International Journal of Control, Automation, and Systems
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제6권5호
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pp.755-766
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2008
This study presents a recurrent compensatory fuzzy neural network (RCFNN) for dynamic system identification. The proposed RCFNN uses a compensatory fuzzy reasoning method, and has feedback connections added to the rule layer of the RCFNN. The compensatory fuzzy reasoning method can make the fuzzy logic system more effective, and the additional feedback connections can solve temporal problems as well. Moreover, an online learning algorithm is demonstrated to automatically construct the RCFNN. The RCFNN initially contains no rules. The rules are created and adapted as online learning proceeds via simultaneous structure and parameter learning. Structure learning is based on the measure of degree and parameter learning is based on the gradient descent algorithm. The simulation results from identifying dynamic systems demonstrate that the convergence speed of the proposed method exceeds that of conventional methods. Moreover, the number of adjustable parameters of the proposed method is less than the other recurrent methods.
A large number of phone calls and data services will take place in indoor environments. In Long Term Evolution (LTE), femtocell, as a home base station for indoor coverage extension and wideband data service, has recently gained significant interests from operators and consumers. Since femtocell is frequently turned on and off by a personal owner, not by a network operator, one of the key issues is that femtocell should be identified autonomously without system information to support handover from macrocell to femtocell. In this paper, we propose a dynamic reservation scheme of Physical Cell Identities (PCI) for 3GPP LTE femtocell systems. There are several reserving types, and each type reserves a different number of PCIs for femtocell. The transition among the types depends on the deployed number of femtocells, or the number of PCI confusion events. Accordingly, flexible use of PCIs can decrease PCI confusion. This reduces searching time for femtocell, and it is helpful for the quick handover from macrocell to femtocell. Simulation results show that our proposed scheme reduces average delay for identifying detected cells, and increases network capacity within equal delay constraints.
Over the years a password has been used as a popular authentication method between a client and a server because of its easy-to-memorize property. But, most password-based authentication services have focused on a same password authentication scheme which provides an authentication and key exchange between a client and a server with the same password. With rapid change of communication environments in the fields such as mobile networks, home networking, etc., the end-to-end security allowing users to hold different password is considered as one of main concerns. In this paper, we consider a new authentication service of how each client with different own password is able to authenticate each other, which is a quite new service paradigm among the existing services. This new service can be used in the current or next generation network environment where a mobile user in cell A wants to establish a secure end-to-end channel with users in ceil B, C, and D using only their memorable passwords. This end-to-end security service minimizes the interferences from the operator controlled by network components. To achieve this end-to-end security, we propose an authentication and key exchange service for group users in different realm, and analyze its security in a formal way. We also discuss a generic construction with the existing authentication schemes.
Since a new entrant in the telecommunications market requires time in order to construct its own network, a requirement on the incumbent operator to implement carrier selection and pre-selection can enable a new entrant to immediately attract customers and earn revenue. Carrier selection can normally be accomplished in two ways, on a call-by-call basis or through carrel pre-selection. Call-by-call selection allows customers to choose a new entrant rather than the incumbent carrier using a specific code designated to the new carrier each time a call is made. Carrier Pre-Selection, on the other hand, allows customers directly connect to the network of one provider to have access automatically to another company's services when they pick up the phone to make certain types of calls. The carrier pre-selection option is generally considered to be a second regulatory step following the implementation of the call-by-call carrier selection option. Carrier pre-selection with the ability to override on a call-by-call basis for long distance, international, local, and fixed-to-mobile calls has now been implemented in many EU countries. This paper attempts to identify the issues in introducing CPS and to draw policy implications from other countries' experiences.
본 논문에서는 LCD 제조공정 상에서 발생할 수 있는 결함을 검사하고 분류할 수 있는 적응적인 LCD 표면 결함 검사 시스템을 제안하였다. 즉, 반복되는 LCD 패턴의 주기를 확정한 후에 결함 패턴을 검출하고 검출된 결함 패턴의 특징을 계산하여 결함을 분류하였다. 그리고 결함을 검출하는 과정에서 발생하는 잡음은 모폴로지 연산자를 이용하여 제거하였다. 또한, 검출된 결함 패턴에서 기하학적인 특징과 통계적 특징을 계산한 후 신경회로망 알고리즘을 이용하여 여러 종류의 결함 패턴을 적응적으로 분류하였으며, 실험 결과 92.3%의 결함 검출율 및 94.5%의 결함 분류 및 인식율을 획득함으로써, LCD 결함 검사 시스템의 실질적인 구현 가능성을 제시하였다.
We present a unified explanation of the internationalization strategies of major mobile network operators (MNOs). We have developed a framework that analyzes the strategies of major international MNOs in terms of the relationship between their degree of involvement in international business operations and the degree of equity participation. The results show a positive association between these two dimensions as expected, but they also reveal some exceptional cases in which certain MNOs are actively involved in the business operations of other foreign MNOs, even with minor (or zero) equity investments. In this paper, we argue that the strategic actions of the major MNOs which are the largest shareholders of foreign MNOs are in an equilibrium status because these major MNOs derive maximum benefit from full or considerable management control and active involvement. Finally, we predict that latecomers (MNOs who are just about to enter foreign telecommunications markets) may adopt an incremental investment approach because most developed markets and deregulated emerging markets with growth potential are already preempted by major MNOs. Therefore, the window of opportunity for internationalization in those markets is currently small.
In recent years, the rapid development of the machine tool and tough insert has made metal removal rates increase, and automatic system without human supervision requires a higher degree reliability of machining process. Therefore the control of chips is one of the important topics which deserves much attention. The chip classification was made based upon standard deviation of the mean cutting force measured by a tool dynamometer. STS304was chosen as the workpiece which is known as the difficult-to-cut material and mainly saw-toothed chip produced, and the chip type according to the standard deviation of mean cutting force was classified into five categories in this experiment. Long continuous type chip which interrupts the normal cutting process, and damages the operator, tool and workpiece has low standard deviation value, while short broken type chip, which is favourable chip for disposal, has relatively large standard deviation value. In addition, we investigated the possibility that the chip type can be predicted analyzing the relationship between chip type and cutting condition by the trained neural network, and obtained favourable results by which the chip type can be predicted with cutting conditon before cutting process.
The development of overload management systems for distribution transformers offers new opportunities for improving the reliability of distribution systems. It allows network planners to optimize the system resource utilization and investment cost. Such an improvement in the flexibility of the distribution network is only possible if the operator has more accurate knowledge of the realtime conditions of distribution transformers. In this paper, we present an improved overload decision system for distribution transformers using realtime monitoring data. Our study can be categorized into two parts: (a) improvement in the criteria for judging the overload conditions of distribution transformers and (b) development of an overload evaluation system using realtime monitoring data. In order to determine the overload criteria, overload experiments are performed on sample transformers; the results of these experiments are used to define the relationship between the transformer overload and the increase in the top-oil temperature. To verify the accuracy of the experimental results, field tests are performed using specially manufactured transformers, the loads and top-oil temperatures of which can be measured. For arriving at online overload decisions, we propose methods whereby the measured load curve can be converted into an overload characteristic curve and the overload time can be calculated for any load condition. The developed system is able to evaluate the overload for individual distribution transformers and calculate the losses using realtime monitoring data.
Many researchers have studied architectures for non-Neumann's computers because of escaping its bottleneck. To avoid the bottleneck, a neuron-based computer has been developed. The computer has only neurons and their connections, which are constructed of the learning. But still it has information processing facilities, and at the same time, it is like as a simplified brain to make inference; it is called "neuron-computer". No instructions are considered in any neural network usually; however, to complete complex processing on restricted computing resources, the processing must be reduced to primitive actions. Therefore, we introduce the instructions to the neuron-computer, in which the most important function is implications. There is an implication represented by binary-operators, but general implications for multi-value or fuzzy logics can't be done. Therefore, we need to use Lukasiewicz' operator at least. We investigated a neuron-computer having instructions for general implications. If we use the computer, the effective inferences base on multi-value logic is executed rapidly in a small logical unit.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5583-5604
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2016
In this paper, we present a novel image operator to extract textual information in natural scene images. First, a powerful refiner called the Stroke Color Extension, which extends the widely used Stroke Width Transform by incorporating color information of strokes, is proposed to achieve significantly enhanced performance on intra-character connection and non-character removal. Second, a character classifier is trained by using gradient features. The classifier not only eliminates non-character components but also remains a large number of characters. Third, an effective extractor called the Character Color Transform combines color information of characters and geometry features. It is used to extract potential characters which are not correctly extracted in previous steps. Fourth, a Convolutional Neural Network model is used to verify text candidates, improving the performance of text detection. The proposed technique is tested on two public datasets, i.e., ICDAR2011 dataset and ICDAR2013 dataset. The experimental results show that our approach achieves state-of-the-art performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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