The 'convergence service' in NGN implies the integration of services in NGN with a unified manner to access each service in order to interwork with each service. This Recommendation defines the convergence model for NGN based on Web Services and provides a detailed scenario of each convergence model in form of Web Services.
In this study, a simulation model is developed to analyze the effects of routing and scale-economy of transmission facilities on the traffic network topology and investment cost changes in a metropolitan telephone network. Computational experiments showed that the wide deployment of bifurcated routing in a dual-homing configuration reduces significantly the traffic network connectivity and the investment cost. Its enhanced version, when combined with the subscriber network cost model, can be used as a prototype cost proxy model for figuring out the access charges in a multi-operator environment.
In order to find out the customer requirements and to develop new products more effectively, the Kano model and QFD(Quality Function Deployment), AHP(Analytic Hierarchy Process) developed and applied. But, Many companies difficult to select the CTQ(Critical to Quality) of new product. Especially the life cycle of Digital Camera is very short. In this thesis, the Kano model and AHP(Analytic Hierarchy Process) for finding the CTQ(Critical to Quality) for customer satisfaction are suggested. It is explained and discussed with the example of Digital Camera.
The purpose of this study is to analyze the structure of renewable energy market in order to deploy more renewable energy in Korea on the basis of information asymmetry between suppliers and demanders. To attain this purpose we develop the model to analyze and simulate the renewable market using system dynamics. This model is developed not to forecast the accurate size of market but to learn more structure of market using our limited data, mental model and knowledge of market.
With the development of modern science and technology, weapon systems such as tanks, submarines, combat planes, radar are also dramatically advanced. Among these weapon systems, the ballistic missile, one of the asymmetric forces, could be considered as a very economical means to attack the core facilities of the other country in order to achieve the strategic goals of the country during the war. Because of the current ballistic missile threat from the North Korea, establishing a missile defense (MD) system becomes one of the major national defense issues. This study focused on the optimization of air defense artillery units' deployment for effective ballistic missile defense. To optimize the deployment of the units, firstly this study examined the possibility of defense, according to the presence of orbital coordinates of ballistic missiles in the limited defense range of air defense artillery units. This constraint on the defense range is originated from the characteristics of anti-ballistic missiles (ABMs) such as PATRIOT. Secondly, this study proposed the optimized mathematical model considering the total covering problem of binary integer programming, as an optimal deployment of air defense artillery units for defending every core defense facility with the least number of such units. Finally, numerical experiments were conducted to show how the suggested approach works. Assuming the current state of the Korean peninsula, the study arbitrarily set ballistic missile bases of the North Korea and core defense facilities of the South Korea. Under these conditions, numerical experiments were executed by utilizing MATLAB R2010a of the MathWorks, Inc.
본 논문은 양상태 소나의 음원과 수신기 배치를 위해 음향탐지성능을 평가하는 것을 목표로 한다. 단상태 소나와는 다르게 양상태 소나의 경우에는 배치를 위한 연산량과 복잡도가 크기 때문에 해양환경을 고려한 배치 연구는 진행된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 양상태 소나의 음원과 수신기 배치에 적용하기 위한 방법으로 해양환경의 변동성을 고려하면서도 연산량을 줄이는 평가 방법에 대해 제안한다. 본 연구에서는 천해와 심해의 대표 해양환경을 선정하였으며, 그 해역에서 음원과 수신기 간의 거리 및 센서 심도를 변경하며 신호초과를 계산하고, 그 결과를 제안하는 음향탐지성능 평가 방법과 비교 및 분석한다.
For the PBL contract, it is necessary for the contracting parties to share information regarding the reasonable inventory-level and the cost of its repair parts for the estimated demand. There are various models which can be used for this purpose. Among them, V-METRIC model is considered to be the most efficient and is most frequently applied. However, this model is usually used for optimizing the inventory level of the repair parts of the system under operation. The model uses a time series forecast model to determine the demand rate, which is a mandatory input factor for the model, based on past field data. However, since the system at the deployment stage has no operational performance record, it is necessary to find another alternative to be used as the demand rate of the model application. This research applies the V-METRIC model to find the optimal inventory level and cost estimation for repairable items to meet the target operational availability, which is a key performance indicator, at the time of the PBL contract for the deployment system. This study uses the calculated value based on the allocated MTBF to the system as the demand rate, which is used as input data for the model. Also, we would like to examine changes in inventory level and cost according to the changes in target operational availability and MTBF allocation.
Availability of abundant water resources data in developing countries is a great concern that has hindered the adoption of deep learning techniques (DL) for disaster prevention and mitigation. On the contrary, over the last two decades, a sizeable amount of DL publication in disaster management emanated from developed countries with efficient data management systems. To understand the current state of DL adoption for solving water-related disaster management in developing countries, an extensive bibliometric review coupled with a theory-based analysis of related research documents is conducted from 2003 - 2022 using Web of Science, Scopus, VOSviewer software and PRISMA model. Results show that four major disasters - pluvial / fluvial flooding, land subsidence, drought and snow avalanche are the most prevalent. Also, recurrent flash floods and landslides caused by irregular rainfall pattern, abundant freshwater and mountainous terrains made India the only developing country with an impressive DL adoption rate of 50% publication count, thereby setting the pace for other developing countries. Further analysis indicates that economically-disadvantaged countries will experience a delay in DL implementation based on their Human Development Index (HDI) because DL implementation is capital-intensive. COVID-19 among other factors is identified as a driver of DL. Although, the Long Short Term Model (LSTM) model is the most frequently used, but optimal model performance is not limited to a certain model. Each DL model performs based on defined modelling objectives. Furthermore, effect of input data size shows no clear relationship with model performance while final model deployment in solving disaster problems in real-life scenarios is lacking. Therefore, data augmentation and transfer learning are recommended to solve data management problems. Intensive research, training, innovation, deployment using cheap web-based servers, APIs and nature-based solutions are encouraged to enhance disaster preparedness.
Xiong, Gang;Sun, Penghao;Hu, Yuxiang;Lan, Julong;Li, Kan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3474-3497
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2016
Network Function Virtualization (NFV) and Software Defined Networking (SDN) are recently considered as very promising drivers of the evolution of existing middlebox services, which play intrinsic and fundamental roles in today's networks. To address the virtual service deployment issues that caused by introducing NFV or SDN to networks, this paper proposes an optimal solution by combining quantum genetic algorithm with cooperative game theory. Specifically, we first state the concrete content of the service deployment problem and describe the system framework based on the architecture of SDN. Second, for the service location placement sub-problem, an integer linear programming model is built, which aims at minimizing the network transport delay by selecting suitable service locations, and then a heuristic solution is designed based on the improved quantum genetic algorithm. Third, for the service amount placement sub-problem, we apply the rigorous cooperative game-theoretic approach to build the mathematical model, and implement a distributed algorithm corresponding to Nash bargaining solution. Finally, experimental results show that our proposed method can calculate automatically the optimized placement locations, which reduces 30% of the average traffic delay compared to that of the random placement scheme. Meanwhile, the service amount placement approach can achieve the performance that the average metric values of satisfaction degree and fairness index reach above 90%. And evaluation results demonstrate that our proposed mechanism has a comprehensive advantage for network application.
본 연구는 컨테이너 터미널의 종합적인 성과 향상 요인을 분석하기 위한 균형성과표(BSC)를 설계한 후 분석계층프로세스 모형(AHP)과 분석네트워크프로세스 모형(ANP)을 활용하여 품질기능전개도(QFD)와 결합 모형을 사용하였다. 이는 재무적 성과, 고객 만족 및 컨테이너 터미널의 비즈니스 프로세스의 질적 향상을 가져 올 수 있는 컨테이너 터미널의 종합적이고 다차원적인 성과 요인 제시 및 중요도 분석에 목적을 두고 있다. 본 연구에서 제안한 수정된 품질기능전개도는 상관종속성과 관계행렬을 표현하므로 인해, 기존의 품질기능전개도와 비해 더욱 현실적이며 정확성과 정교성이 부가된 품질기능전개도를 구축했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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