스트림 데이터는 시간에 따라 연속적으로 변화하는 일련의 값들로 나타난다. 이러한 스트림 데이터의 특성상 다양한 시간 간격의 기준에 따라 계속적으로 그 동향이 달라질 수 있다. 이 때문에 스트림 데이터의 추세 예측은 간격이 갱신될 때 마다 연속적인 환경에서 여러 간격들을 기준으로 동시에 이루어지는 연속 다중 예측(Continuous Multiple Prediction, CMP)이 지원되어야 한다. 본 논문은 스트림 데이터의 연속 다중 예측을 효과적으로 지원하기 위하여, 신피질 학습 모델인 계층형 시간적 메모리(Hierarchical Temporal Memory, HTM) 모델을 확장하여 연속통합 HTM(Continuous Integrated HTM, CIHTM) 네트워크를 제안한다. 이를 위해 우리는 HTM 네트워크를 구성하는 기존 노드들 외에 새롭게 이동 벡터 파일 센서, 시공간 분류 노드, 다중 통합 노드를 고안하였다. 그리고 이들을 바탕으로 CIHTM 네트워크의 학습과 추론 알고리즘을 개발하였다.
공작기계 상태 진단은 기계의 상태를 자동으로 감지하는 프로세스이다. 실제로 가공의 효율과 제조공정에서 제품의 품질은 공구 상태에 영향을 받으며 마모 및 파손된 공구는 공정 성능에 보다 심각한 문제를 일으키고 제품의 품질 저하를 일으킬 수 있다. 따라서 적절한 시기에 공구가 교체될 수 있도록 공구 마모 진행 및 공정 중 파손 방지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 공구의 적절한 교체 시기 등을 진단하기 위해 딥러닝 기반의 계층적 컨볼루션 신경망을 이용하여 5가지 공구 상태를 진단하는 방법을 제안한다. 기계가 공작물을 절삭할 때 발생하는 1차원 음향 신호를 주파수 기반의 전력스펙트럼밀도 2차원 영상으로 변환하여 컨볼루션 신경망의 입력으로 사용한다. 학습 모델은 계층적 3단계를 거쳐 5가지 공구 상태를 진단한다. 제안한 방법은 기존의 방법과 비교하여 높은 정확도를 보였고, 실시간 연동을 통해 다양한 공작기계를 모니터링할 수 있는 스마트팩토리 고장 진단 시스템에 활용할 수 있을 것이다.
복잡하고 다원화되어 있는 재택건강관리 계획 모델링을 계층적 작업 네트워크 계획을 기반으로 설계하여 분산 네트워크의 성능을 최대한으로 활용한 자동화 계획 설계를 제안하였다. 이를 위하여 SHOP라는 계층적 작업 도구를 이용하여 응급, 주의, 비정상, 정상과 같은 4가지 시나리오 모델에 따른 맞춤형 건강관리 계획 설계를 구현하여 재택건강관리 시스템의 상태분류에 대한 보조 의사 결정 도구로써 적용하였다.
Ultra-dense small cell networks (UD-SCNs) have been identified as a promising scheme for next-generation wireless networks capable of meeting the ever-increasing demand for higher transmission rates and better quality of service. However, UD-SCNs will inevitably suffer from severe interference among the small cell base stations, which will lower their spectral efficiency. In this paper, we propose a software-defined networking (SDN)-based hierarchical agglomerative clustering (SDN-HAC) framework, which leverages SDN to centrally control all sub-channels in the network, and decides on cluster merging using a similarity criterion based on a suitability function. We evaluate the proposed algorithm through simulation. The obtained results show that the proposed algorithm performs well and improves system payoff by 18.19% and 436.34% when compared with the traditional network architecture algorithms and non-cooperative scenarios, respectively.
State-dependent call admission control (SDCAC) is proposed to make efficient use of scarce wireless resource in a hierarchical wireless network with heterogeneous traffic. With SDCAC, new calls are accepted according to an acceptance probability taking account of not only cell dwell time but also call holding time and system state (i.e., occupied bandwidth). An analytical method is developed to calculate performance measures of interest, e.g., new call blocking probability, forced termination probability, over. all weighted blocking probability. Numerical results with not only stationary but nonstationary traffic loads are presented to show the robustness of SDCAC. It is shown that SDCAC performs much better than the other considered schemes under nonstationary traffic load.
This paper presents a hierarchical real-time operation control and monitoring scheme of the FMS/CIM center which has been implemented at the Automation and Systems Research Institute of Seoul National University. The hierarchical structure of the whole scheme consists of three lavers. The upper layer is in charge of on-line scheduling, computer network control, shop-floor monitoring and command generation for AGV dispatching, machining, assembly, inspection, set-up, etc. The middle layer has six modules, which are installed in the FMS host computer with the upper layer and run on the multi-tasking basis. Each module is connected to one of six cell controllers distributed in the FMS model plant and transfers operation command down to each cell controller through the Ethernet/TCP-IP local area network. The lower layer is comprised of six cell control software modules for machining cell, assembly cell, inspection cell, set-up stations. AS/RS and AGV. Each cell controller reports the status of the manufacturing facilites to the middle layer as well as ecxecuting the appropriate sequence control of the manufacturing processes.
The text categorization is an important field for the automatic text information processing. Moreover, the authorship identification of a text can be treated as a special text categorization. This paper adopts the conceptual primitives' expression based on the Hierarchical Network of Concepts (HNC) theory, which can describe the words meaning in hierarchical symbols, in order to avoid the sparse data shortcoming that is aroused by the natural language surface features in text categorization. The KNN algorithm is used as computing classification element. Then, the experiment has been done on the Chinese text authorship identification. The experiment result gives out that the processing mode that is put forward in this paper achieves high correct rate, so it is feasible for the text authorship identification.
In this study, we propose a clustering algorithm to enhance the performance of wireless sensor and actuator networks (WSANs). In each cluster, a multi-level hierarchical structure can be applied to reduce energy consumption. In addition to the cluster head, some nodes can be selected as intermediate nodes (INs). Each IN manages a subcluster that includes its neighbors. INs aggregate data from members in its subcluster, then send them to the cluster head. The selection of intermediate nodes aiming to optimize energy consumption can be considered high computational complexity mixed-integer linear programming. Therefore, a heuristic lowest energy path searching algorithm is proposed to reduce computational time. Moreover, a channel assignment scheme for subclusters is proposed to minimize interference between neighboring subclusters, thereby increasing aggregated throughput. Simulation results confirm that the proposed scheme can prolong network lifetime in WSANs.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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제2권2호
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pp.28-35
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2012
Critical to project success is effective stakeholder management. This paper presents a challenge for the project manager who uses traditional approaches to manage mid-level stakeholders in an organization. Dual roles of a mid-level stakeholder (as a stakeholder of a project and as an agent of the corporate) may cause problems that would result in difficulties for project managers in identifying the stakeholder's attributes and overcoming hierarchical authority expectation. However, the dual roles of the stakeholder result in its weakness in the project-stakeholder relationship. Can a project leverage its strategic role for effective upward influence by linking project objectives to corporate strategic objectives? To address this research question, case study method was used to gain a deeper understanding of mid-level stakeholder's salience. This research proposes an upward influence strategy to embed a project-stakeholder relationship in a hierarchical stakeholder network.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.292-302
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2022
The radar tomographic imaging is based on the Radar Cross-Section "RCS" of the materials of a shape under examination and investigation. The RCS varies as the conductivity and permittivity of a target, where the target has a different material profile than other background objects in a scene. In this research paper, we use Hierarchical Performance Modeling "HPM" and a framework developed earlier to determine/spot bottleneck(s) for pattern recognition of materials using a combination of the Single Layer Perceptron (SLP) technique and tomographic images in radar systems. HPM provides mathematical equations which create Objective Functions "OFs" to find an average performance metric such as throughput or response time. Herein, response time is used as the performance metric and during the estimation of it, bottlenecks are found with the help of OFs. The obtained results indicate that processing images consumes around 90% of the execution time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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