The rapid growth of UnderWater Acoustic Sensor Networks (UW-ASNs) has led researchers to enhance underwater MAC protocols against limitations existing in underwater environment. We propose the customized robust real-time packet inspection mechanism with addressing the problem of the search for the data packet loss and network performance quality analysis in UW-ASNs, and describe our experiences using this approach. The goal of this work is to provide a framework to assess the network real-time performance quality. We propose a customized and adaptive mechanism to detect, monitor and analyze the data packets according to the MAC protocol standards in UW-ASNs. The packet analyzing method and software we propose is easy to implement, maintain, update and enhance. We take input stream as real data packets from sniffer node in capture mode and perform fully analysis. We were interested in developing software and hardware designed tool with the same capabilities which almost all terrestrial network packet sniffers have. Experimental results confirm that the best way to achieve maximum performance requires the most adaptive algorithm. In this paper, we present and offer the proposed packet analyzer, which can be effectively used for implementing underwater MAC protocols.
This study extends prior research of knowledge management by proposing how social capital can positively impact the ability of organizations to manage knowledge. The purpose of this study is to examine the relationship between social capital and knowledge management and how both help organizations achieve a sustained superior performance. To serve this purpose, I conducted an extensive survey on 143 Korean firms in diverse industries. Analyzing hypothesized relationships with the data collected, I empirically assure that organizations with high levels of social capital have more knowledge management capabilities than organizations with low levels of social capital and there exist statistically significant relationships between knowledge management and organizational performance.
In this paper, a performance evaluation model of the Fat-Tree network with the multiple-buffered crossbar switches is proposed and examined. Buffered switch technique is well known to solve the data collision problem in the switch network The proposed evaluation model is developed by investigating the transfer patterns of data packets in a switch with output-buffers. 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 the various sizes of Fat-tree networks that use the multiple a$\times$b buffered crossbar switches. It is observed that both analysis and simulation results are match closely.
Long Range Wide Area Network (LoRaWAN) is a widely adopted Internet of Things (IoT) protocol due to its high range and lower energy consumption. LoRaWAN utilizes Adaptive Data Rate (ADR) for efficient resource (e.g., spreading factor and transmission power) management. The ADR manages these two resource parameters on the network server side and end device side. This paper focuses on analyzing the ADR and Gaussian ADR performance of LoRaWAN. We have performed NS3 simulation under a static scenario by varying the antenna height. The simulation results showed that antenna height has a significant impact on the packet delivery ratio. Higher antenna height (e.g., 50 m) has shown an improved packet success ratio when compared with lower antenna height (e.g., 10 m) in static and mobility scenarios. Based on the results, it is suggested to use the antenna at higher allevation for successful packet delivery.
This paper aims to present the way to bring about significant results through performance improvement of learning algorithm in the research applying to machine learning. Research papers showing the results from machine learning methods were collected as data for this case study. In addition, suitable machine learning methods for each field were selected and suggested in this paper. As a result, SVM for engineering, decision-making tree algorithm for medical science, and SVM for other fields showed their efficiency in terms of their frequent use cases and classification/prediction. By analyzing cases of machine learning application, general characterization of application plans is drawn. Machine learning application has three steps: (1) data collection; (2) data learning through algorithm; and (3) significance test on algorithm. Performance is improved in each step by combining algorithm. Ways of performance improvement are classified as multiple machine learning structure modeling, $+{\alpha}$ machine learning structure modeling, and so forth.
Recently, knowledge transfer has been recognized as one of the major factors for success of IT projects but little investigated in Information Systems research. IT project, which needs collaboration between organization's IT project team and external partner, is an critical source for a firm to acquire external knowledge and to achieve its competitive advantage. Based on this recognition on knowledge transfer under IT project, we investigate a mediation role of knowledge transfer to IT project performance after identifying its antecedents such as project team capabilities and partner capabilities. The research model is tested by analyzing 161 sample data gathered from firms' employees who have participated IT projects within last two years. The results reveal that knowledge transfer has full-mediation effect between its antecedents and IT project performance. Moreover, project team capabilities have more impacts on knowledge transfer than partner capabilities do.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.10
no.1
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pp.40-46
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2017
Small valves including ball valves, gate valves and butterfly valves have been adopted in the fields of steam power generation, petrochemical industry, carriers, and oil tankers. Butterfly valves have normally been applied to fields where in narrow places installing the existing valves such as gate valves and ball valves have proven difficult due to the surrounding area and the heavier of these valves. Butterfly valves are used to control the mass flow of the piping system under low pressure by rotating the circular disk installed inside. The butterfly valve is benefitted by having simpler structure in which the flow is controlled by rotating the disc circular plate along the center axis, whereas the weight of the valve is light compared to the gate valve and ball valve above-mentioned, as there is no additional bracket supporting the valve body. The manufacturing company needs to acquire the performance and life test equipment, in the case of adopting the improving factors to detect leakage and damage on the seat of the valve disc. However, small companies, which are manufacturing the industrial valves, normally sell their products without the life test, which is the reliability test and environment test, because of financial and manpower problems. Furthermore, the failure mode analysis of the products failed in the field is likewise problematic as there is no system collecting the failure data on sites for analyzing the failures of valves. The analyzing and researching process is not arranged systematically because of the financial problem. Therefore this study firstly tried to obtain information about the failure data from the sites, analyzed the failure mode based on the field data collected from the customers, and then obtained field data using measuring equipment. Secondly, we designed and manufactured the performance and life test equipment which also have the real time monitoring system with the naked eye for the butterfly valves. The concept of this equipment can also be adopted by other valves, such as the ball valve, gate valve, and various others. It can be applied to variously sized valves, ranging from 25 mm to large sized valves exceeding 3000 mm. Finally, this study carries out the life test with square wave pressure, using performance and life test equipment. The performance found out that the failures from the real time monitoring system were good. The results of this study can be expanded to the other valves like ball valves, gate valves, and control valves to find out the failure mode using the real time monitoring system for durability and performance tests.
Recently, many of organizations build up their performance measurement system (PMS) to measure their knowledge management performance. However, the system that doesn't well reflect the organization's strategies as well as surroundings could obstruct their performance improvement, instead. Therefore, It is really important to establish the PMS to reflect organization's surroundings and strategies. The purpose of this study is to make a diagnosis of a performance measurement practice of a domestic university's knowledge management. To serve this research purpose, we examine the uptight performance index and PMS from existing references. And we diagnose the specific practices and maturity rates of measuring performances, and the recognition of the performance index at "D" university recently adopting balanced scorecard to performance evaluation through the survey on academic affairs committee members, performance evaluation committee members, and administration members. The method analyzing data from the survey is a gap analysis which includes alignment analysis, congruence analysis, consensus analysis, and confusion analysis. We make a diagnosis of performance measurement practices at "D" university, raise several points of this performance measurement system, and present the improvement plans from these problems.
We present our experiences with open-source NoSQL database systems in analyzing spatial and temporal astronomical data. We conduct experiments of using Redis in-memory NoSQL database system by modifying and exploiting its support of geohash for astronmical spatial data. Our experiment focuses on performance, cost, difficulty, and scalability of the database system. We also test OpenTSDB as a possible NoSQL database system to process astronomical time-series data. Our experiments include ingesting, indexing, and querying millions or billions of astronomical time-series measurements. We choose our KMTNet data and the public VVV (VISTA Variables in the Via Lactea) catalogs as test data. We discuss issues in using these NoSQL database systems in astronomy.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.3
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pp.42-49
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2021
As cyber attacks become more intelligent, there is difficulty in detecting advanced attacks in various fields such as industry, defense, and medical care. IPS (Intrusion Prevention System), etc., but the need for centralized integrated management of each security system is increasing. In this paper, we collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform using deep learning and CNN (Convolutional Neural Networks). In this paper, we design an intelligent big data platform that collects data by observing and analyzing user visit logs and linking with big data. We want to collect big data for intrusion detection and build an intrusion detection platform based on CNN model. In this study, we evaluated the performance of the Intrusion Detection System (IDS) using the KDD99 dataset developed by DARPA in 1998, and the actual attack categories were tested with KDD99's DoS, U2R, and R2L using four probing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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