The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.77-84
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2010
This paper aims to implement RAN(Radio Access Network) transmission system that can reduce the transmission cost by installing between mobile base station and base station controller. This system can reduce the number of transmission links by sharing the transmission link that the mobile communication stations of various generation use separately. This also can classify the traffics non-sensitive to delay time, and then transfer them through Ethernet/IP network.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.6
no.2
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pp.97-100
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2001
Home network can be recently communicated with many various devices. but It has complications of the communication of devices. So the methods that can manage the devic integrate them are being developed in home networking And. there are lacks of the consid to provide users with QoS in home networking. Therefore, this paper describes the middlew can integrate home network with policy-based network for the purpose of supporting QoS.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.31
no.3
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pp.1-10
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2006
In this paper we deal with a cell planning issue arisen in a CDMA based multicast network. In a CDMA based wireless network, a terminal can significantly reduce the bit error rate via the cohesion of data streams from multiple base stations. In this case, multiple base stations have to be operated according to a common time line. The cells whose base stations are operated as such are called soft-combined cells. Therefore, a terminal can take advantage of error rate reduction, if the terminal is in a soft-combined cell and at least one neighboring cell is also soft-combined. However, as soft-combining operation gives heavy burden to the network controller, the limited number of cells can be soft-combined. Our problem us to find a limited number of soft-combined cells such that the benefit of the soft-combining operation is maximized.
The morphologies of the wear particles are directly indicative of wear process occuring in the machine. The analysis of wear particle morphology can therefore provide very early detection of a fault and can also ofen facilitate a dignosis. For this work, the neural network was applied to identify friction coefficient through four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) of wear debris generated from the machine. The averages of these parameters were used as inputs to the network. It is shown that collect identification of friction coefficient depends on the ranges of these shape parameters learned. The various kinds of the wear debris had a different pattern characteristics and recognized relation between the friction condition and materials very well by neural network. We discuss how the network determines difference in wear debris feature, and this approach can be applied for machine condition monitoring and fault diagnosis.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.34
no.4
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pp.113-121
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2009
In this paper, we consider the departure process from the open and nested tandem Queueing network with population constraint and constant service times. It is known that the Queueing network can be transformed into a simple Queueing network which can be easy to analyze. Using this simple Queueing network, upper and lower bounds on the interdeparture time are obtained. We prove that the variance of the interdeparture time is bounded within these two bounds. Validation against simulation data is shown that how it works the variance of the interdeparture time within two bounds. These bounds can be applied to obtain the better variance of the interdeparture time using a suitable method.
The Wireless Internet services widely spread out with the developments of CDMA(Code Division Multiple Access) networks and wireless units. In contrast to the telecommunication network, WPAN (Wireless Personal Area Network) enables to transmit data and voice in personal area. Although WPAN technologies are commercially utilized, the combined services with COMA network are not so poplar up to now. Various services can be provided using the combination between COMA and WPAN. This paper presents the practical and united model between COMA and WPAN. Specially, the main focus of this research lies on the design of the Middle-ware system of a handset which could be managing both COMA and WPAN. This system used Bluethooth by WPAN. For the devices with the proposed WPAN Middle-ware, service areas of the COMA network can be expanded to WPAN, various services can be realized by the transmission of data and voice, and consequently, the user computing environment could be improved.
This paper describes a medular neural network(MNN) for a vision system which tracks a given object using a sequence of images from a camera unit. The MNN is used to precisely recognize the given robot endeffector and to minize the processing time. Since the robot endeffector can be viewed in many different shapes in 3-D space, a MNN structure, which contains a set of feedforwared neural networks, co be more attractive in recognizing the given object. Each single neural network learns the endeffector with a cluster of training patterns. The training patterns for a neural network share the similar charateristics so that they can be easily trained. The trained MNN is less sensitive to noise and it shows the better performance in recognizing the endeffector. The recognition rate of MNN is enhanced by 14% over the single neural network. A vision system with the MNN can precisely recognize the endeffector and place it at the center of a display for a remote operator.
The objective of this paper is to propose an ant colony optimization (ACO) for clustering design in wireless sensor network problem. This proposed ACO approach is designed to deal with the dynamics of the sensor nodes which can be adaptable to topological changes to any network graph in a time. Long communication distances between sensors and a sink in a sensor network can greatly consume the energy of sensors and reduce the lifetime of a network. We can greatly minimize the total communication distance while minimizing the number of cluster heads using proposed ACO. Simulation results show that our proposed method is very efficient to find the best solutions comparing to the optimal solution using CPLEX in 100, 200, and 400 node sensor networks.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.8
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pp.701-708
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2001
Recently, the research on intelligence of computer has actively been under way in various areas and gradually extended to adapt to uncertain and complex environments. In this paper, we propose the MVL-Neural Valued Logic. Also, we verify that the MVL-Automata can be implemented to Neural Network and the MVL-Neural Network Model can be a simulator by MVL-Automata. Therefore, we propose that the MVL-Neural Network Model can be widely used in such area, as intelligent system or modeling of brain. In particular, the MVL-Neural Network is expected to be used as core technology of next generation computer.
The efficiency of material flow systems in terms of optimal network flow and minimum cost flow has always been an important design and operational goal in material handling and distribution system. In this research, an attempt was made to develop a new algorithm and the model to solve a stochastic material flow network with bidirectional and uncertain flows. A stochastic material flow network with bidirectional flows can be considered from a finite set with unknown demand probabilities of each node. This problem can be formulated as a special case of a two-stage linear programming problem which can be converted into an equivalent linear program. To find the optimal solution of proposed stochastic material flow network, some terminologies and algorithms together with theories are developed based on the partitioning and subgradient techniques. A computer program applying the proposed method was developed and was applied to various problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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