In order to improve the accuracy of cell selection in heterogeneous cellular systems, this paper proposes a fuzzy multiple-objective decision-based cell selection (FMDCS) strategy. Since heterogeneous cellular systems have different access technologies and multiple traffic classes, the strategy adopts cell type, data rate, coverage, transmission delay, and call arrival rate as evaluation indices, and uses different weight vectors according to the traffic classes of the mobile host. Then, a fuzzy multiple-objective decision algorithm is applied to select the optimal cell from all candidates. This paper also gives an instance analysis and simulation. The instance analysis shows FMDCS makes different selections for different traffic classes. Simulation results of the after-handoff quality-of-service (QoS) show the selected cell can provide MH optimal service.
Fault diagnosis depends critically on the selection of sensors monitoring crucial process variables. Boolean network (BN) is composed of nodes and directed edges, where the node state is quantized to the Boolean values of True or False and is determined by the logical functions of the network parameters and the states of other nodes with edges directed to this node. Since BN can describe the fault propagation in a sensor network, it can be applied to propose sensor selection strategy for fault diagnosis. In this article, a sufficient condition for parameter identifiability of BN is first proposed, based on which the sufficient condition for fault identifiability of a sensor network is given. Then, the fault identifiability condition induces a sensor selection strategy for sensor selection. Finally, the theoretical result is applied to the fault diagnosis-oriented sensor selection for a nuclear heating reactor plant, and both the numerical computation and simulation results verify the feasibility of the newly built BN-based sensor selection strategy.
The purpose of this paper is to analyze the selection difference of mathematical problem solving strategy by mathematical learning style, that is, the intellectual, emotional, and physiological factors of students, to allow teachers to instruct the mathematical problem solving strategy most pertinent to the student personality, and ultimately to contribute to enhance mathematical problem solving ability of the students. The conclusion of the study is the followings: (1) Students who studies with autonomous, steady, or understanding-centered effort was able to solve problems with more strategies respectively than the students who did not; (2) Student who studies autonomously or reconfirms one's learning was able to select more proper strategy and to explain the strategy respectively than the students who did not; and (3) The differences of the preference to the strategy are variable, and more than half of the students were likely to select frequently the strategy 'to use a formula or a principle' regardless of the learning style.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.03a
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pp.127-130
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1998
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.11
no.3
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pp.231-240
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2015
This study empirically analyzed the relationship between the franchise pc game rooms selection behavior and revisit, recommendations. Select Properties from the franchise pc game rooms store is ease of access, computer specifications, pleasant environment, brand power and pricing strategy. Korean franchise industry is in spite of the short history of just over 30 years growing very fast. Especially pc game rooms store is 14,782 in 2012 years, pc game rooms store is operated by franchise form 10.6%, 87.9% operated by private, co-operation was confirmed at 1.5%. Conclusions are as follows. First, factors that significantly affect the degree of revisit has been identified as computer specifications, pleasant environment, brand power. Second, the recommendation is an important factor of the computer specifications, brand power, pricing strategy. Finally, franchise pc game rooms successful strategy has excellent computer's specifications, it needs a promotion strategy to attract pc game tournaments to be notified of brand power. We can also see that running is an important factor in a pleasant environment and a flexible pricing strategy.
This study integrates personality trait theory to empirically Investigate the corporate strategy in Korean venture firms. This study predicts that type A/B, locus of control(internal/external), and risk-taking/avoiding will be positively associated with corporate strategy selection. Corporate strategy selection consists of aggressive entry strategy and defensive niche market strategy. Data obtained from a survey of 87 venture business firms is used to construct final variable measures and test the hypothesized relationships. The statistical result shows that type A, internal, and risk-taking CEOs positively associated with aggressive entry strategy, and type B, external, and risk-avoiding CEOs positively associated with defensive niche market strategy. Additional analysis(multiple regression model) to test relatively importance of independents is used.
Three-dimensional (3D) memories using through-silicon vias (TSVs) as vertical buses across memory layers will likely be the first commercial application of 3D integrated circuit technology. The memory dies to stack together in a 3D memory are selected by a die-selection method. The conventional die-selection methods do not result in a high-enough yields of 3D memories because 3D memories are typically composed of known-good-dies (KGDs), which are repaired using self-contained redundancies. In 3D memory, redundancy sharing between neighboring vertical memory dies using TSVs is an effective strategy for yield enhancement. With the redundancy sharing strategy, a known-bad-die (KBD) possibly becomes a KGD after bonding. In this paper, we propose a novel die-selection method using KBDs as well as KGDs for yield enhancement in 3D memory. The proposed die-selection method uses three search-space conditions, which can reduce the search space for selecting memory dies to manufacture 3D memories. Simulation results show that the proposed die-selection method can significantly improve the yield of 3D memories in various fault distributions.
This paper presents antenna selection schemes for recently proposed quadrature spatial modulation (QSM) systems. The antenna selection strategy is based on Euclidean distance optimized antenna selection (EDAS). The symbol error rate (SER) performance of these schemes is compared with that of the corresponding algorithm associated with spatial modulation (SM) systems. It is shown through simulations that QSM systems using EDAS offer significant improvement in terms of SER performance over SM systems with EDAS. Their SER performance gains are seen to be about 2 dB-4 dB in $E_s/N_0$ values.
The purpose of this study was to find out the differences and relationships among balanced strategy, coordinating and learning mechanism, and perceived performance of hospitals in Korea, and provide some directions to establish effective strategic management of hospital. Measure items on balanced strategy, coordinating and learning mechanism, and perceived performance were developed from previous studies. Questionnaire was sent and received through Internet site and e-mail during May, 2008. Data were collected from key informant in each institutions, and analyzed using frequency analysis, T-test, ANOVA, correlation and regression analysis. The major findings of this study were as follows: 1. The level of strategic selection and external learning mechanism of private hospital was lower than that of medical corporation, and others corporation hospital. 2. There was little difference between hospitals in metropolitan and those in small cities. 3. Hospitals that have under 100 beds were statistically lower level in strategic selection and external learning mechanism than hospitals has over 100 beds. 4. Formal coordinating and external learning mechanism, and foundation form(medical corporation) were significantly influenced on profitability from specialized field. 5. Strategic selection and adaptation mechanism were significantly affected on total profitability. 6. Strategic selection and external learning mechanism were significantly influenced on competitive power around its local market. Hospitals that are to be competitive by specialization should have to establish mechanism for management such as balanced strategy, coordinating and learning mechanism.
Purpose: Given the mixture components - process variables experimental data, we propose the strategy to find the proper combined model. Methods: Process variables are factors in an experiment that are not mixture components but could affect the blending properties of the mixture ingredients. For example, the effectiveness of an etching solution which is measured as an etch rate is not only a function of the proportions of the three acids that are combined to form the mixture, but also depends on the temperature of the solution and the agitation rate. Efficient designs for the mixture components - process variables experiments depend on the mixture components - process variables model which is called a combined model. We often use the product model between the canonical polynomial model for the mixture and process variables model as a combined model. Results: First we choose the reasonable starting models among the class of admissible product models and practical combined models suggested by Lim(2011) based on the model selection criteria and then, search for candidate models which are subset models of the starting model by the sequential variables selection method or all possible regressions procedure. Conclusion: Good candidate models are screened by the evaluation of model selection criteria and checking the residual plots for the validity of the model assumption. The strategy to find the proper combined model is illustrated with examples in this paper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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