The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.269-276
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2022
The robustness of a supply chain (i.e., the ability to cope with external and internal disruptions and disturbances) becomes more critical in ensuring the success of a construction project because the supply chain of today's construction project includes more and diverse suppliers. Previous studies indicate that topological features of the supply chain critically affect its robustness, but there is still a great challenge in characterizing and quantifying the impact of network topological features on its robustness. In this context, this study aims to identify network measures that characterize topological features of the supply chain and evaluate their impact on the robustness of the supply chain. Network centrality measures that are commonly used in assessing topological features in social network analysis are identified. Their validity in capturing the impact on the robustness of the supply chain was evaluated through an experiment using randomly generated networks and their simulations. Among those network centrality measures, the PageRank centrality and its standard deviation are found to have the strongest association with the robustness of the network, with a positive correlation coefficient of 0.6 at the node level and 0.74 at the network level. The findings in this study allows for the evaluation of the supply chain network's robustness based only on its topological design, thereby enabling practitioners to better design a robust supply chain and easily identify vulnerable links in their supply chains.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1333-1353
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2012
The robustness of a network is usually measured by error tolerance and attack vulnerability. Significant research effort has been devoted to determining the network design with optimal robustness. However, little attention has been paid to the problem of how to improve the robustness of existing networks. In this paper, we investigate how to optimize attack tolerance and communication efficiency of an existing network under the limited link addition. A survival fitness metric is defined to measure both the attack tolerance and the communication efficiency of the network. We show that network topology reconfiguration optimization with limited link addition (NTRLA) problem is NP-hard. Two approximate solution methods are developed. First, we present a degree-fitness parameter to guide degree-based link addition method. Second, a preferential configuration node-protecting cycle (PCNC) method is developed to do trade-off between network robustness and efficiency. The performance of PCNC method is demonstrated by numerical experiments.
네트워크 강건성은 네트워크의 가장 중요한 요구특성 중 하나이다. 전술 통신 네트워크에서 강건성은 공격 단계를 지속적으로 유지하는 핵심 기능이다. TICN이라고 하는 육군의 전술 통신 네트워크는 격자형과 트리형 네트워크 토폴로지가 혼합되어 있으며, 트리형 구조는 네트워크 강건성에서 다소 약하다. 따라서 본 논문에서는 그래프 이론을 적용하여 현재 전술 통신 네트워크의 취약점인 단절점과 브리지를 탐색하고 이 부분을 개선하기 위해 기존 네트워크에 링크를 추가하여 네트워크를 생성한다. 이후 SNA 기반 네트워크 강건성 평가를 위해 핵심 노드를 단절하여 각 네트워크의 지표 변화를 관찰한다. 실험 결과, 보완된 네트워크의 강건성이 기존 운용개념 하의 네트워크 구조보다 개선되었음을 보여준다.
재난과 사고로 인해 고속도로 일부 구간이 폐쇄되는 경우가 발생한다. 이런 상황에서 고속도로 망에 기능적으로 어떠한 상황이 발생하는지를 분석한다. 국내의 고속도로 망은 하나의 그래프로 표현할 수 있다. 고속도로의 일부 구간의 차단은 국가적인 재앙으로 번질 수 있다. 본 논문에서는 국내 고속도로 망의 강건성을 분석한다. 고속도로의 강건성은 일부 구간의 차단에 따라 국내 고속도로 망의 교통 통행 상황이 어느 정도 나빠지는지를 말한다. 강건성이 클수록 일부 차단의 효과가 작게 나타난다. 교통망의 하나의 구간의 혼잡도를 평가하기 위해 사용하는 방법으로 구간교통량(V)을 구간의 교통용량(C)으로 나누는 값을 사용한다. 본 연구는 국내 고속도로의 출발지점, 도착지점의 실제 교통량 데이터를 이용하여 고속도로의 강건성을 분석하고, 일부 차단에 따른 교통량의 변화를 실험계산을 통해 분석한다. 본 분석이 실제 국내 고속도로의 정확한 실상을 반영할 수는 없지만, 전체적인 망의 기초적인 강건성을 확인하는 목적으로 충분할 것으로 판단된다.
측지망은 측량작업과 조정계산의 기준으로써 그 구성이 측량성과의 품질에 많은 영향을 미침에도 불구하고 대부분의 측지망 설계는 경험적 또는 단순한 기하학적 강도만을 기준으로 설계되어진다. 본 논문은 해석적 기법에 의한 측지망의 최적화 설계를 위하여 측지망의 품질을 평가하기 위한 다양한 기준을 분석하고 제시하기 위한 것으로써 측지망 품질평가 기준으로 정밀도(오자타원, 2DRMS, CEP), 신뢰성(내적신뢰성) 및 견인성(최대전단변형률, 주변형률, 면적변형률)을 제시하고 이를 실제 측지망의 설계에 적용함으로써 그 효용성을 평가하였다. 기관측된 실제 측지망에 8가지 품질평가 인자를 적용하여 측지망 최적화 설계의 효용성을 평가한 결과, 최적화 설계 전 후 품질평가 인자는 평균값에 있어서 정밀도는 2%, 신뢰성은 3%, 견인성은 3,001%로 향상되었으며, 최대값에 있어서 정밀도는 5% 신뢰성은 7%, 견인성은 16,957% 향상된 것으로 분석되었다.
Bitcoin은 블록체인을 활용한 최초의 어플리케이션으로 새로운 지불 수단으로 각광받고 있지만, 확장성에 있어서 한계점을 갖는다. Lightning Network의 개념은 최근 Bitcoin의 확장성 문제를 다루기 위해 소개되었다. 본 논문에서는 실제 Bitcoin Lightning Network가 scale-free 특성을 갖는다는 것을 밝혔다. 따라서 임의 노드 실패에 강건한 반면, 네트워크의 특정 노드를 목표로 하는 공격에 대해 취약할 수 있다. 네트워크 공격 모델의 시뮬레이션을 통해 Bitcoin Lightning Network의 강건성을 실험적으로 분석했으며, 시뮬레이션 결과는 실제로 Lightning Network가 높은 차수를 갖는 소수의 노드를 파괴하는 공격에 취약하다는 것을 보여 준다.
This paper analyzes the robustness of the network based on the centrality of vertices in the graph. In this paper, a random graph is generated and a modified graph is constructed by adding or removing vertices or edges in the generated random graph. And then we analyze the robustness of the graph by observing changes in the centrality of the random graph and the modified graph. In the process modifying a graph, we changes some parts of the graph, which has high values of centralities, not in the whole. We study how these additional changes affect the robustness of the graph when changes occurring a group that has higher centralities than in the whole.
KIEE International Transaction on Systems and Control
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제12D권1호
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pp.43-50
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2002
In the recent years neural networks have fulfilled the promise of providing model-free learning controllers for nonlinear systems; however, it is very difficult to guarantee the stability and robustness of neural network control systems. This paper proposes an adaptive neural network control for robot manipulators based on the radial basis function netwo.k (RBFN). The RBFN is a branch of the neural networks and is mathematically tractable. So we adopt the RBFN to approximate nonlinear robot dynamics. The RBFN generates control input signals based on the Lyapunov stability that is often used in the conventional control schemes. The saturation function is also chosen as an auxiliary controller to guarantee the stability and robustness of the control system under the external disturbances and modeling uncertainties.
생체네트워크는 여러 종류의 환경 변화에 매우 강건하다고 알려져 있지만 그 메커니즘은 아직 밝혀지지 않고 있다. 본 논문에서는 랜덤 네트워크에 비해 생체네트워크에 되먹임 루프가 매우 많이 존재한다는 구조적 특징을 발견하고 그것이 네트워크의 강건성에 어떤 영향을 미치는지를 살펴보았다. 이를 위해 불리언 네트워크 모델을 이용하여 네트워크 강건성을 적절하게 측정하는 방법을 정의하고 많은 불리언 네트워크에 대해서 시뮬레이션하였다. 그 결과, 불리언 네트워크에서 되먹임 루프의 개수가 증가하면 고정점 끌개의 개수는 거의 변화가 없지만 유한순환 끌개의 개수는 크게 줄어든다는 사실을 밝혔다. 또한, 되먹임 루프의 개수가 증가함에 따라 고정점 끌개로 수렴하는 거대한 끌개 영역이 생성됨을 보였다. 이러한 사실들은 매우 많은 수의 되먹임 루프가 네트워크의 강건성을 높이는 데 중요한 요인임을 설명한다.
본 연구는 특정 구간의 정체가 전체 고속도로에 미치는 영향을 분석하기 위한 고속도로 망의 강건성 민감도 지수(RSI: robustness sensitivity index)를 제안한다. 새로 제안된 RSI는 특정 구간의 길이가 연장되었을 때, 연장된 단위 길이 당 교통망의 총 운행거리 변화량으로 정의한다. RSI 값이 클 경우, 해당 구간의 교통 정체는 다른 구간에 비해 전체 망에 나쁜 영향을 미치게 된다. 기존의 망 강건성 지수(NRI: network robustness index)는 단순히 특정 구간이 있을 때와 없을 때의 교통망 변화를 관찰하지만, 본 연구가 제안한 RSI는 일종의 성능 지표로 특정 구간의 정체 정도에 따른 망 전체의 파급효과를 정량적으로 분석할 수 있게 해준다. 특정 구간의 정체 정도를 변화시키면서, 그 정체가 발생시키는 다른 구간들의 교통량 증가, 감소, 정체 구간의 크기 및 위치 등이 어떻게 변화하는지를 계산할 수 있다. 이 분석은 NRI로는 분석 불가능한 것으로 RSI의 우수성을 입증하는 것이다. 국내 고속도로 망의 데이터를 이용해 RSI의 다양한 성질을 분석한다. 그리고 RSI 개념을 이용하면 특정 구간의 정체 정도 변화가 발생시키는 다른 구간들에 대한 파급효과를 분석할 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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