This paper analyze link-sharing mechanisms in packet networks based on the hierarchical class based queueing. The CBQ outlines a set of flexible, efficiently implemented gateway mechanisms that can meet a range of service and link-sharing requirements. We have analyzed the Class level(B, C, D) using the EWMA (Exponential Weighted Moving Average) weight value and EWMA average limit value.
본 논문에서는 기존의 계층 퍼지 시스템에서 입력 변수로 사용되던 이전 계층의 출력값을 퍼지 규칙의 전건부에서는 사용하지 않고 후건부에서만 사용하는 계층 퍼지 시스템을 제안하였다. 또한 제안된 계층 퍼지 시스템을 구성할 때에 싱글톤 퍼지화기와 평균 중심법 비퍼지화기를 사용하는 경우에는 시스템 입력 변수의 멤버쉽 함수가 주어진 컴팩트 도메인 내에서 완전하기만 하다면, 임의의 연속 함수에 대하여 그에 해당하는 제안된 형태의 계층 퍼지 시스템이 존재한다는 것을 수학적으로 증명하였다.
In this paper, we propose a lossless progressive image transmission scheme using hierarchical pyramid structure and classified vector quantizer in DCT domain. By adopting DCT to the hierarchical pyramid signals, we can reduce the spatial redundance. Moreover, the DCT coefficients can be encoded efficiently by using classified vector quantizer in DCT domain. The classifier is simply based on the variance of a subblock. Also, the mirror set of training set of images can improve the robustness of codebooks. Progressive image transmission can be achieved through following processes: from top to bottom level of planes in a pyramid, and from high to low AC variance class in a plane. Some simulation results with real images show that the proposed coding scheme yields a good performance at below 0.3 bpp and an excellent result at 0.409 bpp. The proposed coding scheme is well suited for lossless progressive image transmission as well as image data compression.
본 논문은 객체지향 C++ 클래스 컴포넌트를 분류하여 재사용자에게 필요한 컴포넌트를 제공하기 위한 저장소의 클래스 라이브러리 설계방법을 제안한 것이다. 클래스 라이브러리를 설계하기 위해서 컴포넌트 구성 모델을 정의하였고, Enumerative 분류 방법을 이용한 멀티미디어 영역을 분류하였으며, 문서 클러스터링 방법을 확장하여 유사도에 의한 C++ 클래스를 유사한 그룹으로 분류하는 클러스터 생성 기준을 제안하고 있다. 이 유사 그룹인 클러스터는 클래스 멤버 데이터와 멤버함수 그리고 클래스 유사도를 기반으로 분류되며, 분류된 컴포넌트들은 유사도 관계의 계층구조로 구성된다. 마지막으로 객체지향 개념인 Generalization/Specialization의 C++ 상속관계를 계층구조로 표현할 수 있는 클래스 라이브러리를 설계하였다.
Objectives: This study was conducted to understand the effect of learners' self-determination on class participation, focusing on the feedback type of educators. Methods: A survey was conducted from May 1 to May 31 2021 on dental hygiene students, and a total of 151 valid responses were analyzed. The questionnaire consisted of general characteristics, self-determination, class participation, and educator's feedback type. The analysis method used correlation analysis and hierarchical regression analysis. Results: In relation to self-determination, class participation, and feedback type of educators, self-determination was positive feedback (r=0.338, p<0.01), class participation was corrective feedback (r=0.418, p<0.01), and positive feedback was correction (r=0.742, p<0.01). As a result of the mediating effect of the educator's feedback type in the relationship between self-determination and class participation, it was found to be significant by partially mediating positive and corrective feedback. Conclusions: It was found that the right to self-determination influences class participation based on positive feedback and corrective feedback of educators. It relates to efforts to strengthen learners' self-determination and provide appropriate types of feedback from educators.
Nuclear safety-class DCS is used for nuclear reactor protection function, which is one of the key facilities to ensure nuclear power plant safety, the maintenance for DCS to keep system in a high reliability is significant. In this paper, Nuclear safety-class DCS system developed by the Nuclear Power Institute of China is investigated, the model of reliability estimation considering nuclear power plant emergency trip control process is carried out using Markov transfer process. According to the System-Subgroup-Module hierarchical iteration calculation, the evolution curve of failure probability is established, and the preventive maintenance optimization strategy is constructed combining reliability numerical calculation and periodic overhaul interval of nuclear power plant, which could provide a quantitative basis for the maintenance decision of DCS system.
Purpose: The purpose of this study was to investigate the mediating effect of self-regulated learning ability on the relationship between experiencing a good class and problem solving ability in nursing college students. Methods: A structured self-report questionnaire was used to measure experiencing a good class, self-regulated learning ability, and problem solving ability. During June, 2019, data were collected from 130 nursing students in D city. Data were analyzed using t-test, One-way ANOVA, Pearson's correlation coefficients, and hierarchical multiple linear regression with SPSS/WIN 23.0. Results: Importance of good class (r=.50, p<.001), satisfaction of good class (r=.42, p<.001), and self-regulated learning ability (r=.71, p<.001) were positively correlated with the problem solving ability of participants. Also, self-regulated learning ability had a partial mediating effect on the relationship between experiencing a good class and problem solving ability. Conclusion: Considering the findings of this study, developing programs that can improve the self-regulated learning ability of nursing students who experience a good class are needed to increase their level of problem solving ability.
본 논문에서는 효율적인 사물 이미지 분류를 위한 계층적 이미지 분류 체계 방안에 대해 제안한다. 기존의 전체 이미지를 한 번에 분류하는 무 계층 이미지 분류에서는 상대적으로 유사한 모양을 가진 사물은 효율적으로 인식하지 못하는 모습을 보여줬다. 따라서 본 논문에서는 사물 이미지에 대해 계층적으로 분류를 시도하는 단계적 계층 구조에서의 이미지 분류 기법을 소개한다. 또한, 실제 시스템에 딥 러닝 이미지 분류가 적용되었을 때 발생할 수 있는 확장성에 대해서 고려하기 위해 확장성이 고려된 효율적인 클래스 구성 방식과 알고리즘도 소개한다. 이와 같은 방식은 상대적으로 유사한 형태를 보인 사물 이미지에 대해 더 높은 신뢰도로 이미지를 분류하는 것을 가능하게 한다.
본 논문에서는 구조적으로 분산 침입탐지시스템의 구조를 계승하면서 동시에 홈네트워크의 환경을 최대한 고려하여 HNHDIDS(Home Network Hierarchical Distributed Intrusion Detection System)로 명명된 새로운 계층적 분산 침입탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일 클래스 support vector machine(support vector data description)과 지역적 에이전트(agent)들을 계층적으로 결합한 구조로써, 홈네트워크의 환경을 위하여 최적화되었다. 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 FNR(false negative rate) 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템이 홈네트워크 환경에 적합함을 검증하였다.
본 연구는 두 공간정보의 대응 클래스 군집 쌍 탐색을 중심으로 의미론적 정합과정에서 발생하는 M:N 대응관계를 분석하는 방법을 제안한다. 객체의 공유 관계를 이용하여 클래스의 유사도를 측정하고 높은 유사도를 가지는 클래스들을 군집화함으로써 M:N 대응관계를 탐색하고자 한다. 클래스 사이의 유사도를 그래프 모형으로 표현하고 그래프 임베딩 기법을 적용하여 투영공간에서 클래스 사이의 거리가 클래스 중첩분석에 의한 국지적 유사도에 반비례하도록 개별 클래스들의 투영좌표를 계산하고 군집화를 수행함으로써 계층적 대응 군집 쌍을 탐색할 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위하여 경기도 수원시의 수치지형도와 연속지적도에 적용하여 수치지형도의 면 객체 레이어와 연속지적도의 필지 지목의 대응 군집 쌍을 탐색하였다. 탐색된 대응 클래스 쌍의 F-measure를 측정한 결과 약 0.80에서 0.35 사이의 다양한 값을 얻을 수 있었으며, 클래스 명칭과는 상이한 다양한 대응관계를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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