As today's business environment has become more and more competitive, forward as well as backward flows of products among members belonging to a supply chain have been increased. The backward flows of products, which are common in most industries, result from increasing amount of products that are returned, recalled, or need to be repaired. Effective management for the backward flows of products has become an important issue for businesses because of opportunities for simultaneously enhancing profitability and customer satisfaction from returned products. Since third party logistics service providers (3PLs) are playing an important role in reverse logistics operations, they should perform two simultaneous logistics operations for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. In this case, distribution networks have been independently designed with respect to either forward or backward flows so far. This paper proposes a mixed integer programming model for the design of network integrating both forward and reverse logistics. Since the network design problem belongs to a class of NP-hard problems, we present an efficient heuristic algorithm based on genetic algorithm (GA), of which the performance is compared to the lower bound by Lagrangian relaxation. Finally, the validity of proposed algorithm is tested using numerical examples.
집이나 사무실과 같은 소규모의 무선 환경에서 UWB 기반의 다양한 네트워크가 혼재할 수 있다. 이들 네트워크들은 각각의 어플리케이션을 위해 독립적으로 동작하기 때문에, 인접한 네트워크간의 데이터 충돌이 발생할 수 있다. 네트워크내의 디바이스들이 많이 공존할 때 데이터 충돌을 피하기 위해 다른 시간대의 자원을 사용할 경우 서비스 제공을 위해 필요한 자원이 부족하게 되는 현상이 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 다수의 UWB 시스템들이 공존하기 위한 충돌 회피 기법을 제안하였다. 이를 증명하기 위해, 본 논문에서는 제안된 기법을 시뮬레이터에 적용시켜서 성능 분석을 수행하였다.
Background: Understanding the behaviour of nuclear fuel claddings by conducting burst test on single cladding tube under simulated loss-of-coolant accident conditions and developing theoretical cum empirical predictive computer codes have been the focus of several investigations. The developed burst criterion (a) assumes symmetrical deformation of cladding tube in contrast to experimental observation (b) interpolates the properties of Zircaloy-4 cladding in mixed α+β phase (c) does not account for azimuthal temperature variations. In order to overcome all these drawbacks of burst criterion, it is reasoned that artificial intelligence technique may be a better option to predict the burst parameters. Methods: Artificial neural network models based on feedforward backpropagation algorithm with logsig transfer function are developed. Results: Neural network architecture of 2-4-4-3, that is model with two hidden layers having four nodes in each layer is found to be the most suitable. The mean, maximum, and minimum prediction errors for this optimised model are 0.82%, 19.62%, and 0.004%, respectively. Conclusion: The burst stress, burst temperature, and burst strain obtained from burst criterion have average deviation of 19%, 12%, and 53% respectively whereas the developed neural network model predicted these parameters with average deviation of 6%, 2%, and 8%, respectively.
As today's business environment has become more and more competitive, forward as well as backward flows of products among members belonging to a supply chain have been increased. The backward flows of products, which are common in most industries, result from increasing amount of products that are returned, recalled, or need to be repaired. Effective management for these backward flows of products has become an important issue for businesses because of opportunities for simultaneously enhancing profitability and customer satisfaction from returned products. Since third party logistics service providers (3PLs) are playing an important role in reverse logistics operations, the 3PLs should perform two simultaneous logistics operations for a number of different clients who want to improve their logistics operations for both forward and reverse flows. In this case, distribution networks have been independently designed with respect to either forward or backward flows so far. This paper proposes a mixed integer programming model for the design of network integrating both forward and reverse logistics. Since this network design problem belongs to a class of NP-hard problems, we present an efficient heuristic based on Lagrangean relaxation and apply it to numerical examples to test the validity of proposed heuristic.
Modern companies have been facing devastating impacts from unexpected events such as demand uncertainties, natural disasters, and terrorist attacks due to the increasing global supply chain complexity. This paper proposes a multi stage logistic network model under disruption risk. To formulate the problem practically, we consider the effect of continuity rate, which is defined as a percentage of ability of the facility to provide backup allocation to customers in the abnormal situation and affect the investments and operational costs. Then we vary the fixed charge for opening facilities and the operational cost according to the continuity rate. The operational level of the company decreases below the normal condition when disruption occurs. The backup source after the disrup-tion is recovered not only as soon as possible, but also as much as possible. This is a concept of the business continuity plan to reduce the recovery time objective such a continuity rate will affect the investments and op-erational costs. Through numerical experiments, we have shown the proposed idea is capable of designing a resilient logistic network available for business continuity management/plan.
네트워크 기술의 발전과 가전기기의 디지털화로 인하여 컴퓨터를 포함하는 댁내의 정보기기들은 물론 오디오/비디오, 냉장고, DTV 둥을 하나의 네트워크로 연결함으로써 사용자가 집안 어디에 있든 모든 정보가전기기들을 제어할 수 있다. 이러한 홈 네트워크 환경은 원격제어 및 홈 서비스 제공을 위하여 전화선을 포함한 다양한 유무선 네트워크에 연결될 수 있다. 이로 인하여 외부 네트워크에 연결된 정보가전기기들은 공격에 의한 보안 취약성을 가진다. 따라서 디지털홈 환경에서의 보안 프레임워크 구축을 위한 취약성 분석 및 보안 요구사항 연구가 필요하다.
기존 네트워크 구조의 한계를 극복하기 위해 등장한 CCN은 주소(IP Adress) 기반 네트워크 방식을 콘텐츠(Contents) 기반 네트워크 방식으로 변화시킴으로써 효율적인 네트워킹을 가능하게 한다. 이때 콘텐츠들은 상위 서버가 아닌 각 노드(라우터)에 저장되는데, 저장 용량의 한계를 고려했을 때 캐시 정책을 통해 어떤 콘텐츠들을 저장하고 방출할지를 결정하는 것이 매우 중요하며, 현재까지 연구되었던 여러 캐시 정책들이 있다. 본 논문에서는 기존의 캐시 정책들 중 생성자 인기도 기반과 거리 기반, 두 가지 정책을 서로 다른 비율로 혼합하여 실험하였으며, 두 정책을 동일한 비율로 혼합했을 때 기존 정책 대비 가장 효율적인 것을 입증하였다.
Tirtaatmadija, Viyada;Cooper-white, Justin J.;Gason, Samuel J.
Korea-Australia Rheology Journal
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제14권4호
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pp.189-201
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2002
The interaction between hydrophobically modified hydroxyethyl cellulose (hmHEC), containing approximately 1 wt% side-alkyl chains of $C_{16}$, and an anionic sodium dodecyl sulphate (SDS) surfactant was investigated. For a semi-dilute solution of 0.5 wt% hmHEC, the previously observed behaviour of a maximum in solution viscosity at intermediate SDS concentrations, followed by a drop at higher SDS concentrations, until above the cmc of surfactant when the solution resembles that of the unsubstituted polymer, was confirmed. Additionally, a two-phase region containing a hydrogel phase and a water-like supernatant was found at low SDS concentrations up to 0.2 wt%, a concentration which is akin to the critical association concentration, cac, of SDS in the presence of hmHEC. Above this concentration, SDS molecules bind strongly to form mixed micellar aggregates with the polymer alkyl side-chains, thus strengthening the network junctions, resulting in the observed increase in viscosity and elastic modulus of the solution. The shear behaviour of this polymer-surfactant complex during steady and step stress experiments was examined In great detail. Between SDS concentrations of 0.2 and 0.25 wt%, the shear viscosity of the hmHEC-polymer complex network undergoes shear-induced thickening, followed by a two-stage shear-induced fracture or break-up of the network. The thickening is thought to be due to structural rearrangement, causing the network of flexible polymers to expand, enabling some polymer hydrophobic groups to be converted from intra- to inter-chain associations. At higher applied stress, a partial local break-up of the network occurs, while at even higher stress, above the critical or network yield stress, a complete fracture of the network into small microgel-like units, Is believed to occur. This second network rupture is progressive with time of shear and no steady state in viscosity was observed even after 300 s. The structure which was reformed after the cessation of shear is found to be significantly different from the original state.
대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
다양한 신호가 혼합된 수중 신호로부터 각각의 신호를 분리하는 기술은 오랫동안 연구되어왔지만, 낮은 품질의 수중 신호의 특성 상 쉽게 해결되지 않는 문제이다. 현재 주로 사용되는 방법은 Short-time Fourier transform을 사용하여 수신된 음향신호의 스펙트로그램을 얻은 뒤, 주파수의 특성을 분석하여 신호를 분리하는 기술이다. 하지만 매개변수의 최적화가 까다롭고, 스펙트로그램으로 변환하는 과정에서 위상 정보들이 손실되는 한계점이 지적되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 긴 시계열 신호 처리에서 좋은 성능을 보인 Dual-path Recurrent Neural Network을 기반으로, 다중 채널 센서로부터 생성된 입력신호인 3차원 텐서를 처리할 수 있도록 변형된 Tripple-path Recurrent Neural Network을 제안한다. 제안하는 기술은 먼저 다중 채널 입력 신호를 짧은 조각으로 분할하고 조각 내 신호 간, 구성된 조각간, 그리고 채널 신호 간의 각각의 관계를 고려한 3차원 텐서를 생성하여 로컬 및 글로벌 특성을 학습한다. 제안된 기법은, 기존 방법에 비해 개선된 Root Mean Square Error 값과 Scale Invariant Signal to Noise Ratio을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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