KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.68-86
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2015
Future wireless network aims to integrate different radio access networks (RANs) to provide a seamless access and service continuity. In this paper, a new resource denotation method is proposed in the WLAN and LTE heterogeneous networks based on a concept of spectral bandwidth mapping. This method simplifies the denotation of system resources and makes it possible to calculate system residual capacity, upon which an economic model-based network selection algorithm is designed in both under-loaded and over-loaded scenarios in the heterogeneous networks. The simulation results show that this algorithm achieves better performance than the utility function-based access selection (UFAS) method proposed in [12] in increasing system capacity and system revenue, achieving load balancing and reducing the new call blocking probability in the heterogeneous networks.
Regression testing is a very costly process performed primarily as a software maintenance activity. It is the process of retesting the modified parts of the software and ensuring that no new errors have been introduced into previously tested source code due to these modifications. A regression test selection technique selects an appropriate number of test cases from a test suite that might expose a fault in the modified program. In this paper, we propose both a regression test selection and prioritization technique. We implemented our regression test selection technique and demonstrated in two case studies that our technique is effective regarding selecting and prioritizing test cases. The results show that our technique may significantly reduce the number of test cases and thus the cost and resources for performing regression testing on modified software.
Kutubi, Abdullah Al Rahat;Hong, Min-Gee;Kim, Choen
대한원격탐사학회지
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제34권1호
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pp.151-166
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2018
This paper compares the four selections of performance used in the application of genetic algorithms (GAs) to automatically optimize multispectral pixel cluster for unsupervised classification from KOMPSAT-3 data, since the selection among three main types of operators including crossover and mutation is the driving force to determine the overall operations in the clustering GAs. Experimental results demonstrate that the tournament selection obtains a better performance than the other selections, especially for both the number of generation and the convergence rate. However, it is computationally more expensive than the elitism selection with the slowest convergence rate in the comparison, which has less probability of getting optimum cluster centers than the other selections. Both the ranked-based selection and the proportional roulette wheel selection show similar performance in the average Euclidean distance using the pixel clustering, even the ranked-based is computationally much more expensive than the proportional roulette. With respect to finding global optimum, the tournament selection has higher potential to reach the global optimum prior to the ranked-based selection which spends a lot of computational time in fitness smoothing. The tournament selection-based clustering GA is used to successfully classify the KOMPSAT-3 multispectral data achieving the sufficient the matic accuracy assessment (namely, the achieved Kappa coefficient value of 0.923).
단말이 망에서 제공받는 데이터 전송율은 단말과 셀 사이의 SINR 뿐만 아니라 셀이 단말에게 할당하는 무선 자원양에 의해서도 결정된다. 따라서 단말이 SINR만을 기준으로 접속할 셀을 선택하면 비록 최대 SINR을 제공하는 셀에 접속한다고 하더라도 최대 서비스율을 제공받지 못할 수도 있다. 또한 네트워크의 입장에서는 SINR을 기준으로 접속 셀이 선택되므로 일부 셀들은 다수의 단말이 접속하는 반면 주변의 다른 셀들은 접속 단말의 수가 적게 되어 셀간 부하 불균형 상태가 발생될 확률이 커지고 이로 인해 이동 통신 시스템의 자원 이용율이 낮아지게 된다. 이에따라 본 논문에서는 SINR뿐만 아니라 셀의 부하를 고려한 접속 셀 선택 방법을 제안한다. 이를 위해 접속 셀 선택 지표로 SINR 대신에 최대 데이터 전송율과 최소 전송율 단절 확률을 제시한다. 제안 기법의 성능 평가를 위한 모의실험 결과 최대 데이터 전송율을 이용한 셀 선택 방법은 타 기법에 비해 시스템 효율과 셀간 부하 균등 측면에서 향상된 성능을 보였으며 최소 전송율 단절 확률을 이용한 셀 선택 방법은 타 기법에 비해 단말의 평균 전송율 단절 확률 측면에서 향상된 성능을 보였다.
이 기종의 네트워크와 시스템 자원으로 구성된 그리드 컴퓨팅 환경에서 대용량 데이터를 빠르고 정확하게 처리하기 위해서는 효과적인 그리드 자원선택이 필수적이다. 이를 위해 본 논문은 의사결정 트리 기법을 이용한 그리드 자원선택 시스템을 제안한다. 이 시스템은 자원 정보를 기록한 데이터 셋을 바탕으로 사용자들이 선택하는 자원들을 처리 할 데이터의 특성과 사용자의 요구사항으로 분석해서 자원선택을 위한 의사결정 트리를 구축한다. 그리드 사용자의 자원 요청 시 의사결정 트리를 탐색하여 사용자 요구 및 작업 특성에 적합한 자원들을 선택하여 작업을 할당함으로써 사용자 만족도를 향상시킴은 물론 전체 그리드 시스템의 성능을 개선한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 의사결정 트리 기반의 그리드 자원선택 시스템이 기존 그리드 자원선택 시스템인 Condor-G 및 Nimrod-G와 비교하여 더 높은 작업 처리율 및 자원 이용률과 더 적은 작업 손실 및 처리시간을 제공함으로써 그리드 자원선택 및 데이터 분산 처리에 효과적이라는 사실을 증명한다
본 연구에서는 비즈니스 프로세스 관리(Business Process Management, BPM) 환경에서 자원의 성능에 영향을 미치게 되는 여러 요소를 고려하여 인적자원을 선택하는 방법론을 개발한다. 스케줄링에 있어서 자원의 선택 문제는 작업 수행도에 직접적인 영향을 미치기 때문에 중요한 문제로 인식되어져 왔다. 비록 많은 문제에 있어서 전통적인 자원선택 방법론이 의미를 가져왔으나, 인적자원을 다루는데 있어서는 가장 좋은 방법론이라고 볼 수 없다. 인적자원은 작업부하, 작업소요시간, 작업간 시간 등의 다양한 요소에 의해서 영향을 받는 특이한 요소이며 본 연구는 이러한 다양한 요소를 고려하여 작업자를 선택하는 방법론을 제시한다. 이를 위해서 베이지안 네트워크를 사용하며, 앞서 기술한 여러 요소들을 한꺼번에 고려하기 위한 베이지안 선택규칙(Bayesian Selection Rule, BSR)을 도입하였다. 또한, 시뮬레이션을 통해서 본 연구에서 개발된 방법론이 대기시간, 작업수행시간과 사이클 타임을 줄일 수 있음을 보였다.
Radio wave is the valuable resources in $21^{st}$ century. It will be widely used in various applications such as DMB, USN, telematics, and home network as well as mobile and wireless communications. Cognitive Radio technology is devised to maximize the utilization of radio resources by sensing near-by spectrum and dynamic and allocating free resources dynamically and adaptively. Wireless links for the secondary user need to be frequently switched to idle frequencies during the transmission of multimedia data in the cognitive radio based system. This may cause delay and information loss, and QoS degradations occur inevitably. The efficient frequency allocation scheme is necessary to support the seamless multimedia service to the secondary user while maintaining QoS of the primary user. This paper suggests a frequency selection scheme which considers other parameters such as cell load, data rate, and available bandwidth than just received signal strength during the frequency selection process. The performance of our proposed scheme is analyzed by simulation.
Artificial Neural Networks (ANN) is a powerful tool for addressing various practical problems and it has been extensively applied in areas of water resources. In this study, Artificial Neural Networks (ANNs) were developed for flood forecasting at specific locations on the Han River. The Partial Mutual Information (PMI) technique was used to select input variables for ANNs that are neither over-specified nor under-specified while adequately describing the underlying input-output relationships. Historical observations including discharges at the Paldang Dam, flows from tributaries, water levels at the Paldang Bridge, Banpo Bridge, Hangang Bridge, and Junryu gauge station, and time derivatives of the observed water levels were considered as input candidates. Lagged variables from current time t to the previous five hours were assumed to be sufficient in this study. A three-layer neural network with one hidden layer was used and the neural network was optimized by selecting the optimal number of hidden neurons given the selected inputs. Given an ANN architecture, the weights and biases of the network were determined in the model training. The use of PMI-based input variable selection and optimized ANNs for different sites were proven to successfully predict water levels during flood periods.
This thesis is analysing localization of human resources recruitment in the overseas investment of the Korean firms. The main results of the analysis can be summarized as follows: first, Korean overseas local corporations have achieved localization for physical workers. But localization above middle manager level is very poor. Second, local corporations are managed by the employee from Korean parent company. Third, parent company mentioned language ability, work process ability of local business, responsibility, leadership as selection basis for the workers in overseas local corporations. Localization propel strategy of local corporation human resources recruiting : (1) human resources recruiting strategy is the strategy of outsider. simple global human resources recruiting strategy is the recruiting of person dispatched from headquarter rather than local human resources (2) human resources recruiting strategy is the strategy of multidomestication. multidomestication human resources recruiting strategy is the strategy to use in case of stabilization in local area.
이 논문에서는 디지털 포맷의 기본 유형을 정의하였고, 미국의 NISO와 LC, 그리고 덴마크의 국가 및 대학 도서관/왕립 도서관의 디지털 포맷 선정 기준의 사례를 소개하였다. 이를 분석 및 종합하여 5가지 유지관리 측면의 선정 요인(설명성, 독립성, 일관성, 범용성, 품질)과 품질 및 기능성 선정 요인을 얻었다. 이를 기반으로 도서관을 위한 디지털 정보자원에 대한 포맷 선정 전략을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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