In this paper, we present the design and implementation of new execution environment named Customizable Architecture for Flexible Execution Environment(CAFEs) that supports the mechanism of protocol customization and service referencing. We introduce a new concept as micro protocols and active services to enhance software reusability. Micro protocol represents a specific algorithm or functionality of existing network protocol and the active service is in charge of binding legacy application and releasing the active network oriented services. The pro-posed active network execution environment is made up of three parts, virtual network system, protocol and service manager, event engine. First, the virtual network system is used to connect each active nodes using virtual network channels which are based on multiple existing protocol layers. Second, the protocol and service manager is responsible for composing micro protocols and active services to develop new network proto-col and service easily. Finally, the event engine is used to detect the automatic transition of system components using event delegation model. To verify the CAFTs, we have an experiment about the delivery of web contents which are suitable for the user's terminals in the wireless Internet environment. As a result. we are able to obtain the availability of developed execution environment.
Spiking neural network is a neural network that applies the working principle of real brain neurons. Due to the biological mechanism of neurons, it consumes less power for training and reasoning than conventional neural networks. Recently, as deep learning models become huge and operating costs increase exponentially, the spiking neural network is attracting attention as a third-generation neural network that connects convolution neural networks and recurrent neural networks, and related research is being actively conducted. However, in order to apply the spiking neural network model to the industry, a lot of research still needs to be done, and the problem of model retraining to apply a new model must also be solved. In this paper, we propose a method to minimize the cost of model retraining by extracting the weights of the existing trained deep learning model and converting them into the weights of the spiking neural network model. In addition, it was found that weight conversion worked correctly by comparing the results of inference using the converted weights with the results of the existing model.
There are several big data-driven advanced research activities such as meteorological climate information, high energy physics, astronomy research, satellite information data, and genomic research data on KREONET. Since the performance degradation occurs in the environment with the existing network security equipment, methods for preventing the performance degradation on the high-performance research-only network and for high-speed research collaboration are being studied. In addition, the recent issue of quantum computers has been a threat to security using the existing encryption system. In this paper, we construct quantum cryptography-based communication network through environment construction and high-performance transmission test that build physical security through quantum cryptography-based communication network in end-to-end high-speed research network. The purpose of this study is to analyze the effect on network performance when performing physical encryption and to use it as basic data for constructing high-performance research collaboration network.
This study aims to comprehensively understand the dynamics of the community network of Community Child Centers and further find out the measures to activate its community network based on the Systems Thinking. The contents of the study are as follows. Firstly, it examines the existing studies on the community network of Community Child Centers and presents the major variables to understand the situation of its community network. Secondly, it analyzes the structure of its causation in order to understand the dynamics of its community network. Lastly, it concludes with the suggestions to activate its community network based on its feedback structure presented in the causal loop diagrams. This study is expected to make a useful and basic material as the first research to dynamically understand the community network issue of the Community Child Centers.
This article describes a function and structure of access network equipment under BcN environment. Access network until now have constructed separately to offer voice, data service. However, simplifies network structure, function that can do traffic concentration, subscriber certification, individual charging, QoS according to service and routing is required in BcN. In this paper, compare method offering by separate system with existing access network and method that offer integrating function inside system for structure of suitable access network to BcN and search structure of access network equipment for desirable access network of hereafter. Composition of this paper is as following. In Chapter 2, establishment history and structure of access network until present. In Chaprte 3, define suitable requirement and functions to BcN. And compare structure for access net work that is new with present. Last Chapter 4, suggests direction of structure of BcN access network and concludes conclusion.
Middleware offers function that user application program can transmit data independently of network device. Connection management about network connection of module is important for normal service of module base personal robot. Unpredictable network disconnection is influenced to whole robot performance in module base personal robot. For this, Middleware must be offer two important function. The first is function of error detection and reporting about abnormal network disconnection. Therefore, middleware need method for network error detection and module management to consider special quality that each network device has. The second is the function recovering that makes the regular service possible. When the module closed from connection reconnects, as this service reports connection state of the corresponding module, the personal robot resumes the existing service. In this paper proposed method of network connection management for to support fault tolerant about network error of network module based personal robot.
International Roaming is a kind of telecommunication service that enables subscribers use the same mobile number when they go abroad and access other service provider's network. International roaming call is made through three network parts-home (original service provider) network, intermediate network, and local (overseas service provider) network. It is not possible to monitor every section of whole roaming service network because service providers do not provide their network management information to other service providers. The limitation causes harsh problem when a service anomaly arises and operators have to confirm the reason of failure. To solve this problem, we propose a scheme that deduces roaming service status of each overseas service provider using internal network management information. SK telecom implemented a international roaming service management system based on the scheme using performance measurement of signaling points, roaming service nodes, and charging data from existing network management systems.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2000.11a
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pp.375-389
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2000
Fuzzy logic ignores some information in the reasoning process. Neural networks are powerful tools for the pattern processing, but, not appropriate for the logical reasoning. To model human knowledge, besides pattern processing capability, the logical reasoning capability is equally important. Another new neural network called neural logic network is able to do the logical reasoning. Because the fuzzy inference is a fuzzy logical reasoning, we construct fuzzy inference network based on the neural logic network, extending the existing rule- inference. network. And the traditional propagation rule is modified. For the search strategies to find out the belief value of a conclusion in the fuzzy inference network, we conduct a simulation to evaluate the search costs for searching sequentially and searching by means of search priorities.
This study attempted to identify the type of social network interventions and barriers to implement them. Few empirical studies have been conducted concerning social network interventions as professional activities. Although social support and social network interventions have been noted as important practice concepts, the existing studies ten us little about how social workers perceive and experience social network interventions. This study used seven types of social network interventions identified in the previous studies. And based on "obstacles to social network interventions scale" developed by Biegel, Tracy & Song (1995), a twenty-two item scale was developed by the authors. The results from this study show that social workers little implement social network interventions such as community empowerment, family caregiver enhancement, and support group, and that they perceive organization characteristics and profession-oriented culture as important obstacles to implement social network interventions. The findings from this study suggest various strategies to address these barriers.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.24
no.1
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pp.23-35
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1998
This article presents a network flow analysis to form flexible machine cells with minimum intercellular part moves and a neural network model to form part families. The operational sequences and production quantity of the part, and the number of cells and the cell size are taken into considerations for a 0-1 quadratic programming formulation and a network flow based solution procedure is developed. After designing the machine cells, a neural network approach for the integration of part families and the automatic assignment of new parts to the existing cells is proposed. A multi-layer backpropagation network with one hidden layer is used. Experimental results with varying number of neurons in hidden layer to evaluate the role of hidden neurons in the network learning performance are also presented. The comprehensive methodology developed in this article is appropriate for solving large-scale industrial applications without building the knowledge-based expert rule for the cellular manufacturing environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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