This work proposes a theoretic framework for the performance assessment of an access point in the IP network that accommodates MD (Machine Data) and HD (Human Data). First, we investigate typical resource allocation methods in LTE for MD and HD. After that we carry out a Max-Min analysis about the surplus and deficiency of network resource seen from MD and HD. Finally, we evaluate the performance via numerical experiment.
본 연구에서는 컴퓨터 통신망에서 음성/데이터 통합을 위하여 이행단계별 성능평가를 실시하고 최적의 모델을 제안하였다. 먼저 기존에 있는 PBX를 데이터 네트워크에서 수용할 경우3.3ms에서 3.5ms 지연이 발생하였고, IP를 이용한 음성/데이터 네트워크 통합시 0.7ms에서 0.9ms지연이 발생하였다. IP+/ATM를 이용한 음성/데이터 네트워크에서는 0.26ms에서 0.32ms 지연이 발생하였고, 일부 지역 네트워크에 장애를 발생 할 경우 IGRP 라우팅 프로토콜은 1.1ms-1.3ms, OSPF 라우팅 프로토콜은 0.9ms-1.2ms의 지연이 발생하였다. 본 연구에서는 컴퓨터 통신망에서 음성/데이터 통합을 하기 위해서는 음성/데이터 통합망은 IP+ATM를 이용하고, 계층적인 통신망에서 사용하는 라우팅 프로토콜은 OSPF를 사용할 때 최적의 성능을 보장 받을 수 있음을 확인하였다.
네트워크 코딩(Network Coding)은 통신망의 성능 향상에 도움을 줄 수 있으나 이의 소프트웨어적 구현은 부호화/복호화 단계에서 매우 큰 지연시간을 유발할 수 있어 이를 줄일 수 있는 병렬화된 구현이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 랜덤 리니어 네트워크 코딩(Random Linear Network Coding)과 랜덤 리니어 네트워크 코딩의 단점을 보완하고자 최근 제안된 파이프라인 네트워크 코딩(Pipeline Network Coding)의 병렬처리 성능을 비교한다. 또한, 네트워크 코딩의 CPU에서의 병렬처리 기법과 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Units)에서의 병렬처리 기법을 비교하여 네트워크 코딩의 사용 시 그 파라미터에 따라 적절한 병렬처리 기법을 선택할 필요성이 있음을 보여준다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.327-338
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2020
This study wants to test the nexus among resource orientation, market orientation, social network, and knowledge sharing toward organizational innovation, and the nexus between organizational innovation and MSMEs performance. Questionnaires and interviews are conducted with some MSMEs actors in Central Java Province, Indonesia, in Klaten Regency and Pekalongan City. These two areas have creative MSMEs, especially Batik MSMEs that have been very large and known worldwide. The sampling technique is done purposively with certain criteria for the respondents. The data analysis technique is done using Partial Least Square. This study provides recommendations about strategic practice and policy (resource and market), social network, and knowledge sharing in increasing organizational innovation, and the impact of organizational innovation toward MSMEs performance. It also offers a comprehensive model of the determinant factor of organizational innovation by considering the aspect of strategic orientation, social network, and knowledge sharing. Other unique aspects that are also important to consider are social network and the importance of knowledge sharing in improving MSMEs Performance. The respondents are still limited in two areas, namely, Pekalongan and Klaten, so it still cannot represent the whole population. These areas also have different orientation of production process approach, namely, synthetic and natural dyes.
Chen, Ruey-Shin;Chao, Louis R.;Chen, Ching-Piao;Tsai, Chih-Hung
International Journal of Quality Innovation
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제10권1호
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pp.115-126
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2009
Video transmission effectiveness in the Ad Hoc network is becoming important recently, if different routing protocols are applied. Some researchers conclude that the reactive protocols are better for file transfer protocol (FTP) and constant bit rate (CBR) or hypertext transfer protocol (HTTP) transmission in an Ad Hoc wireless network but the performance report of video transmission is not much. This study adopts Qualnet (Network Simulator) as a simulation tool for environmental designing and performance testing, and employs an experimental design with eight groups. Our experiment shows that: (1) The performance of AODV (reactive) protocol is better than DSDV, ZRP and DSR when the transmission load has only one video stream; (2) Proactive (DSDV) and Hybrid protocols (ZRP) are better for a smaller Ad Hoc network when it transmits a video stream with some applications (VoIP, FTP and CBR). We conclude that packet loss rate is sensitive to the quality of video transmission and it has negative relationship with Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) value. In addition, our experiment also shows that PSNR is a simple Metric for the performance evaluation of video transmission.
This paper presents a Train Communication Network simulator (TCNS) that can be used to evaluate the performance of TCN. TCN was accepted as the standard of the protocol for the communication network in trains. We carry out some simulation tests using the TCNS to show practical uses of the simulator. Results of some simulation tests are also reported. This paper presents a Train Communication Network simulator(TCNS) that can be used to evaluate the performance of TCN. TCN was accepted as the standard of the protocol for the communication network in trains. TCN of fieldbus was adopted as international standardization IEC 61375 in 1999. It has been operating on G7 train in korea. This paper developed TCNS(Train Communication Network simulator) as a simulator for performance evaluation. We can verify TCNS for preventing many kinds of occurring problems between the devices in data-communication. This study was developed TCNS as a simulator for the performance evaluation. We analyzed correlation between token, transmission data per paket and transmission speed of bus, through the TCNS, also analyzed result according to error rate of TCN. We carry out some simulation tests using the TCNS to show practical uses of the simulator. Results of some simulation tests are also reported.
The conventional polynomial neural network (PNN) is a classical flexible neural structure and self-organizing network, however it is not free from the limitation of overfitting problem. In this study, we propose a space search-optimized polynomial neural network (ssPNN) structure to alleviate this problem. Ranking selection is realized by means of ranking selection-based performance index (RS_PI) which is combined with conventional performance index (PI) and coefficients based performance index (CPI) (viz. the sum of squared coefficient). Unlike the conventional PNN, L2-norm regularization method for estimating the polynomial coefficients is also used when designing the ssPNN. Furthermore, space search optimization (SSO) is exploited here to optimize the parameters of ssPNN (viz. the number of input variables, which variables will be selected as input variables, and the type of polynomial). Experimental results show that the proposed ranking selection-based polynomial neural network gives rise to better performance in comparison with the neuron fuzzy models reported in the literatures.
최근 무선 통신기기의 사용이 증가함에 따라 무선 네트워크 사용량이 증가하여 유선 네트워크와 무선 네트워크가 혼합되어 네트워크가 형성 되었다. 기존 TCP 알고리즘들은 유선 네트워크에 적합하게 설계 되었다. 따라서 현대의 네트워크 환경에서 패킷 손실을 정확히 구별하지 못하고 부적절한 혼잡제어를 수행하여 TCP의 성능 저하를 초래한다. 본 논문에서는 TCP 성능을 개선하기 위하여 패킷 손실이 발생한 환경에 따라 정확히 구분할 수 있는 SLDA(Support vector machine based Loss Discrimination Al gorithm)를 제안하고 그 성능을 평가한다.
GALIB, Mukhtar;HAERANI, Siti;MAMIMG, Jumidah;RAZAK MUNIR, Abdul
유통과학연구
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제20권5호
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pp.97-104
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2022
Purpose: This study intends to analyze the effect of competitor pressure and customer pressure on social media technology use and the value of the business network and their implications for marketing performance. Research design, and methodology: A constructed questionnaire was conducted with 90 respondents of MSME's Business Actors in South Sulawesi Partial Least Square (PLS) analysis was applied to analyze and verify all the data. Results: Competitor pressure has a significant effect on social media technology, Competitor pressure has a positive and significant impact on business network accentuation. Customer pressure has a positive and significant impact on social media technology. Customer pressure has a positive and significant impact on business network accentuation. Social media technology utilization has a significant impact on Business Network Accentuation. Social media technology utilization has a significant effect on Marketing Performance. Business Network has a significant effect on Marketing Performance. Conclusions: It is an important thing for MSMEs to increase the use of social media technology to meet the demands of consumers and pressure from competitors. The use of social media technology must be implemented effectively and efficiently so that it can be utilized as an effective tool for distributing the value that own by a company to improve the company's marketing performance.
There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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