Recently, various attempts have been made to discover promising items and technologies. However, there are very few data-driven approaches to support business diversification by companies with specific technologies. Therefore, there is a need for a methodology that can detect items related to a specific technology and recommend highly marketable items among them as business diversification targets. In this paper, we devise Labeled Item Network for Business Diversification Consulting Support System. Our research is performed with three sub-studies. In Sub-study 1, we find the proper source documents to build the item network and construct item dictionary. In Sub-study 2, we derive the Labeled Item Network and devise four index for item evaluation. Finally, we introduce the application scenario of our methodology and describe the result of real-case analysis in Sub-study 3. The Labeled Item Network, one of the main outcome of this study, can identify the relationships between items as well as the meaning of the relationship. We expect that more specific business item diversification opportunities can be found with the Labeled Item Network. The proposed methodology can help many SMEs diversify their business on the basis of their technology.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.4
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pp.659-665
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2015
Recent studies on network coding scheme for increasing transmission efficiency of the network has been actively conducted. In this paper, we apply RLNC in sub-packet unit and propose a joint scheme of sub-packet level network coding and LDPC code. The proposed method can have similar ability of network coding and obtain further error correction capability. The simulation results show that the proposed one enhances error correction capability compared to the case using only LDPC when extra packets are received.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.12
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pp.51-56
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2022
In space based constellation network, users are allowed to enter or leave the network arbitrarily. Hence, the number, identities and transmitted data of active users vary with time and have considerable impacts on the receiver's performance. The so-called problem of multiuser detection means identifying the identity of each active user and detecting the data transmitted by each active user. Traditional methods assume that the number of active users is equal to the maximum number of users that the network can hold. The model of traditional methods are simple and the performance are suboptimal. In this paper a Maximum A Posteriori Probability (MAP) based multiuser detection method is proposed. The proposed method models the activity state of users as Markov chain and transforms multiuser detection into searching optimal path in grid map with BCJR algorithm. Simulation results indicate that the proposed method obtains 2.6dB and 1dB Eb/N0 gains respectively when activity detection error rate and symbol error rate reach 10-3, comparing with reference methods.
Nonlinear network creates complex homotopy structural communication in wireless network medium because of complex distribution approach. Due to this multicast topological connection structure, the queuing probability was non regular principles to create routing structures. To resolve this problem, we propose a Co-cluster homotopy queuing model (Co-CHQT) for Nonlinear Algebraic Topological Structure (NLTS-) for improving poison distribution network communication. Initially this collects the routing propagation based on Nonlinear Distance Theory (NLDT) to estimate the nearest neighbor network nodes undernon linear at x(a,b)→ax2+bx2 = c. Then Quillen Network Decomposition Theorem (QNDT) was applied to sustain the non-regular routing propagation to create cluster path. Each cluster be form with co variance structure based on Two unicast 2(n+1)-Z2(n+1)-Z network. Based on the poison distribution theory X(a,b) ≠ µ(C), at number of distribution routing strategies weights are estimated based on node response rate. Deriving shorte;'l/st path from behavioral of the node response, Hilbert -Krylov subspace clustering estimates the Cluster Head (CH) to the routing head. This solves the approximation routing strategy from the nonlinear communication depending on Max- equivalence theory (Max-T). This proposed system improves communication to construction topological cluster based on optimized level to produce better performance in distance theory, throughput latency in non-variation delay tolerant.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.3
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pp.99-104
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2022
Convolutional neural network (CNN) generally uses two-stream architecture RGB and optical flow stream for its action recognition function. RGB frames stream display appearance and optical flow stream interprets its action. However, the standard method of using optical flow is costly in its computational time and latency associated with increased action recognition. The purpose of the study was to evaluate a novel way to create a two sub-networks in neural networks. The optical flow sub-network was assigned as a teacher and the RGB frames as a student. In the training stage, the optical flow sub-network extracts features through the teacher sub-network and transmits the information to student sub-network for baseline training. In the test stage, only student sub-network was operational with decreased in latency without computing optical flow. Experimental results shows that our network fed only by RGB stream gets a competitive accuracy of 54.5% on HMDB51, which is 1.5 times better than that on R3D-18.
The effect of Fe and BO3 doping on structure, thermal, and electrical properties of Li1+xFexTi2-x(PO4)3-y(BO3)y (x = 0.2, 0.5)-based glass and glass ceramics was investigated. In addition, their crystallization behavior during sintering and ionic conductivity were also investigated in terms of sintering temperature. FT-IR and XPS results indicated that Fe2+ and Fe3+ ions in Li1+xFexTi2-x(PO4)3-y(BO3)y glass worked as a network modifier (FeO6 octahedra) and also as a network former (FeO4 tetrahedra). In the case of the glass with low substitution of BO3, boron formed (PB)O4 network structure, while boron preferred BO3 triangles or B3O3 boroxol rings with increasing the BO3 content owing to boic oxide anomaly, which can result in an increased non-bridging oxygen. The glass transition temperature (GTT) and crystallization temperature (CT) was lowered as the BO3 substitution was increased, while Fe2+ lowered the GTT and raised the CT. The ionic conductivity of Li1+xFexTi2-x(PO4)3-y(BO3)y glass ceramics were 8.85×10-4 and 1.38×10-4S/cm for x = 0.2 and 0.5, respectively. The oxidation state of doped Fe and boric oxide anomaly were due to the enhanced lithium ion conductivity of glass ceramics.
In this study I construct CAN(Controller Area Network) for automobiles similar to LAN(Local Area Network) and build communication modules in the major part of an automobile to link several sub-systems. Since each station replaces the communication function of sub-systems and has various types of sensor, actuator, controller, and switch, every information about automobile's status is obtained from the network. The manufactured system showed a superior capability. The following is the contents of study. 1. The definition of communication packet through the analysis of CAN protocol. 2. The Design of modules using micro-controller 80C196CA. 3. The Network configuration.
In this study, we applied a deep neural network model to predict four grades of fine dust $PM_{10}$, 'Good, Moderate, Bad, Very Bad' and two grades, 'Good or Moderate and Bad or Very Bad'. The deep neural network model and existing classification techniques (such as neural network model, multinomial logistic regression model, support vector machine, and random forest) were applied to fine dust daily data observed from 2010 to 2015 in six major metropolitan areas of Korea. Data analysis shows that the deep neural network model outperforms others in the sense of accuracy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.241-247
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2022
Ad hoc network is self-organized network powered by battery. The reliability of virtual user identification and channel security are reduced when SNR is low due to limited user energy. In order to solve this problem, a joint virtual user identification and channel security en/decoding method is proposed in this paper. Transmitter-receiver-based virtual user identification code is generated by executing XOR operation between orthogonal address code of transmitter and pseudo random address code of receiver and encrypted by channel security code to acquire orthogonal random security sequence so as to improve channel security. In order to spread spectrum as well as improve transmission efficiency, data packet is divided into 6-bit symbols, each symbol is mapped with an orthogonal random security sequence. Subspace-based method is adopted by receiver to process received signal firstly, and then a judgment model is established to identify virtual users according to the previous processing results. Simulation results indicate that the proposed method obtains 1.6dB Eb/N0 gains compared with reference methods when miss alarm rate reaches 10-3.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1996.11a
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pp.315-325
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1996
본 논문은 ATM network 환경에서 사용할 수 있는 망관리 프로토콜을 적응하는데 있어 최적의 망관리 구성 환경과 최적의 운용 변수를 제시하는데 목적이 있다. ATM 통합 망관리 프로토콜로써 SNMPv2 프로토콜을 사용할 때 polling 주기와 sub Manager의 개수의 변화에 따른 성능과 지연을 시뮬레이션을 통하여 고찰하였다. 폴링 주기의 변화에 따른 결과를 보면 폴링 주기가 작을 때 각 sub manager에 대하여 해당되는 폴링 주기가 작아짐에 따라 폴링 주기가 큰 경우에 비하여 지연이 급격히 증가하는 것을 볼 수 있다. 또한 폴링 주기가 일정한 경우 Sub Manager의 개수의 변화에 따른 성능과 지연을 보면 sub Manager의 개수가 많아지는 경우 각각의 sub manager에 대한 폴링 서비스 시간이 짧아지고 또한 Trap의 발생에 따른 inform Request PDU의 발생이 빈번해 져서 전체 처리율이 감소하는 것을 볼 수 있다. 따라서 폴링주기와 sub Manager의 개수에 따른 최적의 망관리 환경을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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