In this paper, we present forecasting ozone concentration with decision support system. Forecasting ozone concentration with decision support system is acquired to information from human knowledge and experiment data. Fuzzy clustering method uses the acquisition and dynamic polynomial neural network gives us a good performance for ozone prediction with ability of superior data approximation and self-organization.
Recently, ubiquitous sensor network forms the self-organization network, and transfers the information among sensor nodes that have computing technology ability. In this paper, we design and implement U-IT system for monitoring the safety of metro railway and underground shopping malls. For this, we implement sensor nodes to support IEEE 802.15.4 wireless communication standard using low power. Also we implement USN gateway node system to transmit the collected data from sensor nodes to database server over CDMA cellular network.
본 논문에서는 클러스터 해석으로 알려진 고전적인 패턴인식 알고리즘인 KCN(Kohonen Clustering Network)의 문제점을 개선하기 위한 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 퍼지시스템을 이용하여 학습하는 동안 자동적으로 이웃 반경의 크기와 학습율을 조절한다. 퍼지 시스템의 입력은 입력 데이터와 연결강도와의 거리와 거리의 변화율을 사용하였으며, 출력은 이웃 반경의 크기와 학습율을 사용하였다. 퍼지 시스템의 제어 규칙은 기존의 코호넨 클러스터링 네트워크를 이용한 시뮬레이션에 의하여 정하였다. 제안한 방식의 유용성을 입증하기 위해 Anderson의 IRIS 데이터를 이용하여, 기존의 코호넨 클러스터링 네트웍을 시뮬레이션한 결과 제안한 방식의 성능의 우수함을 확인하였다.
The direction and the type of a fault on a transmission line needs to be identified rapidly and correctly. This paper presents a approach to identify fault direction and type with neural network on double circuit transmission line. A neural network based on self organization map(SOM) provides the ability to accurately classify the fault type and to select of a fault direction. In this paper, proposed algorithm uses different patterns of the associated voltages and currents in order to identify fault clusters.
본 논문은 무선 센서 네트워크에서 SOFM을 이용하여 센서 노드를 배치하는 방법을 제안한다. 제안한 방식은 특정 공간에서 센서 노드의 밀도가 일정하도록 SOFM을 이용하여 센서 노드를 배치시킨다. 시뮬레이션으로 최적의 위치를 탐색하고, 그 위치에 무선 센서 노드를 설치하여 제안한 방식의 성능을 검토하였다.
Efficient energy consumption is a critical factor for deployment and operation of wireless sensor networks (WSNs). To achieve energy efficiency there have been several hierarchical routing protocols that organize sensors into clusters where one sensor is a cluster-head to forward messages received from its cluster-member sensors to the base station of the WSN. In this paper, we propose a self-organized clustering method for cluster-head selection and cluster based routing for a WSN. To select cluster-heads and organize clustermembers for each cluster, every sensor uses only local information and simple decision mechanisms which are aimed at configuring a self-organized system. By these self-organized interactions among sensors and selforganized selection of cluster-heads, the suggested method can form clusters for a WSN and decide routing paths energy efficiently. We compare our clustering method with a clustering method that is a well known routing protocol for the WSNs. In our computational experiments, we show that the energy consumptions and the lifetimes of our method are better than those of the compared method. The experiments also shows that the suggested method demonstrate properly some self-organized properties such as robustness and adaptability against uncertainty for WSN's.
헬스케어 환경을 지원하는 무선 센서 네트워크는 사람이나 이동성을 가진 사물에 대하여 연속적인 위치변화와 상태정보 등 해당 상황정보에 따른 맞춤형 서비스를 제공해야 한다. 또한 센서 네트워크를 통해 제공되는 사람의 생체정보와 개인 프라이버시 보안을 보장할 수 있는 데이터 전송을 고려하여야 한다. 본 논문에서는 노드 간 계층적 클러스터의 구성을 통한 동적 자기구성, 에너지 효율성을 보장하는 LEACH 프로토콜과 노드 간 데이터 전송에 대한 보안을 위해 사용되는 키 분배 프로토콜에 대해 분석한다. 이 분석 결과를 기반으로 센서노드에 메모리 소모량이 적은 키 풀 사전 분배 방식과 클러스터 단위 공용키 방식을 적용함으로써 보안을 강화한 데이터 전송 방식과 기존 LEACH 프로토콜의 취약점인 노드 이동성을 지원하는 자기구성 라우팅 프로토콜을 제안한다.
Technological systems are defined as network(s) consisting of technological infrastructure, industrial organization, and institutional infrastructure. This paper reviews SEMATECH in the U.S. and VLSI Program in Korea as a technological system for semiconductor, which is an advanced technology. Several issues are addressed : how did they get started\ulcorner ; how have they been evolved\ulcorner ; how have the actors and institutions within the system interacted\ulcorner ; what role has the government played in that process\ulcorner Both systems were created by their government, respectively, and they have been evaluated as successful. However, while SEMATECH became complete eough in terms of technological infrastructure, industrial organization, and institutional infrastructure to generate sufficient increasing returns to develop in a self-reinforcing way, a series of VLSI program in Korea is still operated discontinuously under the government subsidy. SEMATECH is more flexible and stable than Korea's VLSI program in that the system has a centralized structure and has been managed and staffed by industry substantially. In addition, both cases show that a technological system may evolve having connections with foreign technological systems and local sub-systems beyond nations, regions and industries. Many other similarities, contrasts, and insights for technological policy from each country's experiences are presented.
본 연구의 목적은 중소기업 조직구성원의 자기효능감이 직무열의와 직무성과에 미치는 영향을 연구하고 SEM-ANN (Structural Equation Modeling-Artificial Neural Network) 분석을 적용하여 성별 (Ggender)과 결혼 여부의 변수에 따른 차이를 분석하기 위한 것이다. 연구목적의 달성을 위하여 400명의 중소기업 조직구성원들로부터 자료를 수집하여 285명의 유효표본이 분석에 이용되었다. 본 연구에서 자기효능감은 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호의 세 가지 하위차원으로 구성되었다. 분석 결과, 자신감, 자기조절효능감, 그리고 과제난이도 선호 등의 자기효능감은 직무열의에 직접적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 자기효능감 중 자신감과 자기조절효능감은 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치나, 과제난이도 선호는 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 또한, 직무열의는 직무성과에 정(+)의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 자기효능감과 직무성과 간의 관계에서 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 미혼 남성은 과제난이도 선호, 기혼 남성은 자기조절효능감을 가장 중요시하나, 여성은 결혼 여부에 관계없이 자신감과 자기조절효능감을 중시하는 것으로 나타났다. 본 연구는 주로 교육 및 서비스업종 등에서 이루어지고 있는 자기효능감 관련 연구를 다차원으로 측정하여, 중소기업 구성원들을 대상으로 하여 자기효능감-직무열의-직무성과 간의 프레임워크를 제시하고, 기업들이 조직구성원의 성별, 결혼 여부에 따른 조직구성원 관리의 근거를 찾는데 도움을 줄 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 본 연구의 SEM-ANN 분석 과정은 지금까지 SEM을 이용한 선형적(보상적) 관계에서 영향 또는 기준 변수들의 조합을 분석할 수 있는 비선형적 (비보상적) 관계를 설명한다는 점에서 차별성이 있다.
This paper introduces a new architecture of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks by means of information granulation. The conventional SOFPNNs developed so far are based on mechanisms of self-organization and evolutionary optimization. The augmented genetically optimized SOFPNN using Information Granulation (namely IG_gSOFPNN) results in a structurally and parametrically optimized model and comes with a higher level of flexibility in comparison to the one we encounter in the conventional FPNN. With the aid of the information granulation, we determine the initial location (apexes) of membership functions and initial values of polynomial function being used in the premised and consequence part of the fuzzy rules respectively. The GA-based design procedure being applied at each layer of genetically optimized self-organizing fuzzy polynomial neural networks leads to the selection of preferred nodes with specific local characteristics (such as the number of input variables, the order of the polynomial, a collection of the specific subset of input variables, and the number of membership function) available within the network. To evaluate the performance of the IG_gSOFPNN, the model is experimented with using gas furnace process data. A comparative analysis shows that the proposed IG_gSOFPNN is model with higher accuracy as well as more superb predictive capability than intelligent models presented previously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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