ATM is the transport method for the broadband integrated services digital networks(B-ISDN). It may replace existing LAN, MAN and WAN technologies such as CSMA/CD, FDDI, Frame relay, X.25, etc. But it is more complicate than existing network technologies. One of the main difficulties in ATM network is performance management. Specifically, the problems are evaluating the performance and tuning the values of the performance parameters, The goal of this paper is to introduce a system architecture designed for ATM network performance management, The major ingredients of the system are generic performance parameters In be measured from ATM network, performance evaluation models and decision criteria concerning the network performance. In this paper, general requirements for performance management application in ATM network are discussed.
Performance management of computer networks is intended to improve a given network performance in order for more efficient information exchange between subsystems of an integrated large-scale system. Importance of perfomance management is growing as many functions of the large- scale system depend on the quality of communication services provided by the network. The role of performance management is to manipulate the adjustable protocol parameters on line so that the network can adapt itself to a dynamic environment. This can be divided into two subtasks : performance evaluation to find how changes in protocol parameters affect the network performance and decision making to determine the magnitude and direction of parameter adjustment. This paper is the first part of the two papers focusing on conceptual design, development, and evaluation of performance management for token bus networks. This paper specifically deals with the task of performance evaluation which utilizes the principle of perturbation analysis of discrete event dynamic systems. The developed algorithm can estimate the network performance under a perturbed protocol parameter setting from observations of the network operations under a nominal parameter setting.
This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.
Park, Seolhye;Lee, Juyoung;Jeong, Sangmin;Jang, Yunchang;Ryu, Sangwon;Roh, Hyun-Joon;Kim, Gon-Ho
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2015년도 제49회 하계 정기학술대회 초록집
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pp.132-132
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2015
Virtual metrology (VM) model based on plasma information (PI) parameter for C4F8 plasma-assisted oxide etching processes is developed to predict and monitor the process results such as an etching rate with improved performance. To apply fault detection and classification (FDC) or advanced process control (APC) models on to the real mass production lines efficiently, high performance VM model is certainly required and principal component regression (PCR) is preferred technique for VM modeling despite this method requires many number of data set to obtain statistically guaranteed accuracy. In this study, as an effective method to include the 'good information' representing parameter into the VM model, PI parameters are introduced and applied for the etch rate prediction. By the adoption of PI parameters of b-, q-factors and surface passivation parameters as PCs into the PCR based VM model, information about the reactions in the plasma volume, surface, and sheath regions can be efficiently included into the VM model; thus, the performance of VM is secured even for insufficient data set provided cases. For mass production data of 350 wafers, developed PI based VM (PI-VM) model was satisfied required prediction accuracy of industry in C4F8 plasma-assisted oxide etching process.
In this paper we suggest an optimal design method of Fuzzy-Neural Networks(FNN) model for complex and nonlinear systems. The FNNs use the simplified inference as fuzzy inference method and Error Back Propagation Algorithm as learning rule. And we use a HCM(Hard C-Means) Clustering Algorithm to find initial parameters of the membership function. The parameters such as parameters of membership functions learning rates and momentum weighted value is proposed to achieve a sound balance between approximation and generalization abilities of the model. According to selection and adjustment of a weighting factor of an aggregate objective function which depends on the number of data and a certain degree of nonlinearity (distribution of I/O data we show that it is available and effective to design and optimal FNN model structure with a mutual balance and dependency between approximation and generalization abilities. This methodology sheds light on the role and impact of different parameters of the model on its performance (especially the mapping and predicting capabilities of the rule based computing). To evaluate the performance of the proposed model we use the time series data for gas furnace the data of sewage treatment process and traffic route choice process.
본 논문은 다중 경로 다중입력 (Multiple-input multiple-output : MIMO) 채널에서 space alternating generalized expectation-maximization(SAGE) 알고리즘을 이용하여 채널 파라미터 추정 성능을 확인한다. 성능을 비교하기 위해 781 대역의 제주도 측정지역에서의 채널 파라미터로부터 시변 채널 환경 채널 파라미터 추정을 SAGE 알고리즘을 통해 추정하고 원본 데이터와 비교한다. 이를 통해 SAGE 알고리즘의 성능을 확인할 수 있으며 일반적인 파라미터 계산보다 SAGE 알고리즘을 통해 추정하는 것이 지연 확산(Delay Spread), 도래각 확산(Arrive of Angular Spread)이 적어 정확 측면에서 성능이 뛰어나고 안정적이다.
International Journal of Air-Conditioning and Refrigeration
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제17권2호
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pp.68-73
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2009
In this paper, a numerical study has been carried out to investigate the influence of volute geometries on the performance of a sirocco fan. In order to achieve an optimum volute design and explain the interactions between the different geometric configurations in the volute system, three-dimensional computational fluid dynamics and the 'design of experiment' method have been applied. Several geometric parameters, such as the volute expansion angle, the cut-off position and the bell mouth shape, are employed to improve efficiency and performance. $2^k$ factorial designs were performed to screen the most influential parameters and interactions, and showed that the cut-off position and the bell mouth shape are the most significant parameters. The optimum design was selected as a result of the response surface methodology, and effects of these parameters and their interactions were presented. From the results of computational analyses and experimental data, the performance and efficiency of the sirocco fan were successfully improved. Also, detailed effects of geometric variables of the volute system on the fan performance were discussed.
The Effects of intake swirl and combustion parameters on the performance and emission characteristics in a V8 type turbocharged intercooler D.I. diesel engine of the displacement $16.7\iota$ were studied experimentally in this paper. Generally the swirl in the combustion process of diesel engine promotes mixing of the injection fuel and the intake air. Also, TCI diesel engine is put to practically use intercooler in order to increase boost efficiency which is cooled boost air. As a result of steady flow test, when the swirl ratio is increased, the mean flow coefficient is decreased, whereas the Gulf factor is increased. And through engine test, its can be effected to meet performance and emission by optimizing the main parameters; the swirl ratio is 2.25, compression ratio is 17.5, combustion bowl is re-entrant $8.5^{\circ}$, nozzle hole diameter is $\phi0.33^{\ast}3+\phi0.35^{\ast}2$, injection timing is BTDC $12^{\circ}CA$ and turbocharger is T02 model which are compressor 0.6A/R+46trim and turbine 1.0A/R+57trim.
본 연구에서는 NATM 터널 시공사이클에서 필수적으로 수행되는 천공작업 시 획득할 수 있는 정보를 통해 굴착 대상 암반의 특성을 평가하는 방안에 대해 고찰하였다. 활용 가능한 천공데이터는 천공속도, 피트압, 토크 등이 있으며, 이러한 인자들과 암반 특성들과의 상관관계를 규명하고자 하며 이러한 결과를 토대로 향후 정량적 발파설계를 위한 가이드라인을 제안하고자 하였다.
The purpose of this study is to claim the validity of tuning the architecture of neural network models for multi-class classification. A neural network model for multi-class classification is basically constructed by building a series of neural network models for binary classification. Building a neural network model, we are required to set the values of parameters such as number of hidden nodes and weight decay parameter in advance, which draws special attention as the performance of the model can be quite different by the values of the parameters. For better performance of the model, it is absolutely necessary to have a prior process of tuning the parameters every time the neural network model is built. Nonetheless, previous studies have not mentioned the necessity of the tuning process or proved its validity. In this study, we claim that we should tune the parameters every time we build the neural network model for multi-class classification. Through empirical analysis using wine data, we show that the performance of the model with the tuned parameters is superior to those of untuned models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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