The purpose of the study was to investigate the relationship between the communication status in group and the semantic network of science gifted students. Seven small groups, 5 members in each, participated in small group activities, in which they discussed the calculation of earth density. Both the communication status in group and the semantic network of science gifted students were analyzed using KrKwic, Ucinet 6.0 for Windows. As a result, the semantic network of prime movers in group represented more frequently used words, lesser rate of component, and higher density than that of out lookers. It means that the prime movers have coherent knowledge compared to out lookers, and they output more knowledge for problem solving than out lookers. Therefore, the results of this study may be applied to evaluating the cognitive level of science gifted students and group organization for small group activity.
This paper presents a novel approach for assigning group keys within a dynamic swarm unmanned system environment. In this environment, multiple groups of unmanned systems have the flexibility to merge into a single group or a single unmanned system group can be subdivided into multiple groups. The proposed protocol encompasses two key steps: group key generation and sharing. The responsibility of generating the group key rests solely with the leader node of the group. The group's leader node employs a secret sharing scheme to fragment the group key into multiple fragments, which are subsequently transmitted. Nodes that receive these fragments reconstruct a fresh group key by combining their self-generated secret fragment with the fragment obtained from the leader node. Subsequently, they validate the integrity of the derived group key by employing the hash function. The efficacy of the proposed technique is ascertained through an exhaustive assessment of its security and communication efficiency. This analysis affirms its potential for robust application in forthcoming swarm unmanned system operations scenarios characterized by frequent network group modifications.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.7
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pp.837-844
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2015
A research of Social Network is focused to the single node and link. But when we consider the complexity of Social Network, I think we need the analysis of integrated influence by multiple nodes that satisfied with specific condition. But, the study of this area don't process apart from Sub-network concept. The purpose of this paper is to focus on the analysis of influence by multiple nodes. For it, I define a new term as Group Node, and it express multiple nodes that satisfied a specific condition. And I propose a method for reconstruction by using Group Node in Social Network. and I make a program that produce a Group Node satisfied with a special condition by using Genetic Algorithm, and show the result. I hope this result can be a start point of the Social Network analysis based on Group Node.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.11
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pp.5229-5252
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2016
With proliferation of diverse network access technologies, users demands are also increasing and service providers are offering a Quality of Service (QoS) to satisfy their customers. In roaming, a mobile node (MN) traverses number of available networks in the heterogeneous wireless networks environment and a single operator is not capable to fulfill the demands of user. It is crucial task for MN for selecting a best network from the list of networks at any time anywhere. A MN undergoes a network selection situation frequently when it is becoming away from the home network. Multiple Attribute Group Decision (MAGD) method will be one of the best ways for selecting target network in heterogeneous wireless networks (4G). MAGD network selection process is predominantly dependent on two steps, i.e., attribute weight, decision maker's (DM's) weight and aggregation of opinion of DMs. This paper proposes Multi-Attribute Intuitionistic Fuzzy Group Decision Method (MAIFGDM) using TOPSIS for the selection of the suitable candidate network. It is scalable and is able to handle any number of networks with large set of attributes. This is a method of lower complexity and is useful for real time applications. It gives more accurate result because it uses Intuitionistic Fuzzy Sets (IFS) with an additional parameter intuitionistic fuzzy index or hesitant degree. MAIFGDM is simulated in MATLAB for its evaluation. A comparative study of MAIFDGM is also made with TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS in respect to decision delay. It is observed that MAIFDGM have low values of decision time in comparison to TOPSIS and Fuzzy-TOPSIS methods.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.3
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pp.75-85
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2016
MANET is a network composed only mobile network having limited resources and has dynamic topology characteristics. Therefore, every mobile node acts as a route and delivers data by using multi-hop method. In particular, group communication such as multicast is desperately needed because of characteristics such as battery life of limited wireless bandwidth and mobile nodes. However, the multicast technique can have different efficient of data transmission according to configuring method of a virtual topology by the movement of the nodes and the performance of a multicast can be significantly degraded. In this paper, the region based security multicast technique is proposed in order to increase the efficiency of data transmission by maintaining an optimal path and enhance the security features in data transmission. The group management node that manages the state information of the member nodes after the whole network is separated to area for efficient management of multicast member nodes is used. Member node encrypts using member key for secure data transmission and the security features are strengthened by sending the data after encrypted using group key in group management node. The superiority of the proposed technique in this paper was confirmed through experiments.
The effective management of knowledge has become one of the critical success factors in current organizations. In spite of the extensive use of Knowledge Management System (KMS), useful information and knowledge resources are still transmitted through personal networks among people in organizations. Thus, social network theory which focuses on social relationships in organization can be a fruitful theoretical resource for enhancing Knowledge Management (KM) performances. In this study, we investigate the effects of intra-team network characteristics (i.e., group density and degree of centralization) and external boundary spanning activities on knowledge management performances of a team. We also acknowledge that all group members do not necessarily agree on the team goal and actively disseminate useful information and knowledge. Drawing on the political perspective on KM which emphasizes the role of trust among group members, we examine the mediating effects of team trust between internal/external network characteristics and KM performances. From the data of 220 teams in financial companies in Korea, we found that: (1) group density had positive effects on KM performances (i.e., knowledge creation, sharing, and use). (2) However, centralization was not significantly associated with KM performances. (3) Team trust was found to be an important factor mediating the relationship between intra-team network characteristics, boundary spanning activities, and KM performances. Based on these results, we discuss and suggest possible implications of the findings when designing and implementing KM practices.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.17
no.4
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pp.398-414
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1992
For designing the radar integrated data network, we construct the network structure with a spatial hierarchy decomposition scheme. The RIDN can be decomposed into several subnet classes, those of which are composed of the several group classes of radar sits, In a group class, the communication nodes of a radar site are modeled by the software modules formulated with the statistical attributes of discrete events. And we get the analysis over the network through the separately constructed infra group level models which were coded with the C language. After constructing the local area network with these infra models through the proper data links. We got the analysis of the communication performance of inner models and the global network.
고압 배전선로를 전력선통신망으로 활용하기 위하여는 고압 배전선로에 대한 입력 임피던스에 대한 정확한 이론적 고찰과 실선로에서의 측정을 통한 검증이 요구된다. 본 논문에서는 고압 배전선로용 신호결합장치의 등가회로를 바탕으로 고압 전력선통신시스템의 입출력 모뎀을 제안한다. 제안된 시스템입출력 모델을 바탕으로 고압 배전선로의 고주파(2-30MHz) 대역의 입력 임피던스를 계산한다. 고압 배전선로 통신 입출력 모델에서 지면의 유전상수, 전력선의 길이, 지면의 도전율에 따른 배전선로 입력 임피던스의 이론적 분석과 실 선로에서의 입력 임피던스 측정 결과를 소개한다.
기업체나 연구소와 같은 전자기자재의 사용이 많은 곳에서 효율적인 기자재 관리는 필수적이다. 이에 따라 모든 기자재를 관리하는 데이터베이스의 필요성이 대두된다. 본 논문은 데이터베이스를 카운터가 내장된 기자재로부터 추가적인 망의 포설 없이 기존의 전력선을 이용하여 음성통신과 초고속 통신이 가능한 전력선 통신(PLC:Power Line Communications)[1]를 통해 데이터베이스를 수집하고 수집된 데이터베이스를 무선으로 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하는데 그 목적이 있다. 이 시스템의 구현을 위해 ARM9 core를 기반으로 한 임베디드 리눅스 시스템에 웹서버, 무선프로토콜 등을 포팅하여 무선네트워크가 가능한 PDA, 노트북 등을 이용하여 손쉽게 모니터링 할 수 있는 시스템을 구현하고자 했다.
In this paper, we design a Linear Quadratic Gaussian controller for the active suspension. We can improve the inherent suspension problem, trade-off between the ride quality and the suspension travel by selecting appropriate weights in the LQ-objective function. Because any definite rules for selecting weights do not exist, we use an optimization-algorithm, Evolution Strategy (ES) to find the proper control gains for selected frequencies, which have major effects on the vibrations of the vehicle's state variables. The frequencies and proper control gains are used for the neural network data. During a vehicle running, the trained on-line neural network is activated and provides the proper gains for non-trained frequencies. For the full-state feedback control, Kalman filter observes the full states and Fourier transform is used to detect the frequency of the road.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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