Recently, the traffic volume of mobile communications increases rapidly and the small-cell is one of the solutions using two offload schemes, i.e., local IP access (LIPA) and selected IP traffic offload (SIPTO), to reduce the end-to-end delay and amount of mobile data traffic in the core network (CN). However, 3GPP describes the concept of LIPA and SIPTO and there is no decision algorithm to decide the path from source nodes (SNs) to destination nodes (DNs). Therefore, this paper proposes a dynamic mobile data traffic offload scheme using small-cells to decide the path based on the SN and DN, i.e., macro user equipment, small-cell user equipment (SUE), and multimedia server, and type of the mobile data traffic for the real-time and non-real-time. Through analytical models, it is shown that the proposed offload scheme outperforms the conventional small-cell network in terms of the delay of end-to-end mobile data communications and probability of the mobile data traffic in the CN for the heterogeneous networks.
GIS는 속성자료와 관련하여 공간자료를 다루는데 강력한 수단이다. 그러나 GIS는 동적인 계획문제(dynamic planning problems)를 다루는데 있어서 분석기능과 인터페이스기능이 부족하다. 의사결정지원 체계(Decision Support Systems: DSS)는 그래픽사용자인터페이스(Graphic User Interface: GUI)기능, 모델링기능과 데이터베이스기능을 제공하여 GIS의 부족한 면을 보완한다. DSS의 새로운 분류인 공간의사 결정지원체계(Spatial Decision Support Systems: SDSS)는 공간차원의 문제를 취급할 시 표현기능, 기본적인 분석기능, 그리고 공간, 비공간자료 취급기능과 같은 GIS의 기능과 그래픽사용자인터페이스기능, 모델링기능, 그리고 데이터베이스기능과 같은 DSS의 기능을 통합한다. 계획지원체계(Planning Support Systems: PSS)는 SDSS의 기능에 더 진보된 공간분석기능과 시간기능을 추가한다. 이 연구에서는 GIS, 가치공학(value engineering: VE), 그리고 생애주기비용(life cycle costing: LCC)에 의한 토지이용계획에 따른 상수도관망의 용량확장을 위한 PSS의 구축에 초점을 맞추고자 한다. 이러한 PSS는 토지이용계획에 따른 상수도 필요량을 공급하고 도시성장 규제를 위한 일련의 용량확장대안을 작성하고 도시성장에 연관되는 상수도관망의 투자에 관한 문제를 다룬다.
The ozone forecasting systems have many problems because the mechanism of the ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary. Also, the results of prediction are not a good performance so far, especially in the high-level ozone concentration. This paper describes the modeling method of the ozone prediction system using neuro-fuzzy approaches and fuzzy clustering. The dynamic polynomial neural network (DPNN) based upon a typical algorithm of GMDH (group method of data handling) is a useful method for data analysis, identification of nonlinear complex system, and prediction of a dynamical system.
현재 차량 내 네트워크에서 주로 쓰이는 CAN 프로토콜은 네트워크 내에 다수의 노드가 연결되어 동작하는 경우 우선순위가 낮은 메시지의 전송지연이 심각하게 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 다양한 제어 방법들이 제안되어 시험되고 있는데, 본 논문에서는 동적 ID 차당 기법을 연로전지 하이브리드 자동차 네트워크 시스템에 적용하여 각 장치들간의 메시지 전송 지연문제를 해결 하며, 또한 이로 인해 발생하는 차량 내 네트워크 시스템의 수행 주기 변화의 문제점을 샘플링 주기 결정 기법을 이용하여 효율적으로 해결하였다.
Fuzzy logic, neural network, fuzzy-neural network play an important as the key technology of linguistic modeling for intelligent control and decision making in complex systems. The fuzzy-neural network (FNN) learning represents one of the most effective algorithms to build such linguistic models. This paper proposes learning approach of fuzzy-neural network by immune algorithm. The proposed learning model is presented in an immune based fuzzy-neural network (FNN) form which can handle linguistic knowledge by immune algorithm. The learning algorithm of an immune based FNN is composed of two phases. The first phase used to find the initial membership functions of the fuzzy neural network model. In the second phase, a new immune algorithm based optimization is proposed for tuning of membership functions and structure of the proposed model.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제20권2호
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pp.177-191
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2013
Social network has been expected to increase the value of social capital through online user interactions which remove geographical boundary. However, online users in social networks face challenges of assessing whether the anonymous user and his/her providing information are reliable or not because of limited experiences with a small number of users. Therefore. it is vital to provide a successful trust model which builds and maintains a web of trust. This study aims to propose a prediction method for the interpersonal trust which measures the level of trust about information provider in Facebook. To develop the prediction method. we first investigated behavioral research for trust in social science and extracted 5 antecedents of trust : lenience, ability, steadiness, intimacy, and similarity. Then we measured the antecedents from the history of interactive behavior and built prediction models using the two decision trees and a computational model. We also applied the proposed method to predict interpersonal trust between Facebook users and evaluated the prediction accuracy. The predicted trust metric has dynamic feature which can be adjusted over time according to the interaction between two users.
Considering the growth of blockchain technology, the research aims to transform the efficiency of recommending optimal coffee suppliers within the complex supply chain network. This transformation relies on the extraction of vital transactional data and insights from stakeholders, facilitated by the dynamic interaction between the application interface (e.g., Rest API) and the blockchain network. These extracted data are then subjected to advanced data processing techniques and harnessed through machine learning methodologies to establish a robust recommendation system. This innovative approach seeks to empower users with informed decision-making abilities, thereby enhancing operational efficiency in identifying the most suitable coffee supplier for each customer. Furthermore, the research employs data visualization techniques to illustrate intricate clustering patterns generated by the K-Means algorithm, providing a visual dimension to the study's evaluation.
최근 소셜네트워크를 기반으로 하는 소셜커머스(social commerce)가 각광받고 있다. 소셜네트워크와 연동한 소셜커머스 서비스는 소비자간 고도의 소통 수단이 되고 있으며, 유통방식의 새로운 패러다임을 제시하고 있다. 할인의 폭을 크게 하거나 다양한 이벤트를 통한 거래촉진, 동네의 상권 활성화에 기여하는 등의 역할을 하고 있다. 종래의 온라인 상거래와는 달리 역동성, 신속성, 개방성 등을 특성으로 하는 소셜커머스는 사이트의 디자인이 구매의사결정에 영향을 많이 미칠 수 있다고 전제하였다. 본 연구는 소셜커머스를 사용 중인 20대를 대상으로 실증 연구하였으며, 이를 통해 소셜커머스 사이트의 디자인요인이 구매결정요인에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 연구 결과 구매 의사결정에 가장 많이 영향을 주는 요인은 사용 용이성임을 시사점으로 제시하였고, 소셜커머스 사이트를 설계하거나 업그레이드를 준비 중인 기업 혹은 책임자에게 도움이 될 것으로 판단된다.
인지 라디오가 무선통신을 효과적으로 수행하기 위해서, 가장 좋은 주파수 대역을 얻기 위해 수행해야 할 중요한 기능은 스펙트럼을 검출하고 결정하는 것이다. 이러한 것들은 서로 다른 요구조건을 갖는 사용자들이나 서로 다른 특성들을 갖는 채널들이 존재하는 이종 네트워크에서 더욱 나빠진다. 본 연구의 주요한 목적은 이종 인지 무선 네트워크에서 새로운 스펙트럼 결정 알고리즘을 설계하고 분석한다. 이것을 위해, 우선 인지 사용자들을 그들이 요구하는 서비스 품질(QoS)에 따라 서로 다른 트래픽 클래스들로 분류한다. 중앙 집중형 제어 형태로 동작하는 그룹단위의 협력 스펙트럼 검출은 하나의 트래픽 클래스내의 사용자들에 의해서 검출과정이 수행되며, 이 센싱 결과들은 나머지 트래픽 사용자들과 공유하는 형태이다. 다음은 사용자 요구조건들과 검출된 스펙트럼 채널 특성들에 따라 최적의 사용 가능한 대역을 선택하기 위해 계층 분석법(AHP)을 사용한다. 또한 스펙트럼 결정 알고리즘으로 효용함수를 사용한다. 시뮬레이션 분석 결과로서, 제안된 시스템은 가장 좋은 이용 가능한 스펙트럼 채널들을 효율적으로 선택할 수 있음을 보여주며, 시스템 구성의 복잡성을 감소시켜 줄 수 있음을 보여준다.
PURPOSES : The purpose of this study is to check the possibilities of traffic pattern analysis using MatSIM for urban road network operation in incident case. METHODS : One of the stochastic dynamic models is MatSIM. MatSIM is a transportation simulation tool based on stochastic dynamic model and activity based model. It is an open source software developed by IVT, ETH zurich, Switzerland. In MatSIM, various scenario comparison analyses are possible and analyses results are expressed using the visualizer which shows individual vehicle movements and traffic patterns. In this study, trip distribution in 24-hour, traffic volume, and travel speed using MatSIM are similar to those of measured values. Therefore, results of MatSIM are reasonable comparing with measured values. Traffic patterns are changed according to incident from change of individual behavior. RESULTS : The simulation results and the actual measured values are similar. The simulation results show reasonable ranges which can be used for traffic pattern analysis. CONCLUSIONS : The change of traffic pattern including trip distribution, traffic volumes and speeds according to various incident scenarios can be used for traffic control policy decision to provide effective operation of urban road network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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