The objective of this study has two folds. The first is to investigate current global certification system and the second is to suggest some possible solutions for expanding global e-trade networks. Both research and industrial communities recognize the importance of global certification problems in connection with global e-trade payment because global e-trade volume continue to grow. But not many research results have been reported to the communities in identifying some barriers against active global certification systems. This paper intents to suggest some possible solutions for improved global certification system and the results are summarized as follows: First, strict certification structure has to be relaxed by considering diverse mutual certification methods in global e-trade practice. This paper provides some comparative results about mutual certification methods among different nations. Second, numerous business models have to be derived such that they can be applied to other global certification applications than global e-trade. Third, global certified networks have to be expanded beyond mutual certification level. Once the certified structure among different nations have been established then diverse certified authority channels have to be implemented. Finally, since Korea has already established very good public certification infrastructure within the nation this platform has to be positioned in the center of global e-trade networks. This paper has of course to accept a critique such as this study provided limited results to generalized global e-trade certification model, and therefore empirical study for assessing robust model should be pursued in the future.
The satellite networks provide global coverage. The integration of terrestrial networks with a satellite network is the most attractive approach to develop a global communication system. The IP Multimedia Subsystem (IMS) is intended to be the system that will merge the internet with the telecom world. A user with a dual-mode terminal can access both the satellite network and terrestrial network. The seamless handoff between two networks and a user's QoS level is the major issue concerning this integration. In this paper, we propose IMS-based satellite/terrestrial integrated network architecture for a global communication system. Based on the proposed architecture, an inter-network handoff and end-to-end soft QoS procedure is discussed. Our proposed soft QoS scheme is also analyzed to calculate the number of rejected calls.
This paper discusses the influence of input conductance on the convergece of the continuous Hopfield neural networks. The convergence has been analyzed for the input and output nodes of neurons. Also, the characteristics of equilibrium points has been analyzed depending on different values of the input conductance.
In this paper cellular neutral networks with time-varying delays and continuously distributed delays are considered. Without assuming the global Lipschitz conditions of activation functions, some sufficient conditions for the existence and exponential stability of the almost periodic solutions are established by using the fixed point theorem and differential inequality techniques. The results of this paper are new and complement previously known results.
본 논문에서는 방사 기저함수 네트워크의 파라미터를 전 영역에서 최적화하는 학습 알고리즘을 제안한다. 기존의 학습 알고리즘들은 지역 최적화만을 수행하기 때문에 성능의 한계가 있고 최종 결과가 초기 네트워크 파라미터 값에 크게 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 하이브리드 모의 담금질 기법은 모의 담금질 기법의 전 영역 탐색 능력과 경사 기반 학습 알고리즘의 지역 최적화 능력을 조합하여 전 파라미터 영역에서 해를 찾을 수 있도록 한다. 제안하는 기법을 함수 근사화 문제에 적용하여 기존의 학습 알고리즘에 비해 더 좋은 학습 및 일반화 성능을 보이는 네트워크 파라미터를 찾을 수 있으며, 초기 파라미터 값의 영향을 크게 줄일 수 있음을 보인다.
We analyzed the structures and properties of the global financial market networks using social network analysis approach. The Minimum Spanning Tree (MST) lengths and networks of the global financial markets based on the correlation coefficients have been analyzed. Firstly, similar to the previous studies on the global stock indices using MST length, the diversification effects in the global multi-asset portfolio can disappear during the crisis as the correlations among the asset class and within the asset class increase due to the system risks. Second, through the network visualization, we found the clustering of the asset class in the global financial markets network, which confirms the possible diversification effect in the global multi-asset portfolio. Meanwhile, we found the changes in the structure of the network during the crisis. For the last one, in terms of the degree centrality, the stock indices were the most influential to other assets in the global financial markets network, while in terms of the betweenness centrality, Gold, Silver and AUD. In the practical perspective, we propose the methods such as MST length and network visualization to monitor the change of the correlation risk for the risk management of the multi-asset portfolio.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권3호
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pp.135-149
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2008
Traditional attack detection schemes based on packets or flows have very high computational complexity. And, network based anomaly detection schemes can reduce the complexity, but they have a limitation to figure out the pattern of the distributed global scale network attack. In this paper, we propose an efficient and fast method for detecting distributed global-scale network attack symptoms in high-speed backbone networks. The proposed method is implemented at the aggregate traffic level. So, our proposed scheme has much lower computational complexity, and is implemented in very high-speed backbone networks. In addition, the proposed method can detect attack patterns, such as attacks in which the target is a certain host or the backbone infrastructure itself, via collaboration of edge routers on the backbone network. The effectiveness of the proposed method are demonstrated via simulation.
Feed-forward neural networks have been widely used as function approximation tools in the context of global approximate optimization. In the present study, a wavelet neural network (WNN) which is based on wavelet transform theory is suggested as an alternative to a traditional back-propagation neural network (BPN). The basic theory of wavelet neural network is briefly described, and approximation performance is tested using a nonlinear multimodal function and a composite rotor blade analysis problem. Laplacian of Gaussian function, Mexican function, and Morlet function are considered during the construction of WNN architectures. In addition, approximation results from WNN are compared with those from BPN.
International journal of advanced smart convergence
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제4권1호
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pp.71-87
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2015
Mobile users want to be provided with undisrupted network services when they navigate on the Next-Generation (NG) wireless networks. For that, interlocking with a heterogeneous network is important, but there have been few studies on the method for guaranteeing global mobility. Thus, this paper proposes the Proxy-LMA technique, the mobile IP-based global inter-networking system, to enhance global mobility and interoperability within the Next-Generation (NG) network environment. The purpose of the proposed Proxy-LMA system is to expand the boundary of the mobility with regards to the existing mobility management protocol (PMIPv6 and MIPv6) in order to guarantee global mobility and interoperability within the heterogeneous network environment. The results of the performance evaluation showed that the proposed Proxy-LMA system was more efficient than other methods from the standpoint of signaling cost and delay in the heterogeneous network environment.
The paper describes the study of global approximate optimization utilizing soft computing techniques such as genetic algorithms (GA's), neural networks (NN's), and fuzzy inference systems(FIS). GA's provide the increasing probability of locating a global optimum over the entire design space associated with multimodality and nonlinearity. NN's can be used as a tool for function approximations, a rapid reanalysis model for subsequent use in design optimization. FIS facilitates to handle the quantitative design information under the case where the training data samples are not sufficiently provided or uncertain information is included in design modeling. Properties of soft computing techniques affect the quality of global approximate model. Evolutionary fuzzy modeling (EFM) and adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) are briefly introduced for structural optimization problem in this context. The paper presents the success of EFM depends on how optimally the fuzzy membership parameters are selected and how fuzzy rules are generated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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