본 논문에서는 Qplus의 빠른 부팅과 연성 실시간 기술의 응답성 개선 효과를 입증하기 위해 절대적인 평가보다 상대적인 평가를 통해 실제 사용되는 서비스가 원활히 수행되는 지를 평가한다. 연성 실시간, 빠른 부팅, 파일 시스템 기술이 적용된 Qplus와 이러한 기술이 적용되지 않은 임베디드 리눅스를 개발보드에 탑재한 후, 멀티미디어 스트리밍 서비스에 대한 연성 실시간 기능 및 통신 성능 평가를 위해 AV(Audio/Video) 그룹통신을 개발 보드에 포팅하여 부팅시간 측정 실험, 연성실시간 측정 실험을 위해 자체 성능 측정실험, 통신 성능 평가를 위해 네트워크경유 성능 측정실험 등으로 나누어 크게 3가지를 수행하여 Qplus의 실제적인 성능평가와 분석을 수행한다.
본 연구에서는 국내 스마트 팩토리 도입 기업이 스마트 팩토리 품질(시스템 품질, 정보품질, 서비스 품질)에 대해 지각된 가치 및 성과를 통하여 현 수준보다 개선된 스마트 팩토리의 도입 및 확장 간의 관계를 분석하고자 하였다. 분석결과, 지각된 가치에는 정보품질, 서비스 품질 요인이 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 스마트 팩토리 성과에는 시스템 품질, 정보품질 및 서비스 품질 모두 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 지각된 가치는 스마트 팩토리 성과에, 지각된 가치와 스마트 팩토리 성과는 모두 스마트 팩토리 고도화 의도에 통계적으로 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 시스템 품질과 정보품질은 지각된 가치와 스마트 팩토리 성과를 통해 지속가능성에 미치는 관계가 유의하게 나타났으며, 서비스 품질은 지각된 가치를 통해 스마트 팩토리 성과에 미치는 간접효과와 지각된 가치, 그리고 스마트 팩토리 성과를 통해 스마트 팩토리 고도화 의도에 미치는 간접효과 모두 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 본격적으로 스마트 팩토리를 도입하고 있는 기업들을 대상으로 한 스마트 팩토리 품질요인을 기반으로 스마트 팩토리 수준을 고도화할 수 있는 하나의 시사점으로 제시할 수 있다고 본다.
The k-ary n-cube $Q^k_n$ is widely used in the design and implementation of parallel and distributed processing architectures. It consists of $k^n$ identical nodes, each node having degree 2n is connected through bidirectional, point-to-point communication channels to different neighbors. On $Q^k_n$ we would like to transmit packets from a source node to 2n destination nodes simultaneously along paths on this network, the $i^{th}$ packet will be transmitted along the $i^{th}$ path, where $0{\leq}i{\leq}2n-1$. In order for all packets to arrive at a destination node quickly and securely, we present an $O(n^3)$ routing algorithm on $Q^k_n$ for generating a set of one-to-many node-disjoint and nearly shortest paths, where each path is either shortest or nearly shortest and the total length of these paths is nearly minimum since the path is mainly determined by employing the Hungarian method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3333-3350
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2019
The smart jammer launches jamming attacks which degrade the transmission reliability. In this paper, smart jamming attacks based on the communication probability over different channels is considered, and an anti-jamming Q learning algorithm (AQLA) is developed to obtain anti-jamming knowledge for the local region. To accelerate the learning process across multiple regions, a multi-regional intelligent anti-jamming learning algorithm (MIALA) which utilizes transferred knowledge from neighboring regions is proposed. The MIALA algorithm is evaluated through simulations, and the results show that the it is capable of learning the jamming rules and effectively speed up the learning rate of the whole communication region when the jamming rules are similar in the neighboring regions.
Sepsis is one of the leading causes of mortality globally, and it costs billions of dollars annually. However, treating septic patients is currently highly challenging, and more research is needed into a general treatment method for sepsis. Therefore, in this work, we propose a reinforcement learning method for learning the optimal treatment strategies for septic patients. We model the patient physiological time series data as the input for a deep recurrent Q-network that learns reliable treatment policies. We evaluate our model using an off-policy evaluation method, and the experimental results indicate that it outperforms the physicians' policy, reducing patient mortality up to 3.04%. Thus, our model can be used as a tool to reduce patient mortality by supporting clinicians in making dynamic decisions.
Emerging mobile edge computing (MEC) can be used in battery-constrained Internet of things (IoT). The execution latency of IoT applications can be improved by offloading computation-intensive tasks to an MEC server. Recently, the popularity of unmanned aerial vehicles (UAVs) has increased rapidly, and UAV-based MEC systems are receiving considerable attention. In this paper, we propose a dynamic computation offloading paradigm for UAV-based MEC systems, in which a UAV flies over an urban environment and provides edge services to IoT devices on the ground. Since most IoT devices are energy-constrained, we formulate our problem as a Markov decision process considering the energy level of the battery of each IoT device. We also use model-free Q-learning for time-critical tasks to maximize the system utility. According to our performance study, the proposed scheme can achieve desirable convergence properties and make intelligent offloading decisions.
Hwang, Jiyoung;Park, Hyo-Yeun;Hunter, William Cannon
Asia pacific journal of information systems
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제25권1호
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pp.163-178
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2015
This paper specifically delineated the methodological application of constructivism in smart tourism studies. It explained what constructivism is and how this methodology could be applied in the study of smart tourism. In this study, residents of Seoul participated in constructivist research using the Q method to identify their subjectivities toward Seoul based on photographs most commonly found in tourism promotional material. Residents are concerned with good governance and cultural integrity, and they are aware of their role as stakeholders in tourism in their communities. However their potential contribution to destination image formation has been usually overlooked by researchers and marketers. Three clusters of subjectivities were revealed after 42 photographs of Seoul were sorted by 37 respondents. The results show how respondents perceived Seoul's destination image. The three clusters agreed that symbolic monuments were the key representations of Seoul. The paper recommends that tourism marketers and policy makers should focus on understanding and coordinating with residents' perceived image of Seoul as a destination when planning and decision making, especially in promoting Seoul as a destination market. This study, in conjunction with other constructivist research offers insight into how destination image is, especially with the rise of smart tourism, a complex social construction.
강화학습은 주로 순차적인 의사 결정 문제에 적용되어 왔다. 특히 최근에는 신경망과 결합한 형태로 기존에는 해결하지 못한 분야에서도 성공적인 결과를 내고 있다. 하지만 신경망을 이용하는 강화학습은 현장에서 즉각적으로 사용하기엔 너무 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 학습이 쉬운 강화학습 알고리즘 중 하나인 Q-learning을 이용하여 이동 로봇의 경로를 생성하는 알고리즘을 구현하였다. Q-table을 미리 만드는 방식의 Q-learning은 명확한 한계를 가지기 때문에 실시간으로 Q-table을 업데이트하는 실시간 Q-learning을 사용하였다. 탐험 전략을 조정하여 실시간 Q-learning에 필요한 학습 속도를 얻을 수 있었다. 마지막으로 실시간 Q-learning과 DQN의 성능을 비교하였다.
퍼브/서브 시스템(Pub/Sub System)은 시스템에서 발행되는 정보 중 사용자가 등록한 관심 정보만을 사용자에게 전달해주는 시스템이다. 기존의 퍼브/서브 시스템은 컨텐트의 저장 및 전달을 담당하는 브로커들을 네트워크화 하여 구현되었다. 모바일 사용자가 급증함에 따라 사용자의 관심위치 정보와 같은 지속적으로 변하게 되는 관심정보를 다루기 위한 퍼브/서브 시스템에 대한 수요가 부각 되고 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼브/서브 시스템에서 깊이 고려하지 않았던, 관심 위치 정보의 빈번한 변화를 효과적으로 처리하기 위한 브로커 네트워크 기반의 퍼브/서브 시스템을 제안한다. 사용자의 행동 패턴이나 지리적 특성을 고려해 퍼브/서브 시스템에서 관리하는 공간 데이터 영역을 Slow Moving Region과 Normal Moving Region의 두가지 타입으로 구분하고, 각 영역에 대한 사용자의 요청을 효과적으로 지원하기 위해 Q+R트리를 사용하여 브로커를 관리한다. 시뮬레이션을 사용한 실험 결과를 통해 제안하는 Q+R트리 기반의 브로커 네트워크가 불필요한 브로커의 로드와 네트워크 트래픽을 감소시킴으로써 보다 효과적으로 지속적인 사용자의 관심 위치 정보 변화를 지원할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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