MAI, Khac Thanh;LE, Son-Tung;PHUNG, Manh-Trung;NGUYEN, Thi Thuy Hong
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권12호
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pp.545-553
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2020
Although networking behavior is an effective job search method to students, far too little attention has been paid to mechanisms explaining the antecedents and networking behavior. The goal of this study was to demonstrate the effect of the HEXACO personality dimensions on graduated students' job search networking behavior through their network size. A survey of 773 participants was conducted to assess personality traits, network size, and networking behavior. All constructs in the study were measured by 5-point Likert scales. This study employed a structural equation model to examine the proposed conceptual model and the correlations among variables. Results showed that the personality of emotionality negatively influence students' network size, while extraversion and agreeableness are positively associated with the scope of their social network. Second, the findings confirmed that network size is directly related to the level of looking-for job behavior, particularly networking behavior. Finally, our results explored that network size played the mediating effect on how personality traits affect networking behavior. These findings suggest that network size is a dynamic mechanism that helps to understand the correlation between personality traits and job search networking behavior. The theoretical and practical implication of the study, as well as the future research direction were discussed.
In this paper, we consider a performance improvement of neural network for predicting defect size of steam generator tube using early stopping. Usually, neural network is trained until MSE becomes less than a prescribed error goal. The smaller the error goal, the greater the prediction performance for the trained data. However, as the error goal is decreased, an over fitting is likely to start during supervised training of a neural network, which usually deteriorates the generalization performance. We propose that, for the prediction of an axisymmetric defect size, early stopping can be used to avoid the over-fitting. Through various experiments on the axisymmetric defect samples, we found that the difference bet ween the prediction error of neural network based on early stopping and that of ideal neural network is reasonably small. This indicates that the error goal used for neural network training for the prediction of defect size can be efficiently selected by early stopping.
본 연구는 도시의 특정 기능이 도시규모에 의존하는지 혹은 도시 네트워크도에 의존하는지를 파악함으로서 네트워크 도시이론의 적용가능성을 검토하고자 하는데 주된 목적을 가지고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 2005년 및 2010년 전국 163개 시 군을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 분석의 결과를 종합하면 다음과 같다. 규모기반은 제조업에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 네트워크 기반은 주로 서비스업에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 시기의 흐름에 따라, 규모기반이 미치는 영향은 과거에 비해 점차 감소하는 반면, 네트워크기반이 미치는 영향은 서비스업을 중심으로 점차 증대되는 경향이 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 새로운 시대의 담론으로서의 네트워크 도시이론의 적용 가능성을 실증적으로 분석하였다는 측면에서 그 의의를 갖는다고 할 수 있겠다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권4호
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pp.166-172
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2020
Video streaming application such as YouTube is one of the most popular mobile applications. To adjust the quality of video for available network bandwidth, a streaming server provides multiple representations of video of which bit rate has different bandwidth requirements. A streaming client utilizes an adaptive bit rate scheme to select a proper video representation that the network can support. The download behavior of video streaming client player is governed by several parameters such as maximum buffer size. Especially, the size of the maximum playback buffer in the client player can greatly affect the user experience. To tackle this problem, in this paper, we propose the maximum buffer size optimization according to available network bandwidth and buffer status. Our simulation study shows that our proposed buffer size optimization scheme successfully mitigates playback stalls while preserving the similar quality of streaming video compared to existing ABR schemes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권3호
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pp.1144-1158
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2016
In this paper, delay-constrained data transmission is considered over error-prone networks. Network coding is deployed for efficient information exchange, and an approximate decoding approach is deployed to overcome potential all-or-nothing problems. Our focus is on determining the cluster size and its impact on approximate decoding performance. Decoding performance is quantified, and we show that performance is determined only by the number of packets. Moreover, the fundamental tradeoff between approximate decoding performance and data transfer rate improvement is analyzed; as the cluster size increases, the data transfer rate improves and decoding performance is degraded. This tradeoff can lead to an optimal cluster size of network coding-based networks that achieves the target decoding performance of applications. A set of experiment results confirms the analysis.
네트워크의 성능 향상에 영향을 미치는 여러 요소 중에서, 본 연구에서는 NIC(Network Interface Card) 버퍼 사이즈(Buffer Size)가 웹 서버와 LAN(Local Area Netwok)에 어떤 영향을 미치는지를 분석하였다. 버퍼 사이즈의 조절을 통해서 내부 네트워크의 패킷 분실율, 처리량, RTT(Round Trip Time), 수신율의 변화를 NS-2를 사용하여 시뮬레이션 해보고 그 결과를 비교하여 이더넷(Ethernet)에서의 웹 트래픽에 미치는 영향을 분석하였다.
We present a Brownian dynamics simulation study on the diffusion of a neutral tracer particle confined in a regularly crosslinked polymer network, especially, when the tracer size is comparable to the mesh size of the network. Polymer networks with different mesh sizes are prepared and compressed to the extent that the total polymer densities become the same. Irrespective of the network mesh size, the tracer diffusion in the networks is slowed down, showing the subdiffusion on intermediate time scales followed by the normal diffusion at long times. However, the confinement effect on the tracer diffusion becomes more significant when network strands are tightly stretched with smaller mesh size. The time scales of dynamic transitions are analyzed in terms of the probability distribution of time-correlated particle displacements.
In this study, the factors affecting the efficiency of 48 projects of private R&D institutes were analyzed using the Tobit model. Influencing factors were selected as open R&D network size, IT industry, interaction between R&D network size and IT industry, and type of R&D network cooperation. As a result of Tobit analysis, the R&D network size, the IT industry, and the type of R&D network cooperation were found to be significant. The larger the open R&D network size, the lower the efficiency, and the IT industry showed lower R&D efficiency than other industries. In addition, cooperation with universities and research institutes showed lower R&D efficiency than cooperation with companies. As a result of these studies, companies will be able to select and focus on cooperation with the outside in relations and investment allocation.
To measure the size and weight of the fish, we developed an automatic fish size measurement system using a deep neural network, where the YOLO (You Only Look Once)v3 model was used. To detect fish, an IP camera with infrared function was installed over the fish pool to acquire image data and used as input data for the deep neural network. Using the bounding box information generated as a result of detecting the fish and the structure for which the actual length is known, the size of the fish can be obtained. A GUI (Graphical User Interface) program was implemented using LabVIEW and RTSP (Real-Time Streaming protocol). The automatic fish size measurement system shows the results and stores them in a database for future work.
광통신네트워크를 효율적으로 연결 시키기 위해 단순화 된 Spot-Size Converter 구조를 제안하였다. Spot-Size Converter를 설계하기 위해 수치해석으로 모드필드를 확인하고, 빔 전송법을 통해 최적화 설계를 도출하였다. 최적화 된 구조는 직선도파로와 Taper된 도파로를 조합하여 설계하였으며, 이를 시뮬레이션 한 결과 효율이 약 99%이상이 됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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