본 논문은 기존에 운영되고 있는 접근 제한을 고려하지 않고 만들었던 웹사이트를 회전 접근 관리가 가능한 웹사이트로 확장하는 방법을 제안한다. 제시하는 방법은 확장에 필요한 모듈들을 컴포넌트 방식으로 추가하여 기존의 사이트의 수정이 필요 없이 회원관리가 가능하도록 한다. 특히 기존의 ACL(Access Control List)에 없는 새로운 방식인 Resource Grouping 방식을 제시하여 좀더 체계적이고 일괄적인 리소스 관리가 가능하게 한다. 이 Resource Grouping 방식은 Simple Resource Grouping, Resource Grouping With Attributes, Resource Grouping with Parameter로 세부 분류되어 소개된다.
안테나 그룹화(antenna grouping)는 빔 형성(beamforming)파 공간 다중화 기법(spatial multiplexing)의 결합이라 할 수 있다. 안테나 그룹화는 $N_t$개의 송신 안테나를 $N_r$개의 그룹으로 나누고, 한 그룹 내에서는 빔 형성으로 하나의 데이터 정보를, 각 그룹 사이에서는 공간 다중화 기법으로, 전체 $N_r$개의 데이터 정보를 전송하는 시스템을 가정한다. 안테나 그룹화를 통하면 빔 형성을 통하여 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 동시에 공간 다중화 기법에 따른 다중화 이득을 통하여 주파수 효율을 높일 수 있다. 하지만 통신 채널이 조건 나쁜(ill-conditioned) 행렬로 모델링 되거나, 안테나 사이에 상관관계가 있는 경우에는 안테나 그룹화의 BER 성능이 열화될 수 있으므로, 이 경우에는 전체 시스템에서 하나의 데이터 정보만 전송하는 빔 형성의 성능이 가장 좋다. 이 논문에서는 채널이 안테나 그룹화에 적합하면 안테나 그룹화 모드를 선택하여 전송하고, 빔 형성에 적합하면 빔 형성 모드를 선택하여 전송하는 시스템을 가정하였다. 그리고 간단한 모드 선택 기법을 제안한다. 이 모드 선택 기법을 사용하면 매 시간동안 일정한 데이터를 전송할 때, 채널 상태에 따른 BER 성능의 열화를 막고, 최적의 BER 성능을 얻을 수 있다.
One of the problems faced in implementing cellular manufacturing systems is machine-part group formation. This paper proposes machine-part grouping algorithms based on Self-Organizing Map(SOM) neural networks and K-Means algorithm in cellular manufacturing systems. Although the SOM spreads out input vectors to output vectors in the order of similarity, it does not always find the optimal solution. We rearrange the input vectors using SOM and determine the number of groups. In order to find the number of groups and grouping efficacy, we iterate K-Means algorithm changing k until we cannot obtain better solution. The results of using the proposed approach are compared to the best solutions reported in literature. The computational results show that the proposed approach provides a powerful means of solving the machine-part grouping problem. The proposed algorithm Is applied by simple calculation, so it can be for designer to change production constraints.
ECMA-392는 개인 휴대용 장치를 위한 최초의 CR (cognitive radio) 표준으로서, 2개까지의 전송 안테나를 지원하며 이를 위한 전송 다이버시티 기법으로는 개방루프 방식만을 지원한다. 본 논문에서는 ECMA-392 시스템을 위한 간단한 형태의 부반송파 그룹핑(sub-carrier grouping) 기반 폐루프 전송 다이버시티 기법을 설계하고자 한다. ECMA-392 시스템에 적합한 부반송파 그룹핑 방법을 제시할 것이며, 각각의 부 반송파 그룹에 대해 채널 환경에 따른 전송 안테나 선택 방법을 제안한다. 이때 피드백 정보량을 줄이기 위해, 채널 환경에 따른 전송 안테나 결정을 수신단에서 하고 결정된 전송 안테나의 인덱스 값만을 송신단에 보내주는 방식을 사용한다. ECMA-392 표준에서 제시하는 개방루프 전송 다이버시티 기법들과의 성능비교를 통해, ECMA-392 시스템에 폐루프 전송 다이버시티 기법의 도입 여부에 대한 판단 근거를 제시하고자 한다.
This research is concerned with Machine-Part Group Formation(MPGF) methodology for Flexible Manufacturing Systems(FMS). The purpose of the research is to develop a new heuristic algorithm for effectively solving MPGF problem. The new algorithm is proposed and evaluated by 100 machine-part incidence matrices generated. The performance measures are (1) grouping ability of mutually exclusive block-diagonal form. (2) number of unit group and exceptional elements, and (3) grouping time. The new heuristic algorithm has the following characteristics to effectively conduct MPGF : (a) The mathematical model is presented for rapid forming the proper number of unit groups and grouping mutually exclusive block-diagonal form, (b) The simple and effective mathematical analysis method of Rank Order Clustering(ROC) algorithm is applied to minimize intra-group journeys in each group and exceptional elements in the whole group. The results are compared with those from Expert System(ES) algorithm and ROC algorithm. The results show that the new algorithm always gives the group of mutually exclusive block-diagonal form and better results(85%) than ES algorithm and ROC algorithm.
본 논문은 레이더를 통해 입력받은 데이터를 분석하여 같은 물체에 관한 데이터를 구분하는 방법을 제시한다. 큰 영역을 감시하는 레이더에 비해 영역이 좁을 때 레이더는 한 물체에 대해서 물체 형태에 따라 데이터가 들어오게 된다. 이 데이터들은 같은 물체인지 아닌지 구분이 없어서 응용된 알고리즘을 적용하기 힘들다. 따라서 응용된 알고리즘을 적용하기 전 하나의 물체에 대한 데이터의 그룹핑 작업이 필요하다. 본 논문에서 그룹핑 방법을 제시하며 실제 도로에서 취득한 데이터를 가지고 시뮬레이션을 하였다.
Recently, the modular learning are very popular and receive much attention for pattern classification. The modular learning method based on the "divide and conquer" strategy can not only solve the complex problems, but also reach a better result than a single classifier′s on the learning quality and speed. In the neural network area, some researches that take the modular learning approach also have been made to improve classification performance. In this paper, we propose a simple modular neural network for characters recognition of vehicle number plate and evaluate its performance on the clustering methods of feature vectors used in constructing subnetworks. We implement two clustering method, one is grouping similar feature vectors by K-means clustering algorithm, the other grouping unsimilar feature vectors by our proposed algorithm. The experiment result shows that our algorithm achieves much better performance.
Two components of brand image are brand association related to brand properties and brand persona which is measured by descriptive words. The purpose of this study is to analyze the brand image of apparel by qualitative approach including natural grouping method suggested by Aaker. For this, face-to-face interviews were carried out in March and April 200l.11 interviewees were respectively asked to classify' pre-selected several tens of apparel brands based on their image differentiation, and then to explain the reason of grouping and to describe resultant brand groups. In this process, many brand image associations and brand persona-descriptive words were collected. 9 types of brand association were identified, and these were summarized as three factors suggested by Keller -attributes, benefits, and attitudes/evaluations. And 3 words which used to refer brand image frequently -dokteukhan (unique), simple, and yeosungseureowoon (feminine)- were interpreted in their meaning. Brand persona-descriptive words implied diverse meaning which were dependent on context.
본 논문에서는 XML 필터링 질의의 효율적 처리를 위한 이차원 그룹핑 색인기법인 2DG-index를 제안한다. 최근 XML데이터의 질의 처리를 위해 조상-후손관계 또는 부모-자식관계 등의 구조적 관계를 효율적으로 처리하기 위한 많은 연구들이 수행되었다. 그러나 이러한 연구들은 경로 질의에만 초점을 두고 있으며 특정 조건 값을 포함하는 필터링 질의에 대해서는 고려하지 않고 있다. 2DGindex는 필터링 질의를 효율적으로 처리하기 위한 방안으로 XML 스키마의 경로 도메인과 필터링 데이터 값의 도메인으로 구성된 이차원 도메인 공간상의 색인 엔트리들의 클러스터링을 다루는 색인기법이다. 2DG-index의 성능평가를 위하여 특정 조건 값을 포함하는 질의의 유형을 세 가지로 분류하고, 이러한 질의 유형별로 2DG-index의 질의처리 성능을 기존의 일차원 색인구조를 이용하는 색인기법인 데이터 값별로 그룹핑한 DG-index와 경로별로 그룹핑한 PG-index와 비교하여 2DG-inedx의 효율성을 입증한다.
This paper presents the performance of a GHICW(Group-wise Hybrid Interference Cancellation scheme based on Wiener filtering) receiver for the multi-rate DS-CDMA system. Our scheme has a small processing delay and a simple hardware complexity compared to ordinary interference cancellation schemes by grouping users with the same date rate. The performance improvement of the low rate user is obtained by using a Wiener filter which precisely estimates the high rate users' bit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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