In this paper, we present forecasting ozone concentration with decision support system. Since the mechanism of ozone concentration is highly complex, nonlinear, and nonstationary, modeling of ozone prediction system has many problems and results of prediction are not good performance so far. Forecasting ozone concentration with decision support system is acquired to information from human knowledge and experiment data. Fuzzy clustering method uses the acquisition and dynamic polynomial neural network gives us a good performance for ozone prediction with ability of superior data approximation and self-organization.
본 논문은 멀티밴드 해양통신망에서 선적 정보를 주기적으로 전송할 때 발생하는 비용을 최소화하기 위해 가용한 네트워크의 전송 비용과 주어진 허용 가능한 최대 지연 범위 이내에서 예상되는 최소 평균 전송 비용을 비교하여 전송 시점을 결정하는 방안을 제시한다. 이때 전송 시점과 해당 네트워크의 선택 과정을 Markov Decision Process (MDP)로 모델링하며, 이에 따라 각 밴드에서의 채널 상태를 2-State Markov Chain으로 모델링하고 평균 전송 비용을 Stochastic Dynamic Programming을 통해 계산한다. 이를 통해 최소 비용의 망 선택 방식이 도출되었으며, 제안된 방식을 사용할 때 고정 주기를 사용하여 정보를 전송하는 방식에 비해 상당한 망 사용 비용을 절감할 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 보인다.
자가적응형 시스템은 다양한 환경에서 시스템의 목표를 달성할 수 있도록 스스로 행동이나 세부 목표 등을 바꿀 수 있는 능력이 요구된다. 기존의 관련 연구들은 목표의 만족도를 평가하고 예측하기 위한 유틸리티 함수 및 각 목표를 만족시키기 위한 정책들을 설계 시에 결정하여 런타임의 다양한 상황에 적응한다. 그러나 설계 시점에서 시스템이 배치될 환경에 대해 완벽히 예측할 수 없기 때문에 적절한 적응성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 상기의 문제에 대응하기 위해 시스템 상황 정보를 나타내는 환경정보와 목표모델을 동적 결정 네트워크로 설계하고, 이에 실시간 환경정보를 반영하여 목표의 만족도를 평가하고 예측한다. 또한 실시간 정보를 통한 설계된 모델의 갱신 기법과, 해당 기법에 기반하여 동적 환경에 적절히 대응 가능한 자가적응형 시스템을 위한 동적 의사결정 기술을 제시한다. 제안 방법론의 검증을 위해 로보코드에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.
LED-ID (Light Emitting Diode-Identification) network is envisioned to be the next generation indoor wireless communication medium by which simultaneously high speed data transmission, identification, and illumination are possible. In spite of being extremely promising, it suffers from much impairment. Signals having different propagation paths can suffer from delays, and phase shifts which will eventually result interference. The probability of interference is also increased when communication links are established between a tag and several readers. Therefore it is necessary to reduce the interference in LED-ID network to ensure quality of service. It is possible to avoid interference by knowing the information about readers prior to assign the available spectrum. In this paper, we have proposed dynamic spectrum decision using cognitive radio concept. The simulation results justify that the proposed scheme is better than the conventional scheme.
Many researches have been conducted to achieve improvement in distributed system that connects multiple computer systems via communication lines. Among others, the load balancing and file migration are considered to have significant impact on the performance of distributed system. The dynamic file migration algorithm common in distributed processing system involved complex calculations of decision function necessary for file migration and required migration of control messages for the performance of decision function. However, the performance of this decision function puts significant computational strain on computer. As one single network is shared by all computers, more computers connected to network means migration of more control messages from file migration, causing the network to trigger bottleneck in distributed processing system. Therefore, it has become imperative to carry out the research that aims to reduce the number of control messages that will be migrated. In this study, the learning automata was used for file migration which would requires only the file reference-related information to determine whether file migration has been made or determine the time and site of file migration, depending on the file conditions, thus reflecting the status of current system well and eliminating the message transfer and additional calculation overhead for file migration. Moreover, mathematical model for file migration was described in order to verify the proposed model. The results from mathematical model and simulation model suggest that the proposed model is well-suited to the distributed system.
The purpose of this study is to develop a dynamic DSS (Decision Support System) interfaced with GIS (Geographic Information System) and agriculture information network, In this study, DSS was developed to assist services which required tremendous and real time data in national scale. The data transmitte'd from the local area by the agriculture network were stored in DBMS (Data Base Management System) and analyzed by GIS. GIS and database tools used in this study were ARC/INFO 7.1.1 and INFORMIX 4.0. ACSAS (Agriculture Calamity Service Asist System) by the system prototype was constructed to solve the problem about the drought counterplan service which was to take the responsibility in the Ministry of Agriculture. It was easy to transfer, process, and analyze the information using the system. Specially, the meteological, the reservoir storage rate and the drought counterplan information were spatially analyzed by the functions of GIS.
Open Decision Support System(DSS) is an automated and transparent system that is built to be shared both within and across organizations. The open DSS has been thought to be a set of decision components that are communicating through Web protocols. These characteristics intuitively invite the Web services concepts, which are currently one of the new trends in network-based business services. However, web services still are not active enough to be autonomous, and to provide for composing functionalities. These lead to the motivation on building a sophisticated web service to contain these features and to utilize web services on behalf of the user. This paper aims to propose a new concept of Meta Web Service, a web service-based open DSS. Decision modules in a dynamic and open DSS can be viewed as a web service. The Meta Web Service understands the users problem statement with ontology, performs web service discovery, web service composition, and automatically generates codes for composite web service execution. A prototype of example web service has been developed to show the feasibility of the proposed idea.
네트워크의 QoS를 지원하기 위해서는 환경변화에 동적으로 대처할 수 있는 자원관리 시스템이 필요하며, 이를 위해 고전적인 제어기술 분야에 사용되는 적응적인 시스템을 도입할 수 있다. 제어기술의 적용을 위해서는 네트워크의 대역폭 할당에 따른 전송률 응답특성을 구현해주는 모델의 개발이 필수적이라고 할 수 있다. 본 연구에서는 두 가지 방식의 네트워크 모델을 제안하였다. 첫째는 "동적 시스템 모델"이며 다른 하나는 "통계학적 모델"이다. 동적 시스템 모델은 네트워크의 동적 특성을 고려하여 도입하였으며, 통계학적 모델은 측정된 전송량 데이터의 분포를 고려하여 도입하였다. 제시된 두 모델의 인자 결정을 위해 최적화 기법을 사용하였으며, 제시된 두 모델이 실제 네트워크의 동작과 유사함을 살펴보았다.
Performance management of computer networks is intended to improve a given network performance in order for more efficient information exchange between subsystems of an integrated large-scale system. Importance of perfomance management is growing as many functions of the large- scale system depend on the quality of communication services provided by the network. The role of performance management is to manipulate the adjustable protocol parameters on line so that the network can adapt itself to a dynamic environment. This can be divided into two subtasks : performance evaluation to find how changes in protocol parameters affect the network performance and decision making to determine the magnitude and direction of parameter adjustment. This paper is the first part of the two papers focusing on conceptual design, development, and evaluation of performance management for token bus networks. This paper specifically deals with the task of performance evaluation which utilizes the principle of perturbation analysis of discrete event dynamic systems. The developed algorithm can estimate the network performance under a perturbed protocol parameter setting from observations of the network operations under a nominal parameter setting.
In this paper, we present forecasting ozone concentration with decision support system. Forecasting ozone concentration with decision support system is acquired to information from human knowledge and experiment data. Fuzzy clustering method uses the acquisition and dynamic polynomial neural network gives us a good performance for ozone prediction with ability of superior data approximation and self-organization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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