to the modified Chebyshev function, and then the 4 types of function have been analyzed to compare in frequency and time domain characteristics. The trade-off method reduces the pole-Q which influences the filter characteristics to maximum 49.6% without increase of the order n. Thus implies that they have the improved characteristics such as the reduced passband ripple and flatter delay characteristics as compared Chebyshev filter function before trade-off. And the unit step response shows shorter delay time and settling time in time domain performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.12
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pp.1085-1092
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2012
Mobile communication systems define user state transition mechanisms in order to manage radio resources and battery power efficiently. In the state transition mechanism, a state with a higher energy consumption inherently offers a shorter access delay, so there is a tradeoff between the energy and delay performances. In this paper, we analyze the user state transition mechanism of UMTS by considering the bursty traffic attributes of mobile applications. We perform a numerical evaluation for both the energy consumption and the activation delay by Markov modeling of the state transition mechanism, and investigate their tradeoff relationship as functions of operational parameters. The resulting energy-delay tradeoff curves clearly show an achievable performance bound of the user state transition mechanism and also offer an optimal operation strategy to minimize the energy consumption while guaranteeing the delay requirement.
The data economy' is growing rapidly with the corona era. The quantity and quality of digital data is increasing rapidly. The domestic data industry needs a variety of data manpower, but there is still a shortage of high-quality data manpower. The data manpower in high demand is the development manpower, but the data business manpower is needed to increase the added value of the data industry. The role of a data trade manager that creates high core value among data business personnel is attracting attention. This study derives the job definition of the data trade manager, the necessary knowledge and skills, and the educational content necessary for the training course through Delphi research. In order to validate the results of the research, the study try to verifies the role of data trade managers. This study can be used as a theoretical basis for an educational model that is the basis for training data manpower, and can be used to establish a manpower training policy in the future.
Philsoo Kim;Tae Sung Jung;Sang Bum Lee;Sang Hyun Lee
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.18
no.4
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pp.117-129
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2023
Organizations must seek change in order to adapt to environmental changes and achieve better performance. However, despite this obvious statement, empirical analysis has been almost non-existent due to the difficulty of manipulating organizational performance or change. In this study, we overcame these limitations and analyzed the causes and effects of organizational change by assuming a professional sports team as a venture company, which is relatively easy to objectively measure and evaluate organizational change or performance. We systematically collected and preprocessed traditional and advanced metrics of National Basketball Association (NBA) statistics along with preprocessed trade data from eight years of regular seasons (2014~2015-2021~2022) to analyze our research model. Assessment of process macro model 7 derives the following empirical result. The results of the empirical analysis depict that NBA teams with low organizational performance in the previous season are more likely to make organizational changes through player trades to improve performance. Into the bargain player trades mediate the static relationship between the winning percentage in the previous season and the winning percentage in the current season. However, the indirect effect of a team's previous season's performance on player trades appears to vary depending on the current situations and context of each NBA team. Teams that made the playoffs in the previous season tend to make fewer trades than teams that did not and the previous season's performance is highly correlated with the current season's performance. On the other hand, teams that did not make the playoffs in the previous season tend to make a relatively larger amount of player trades in total, and the mediating effect of trades vanishes in this case. In other words, teams that did not make the playoffs in the previous season experience a larger change in performance due to trades than teams that made the playoffs, even if they achieved the same winning percentage. This empirical analysis of the inverse relationship between organizational change and the performance of professional sports teams has both theoretical and practical implications in the field of sports industry and management by analyzing the fundamentals of organizational change and the performance of professional sports teams.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.151-152
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2019
본 논문에서는 사물인터넷(Internet of Things, IoT)에 적용되어 사용될 수 있는 다중 게이트웨이 환경에서 각 게이트웨이의 상황에 따라 종단 노드를 분산 트레이드 해줌으로서 게이트웨이의 자원 소모 효율성 증대 및 수명 연장을 할 수 있는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 해당 기법을 두 단계에 걸쳐 제안하고 해당 기법의 효율성 입증을 위하여 클라우드 컴퓨팅이라는 대규모 환경을 가정하여 실험을 진행하였으며, 해당 실험의 결과에 따르면 전체 게이트웨이의 자원 소모량이 평준화됨과 동시에 효율성이 증대되었음을 확인할 수 있다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.5
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pp.1080-1086
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2014
In this paper, we analyze the tradeoff performance of a consensus algorithm when it is applied to the CSMA/CA-based distributed wireless network. The consensus algorithm has a faster convergence speed as the number of cooperating neighbors increases, but the transmission delay on the wireless network increases due to access collisions as the number of cooperating neighbors increases. Therefore, there exists a tradeoff relationship between these two performances and so there exists an optimal number of cooperating neighbors that minimizes the consensus time. The result for the optimal number of neighbors according to the number of nodes that participate in the consensus shows that it is optimal for all nodes to cooperate together in the small-scale network but it is optimal to limit the number of neighbors to a fixed value in the large-scale network with nodes greater than a certain value.
Existing energy was a system produced by a specific company and sold to consumers, but it is expected that in the near future, producers will become consumers and consumers will become producers. Recently, the emergence of cloud systems, 5G network construction, and energy reuse, including solar energy, are changing the shape of the energy market. In order to share energy, there are various agent systems, energy networks, and structures that form markets. In this study, we defined the above three and proposed a strategy using the Secure Energy Model (SEM) by applying a blockchain for a safe and fair energy market. The analytical results showed that the trust between the energy producers and consumers participating in the energy trade was formed.
Multicasting is fundamental to many ad hoc network applications requiring collaboration of multiple nodes in a group. A general approach is to construct an overlay tree and to deliver a multicast packet to multiple receivers over the tree. This paper proposes adaptive overlay trees (AOTs) on wireless ad hoc networks of static nodes for delay- and energy-efficient multicast. A tradeoff function is derived, and an algorithm for AOT construction is developed. Note here that the requirements of delay and energy consumption may vary with different classes of applications. By adjusting parameters in the tradeoff function, different AOTs can be adaptively chosen for different classes of applications. An AOT is constructed in O(ke) time where e is the number of wireless links in a network and k is the number of member nodes in a multicast group. The simulation study shows that AOT adaptively provides tradeoffs between the fastest multicast (which is the choice if delay is the most important factor) and the most energy efficient multicast (which is used when energy consumption is the primary concern). In other words, one of AOTs can be appropriately chosen in accordance with the operation requirement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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