It is important for communication networks to possess the capability to overcome failures and provide survivable services. We address modeling and analysis of performability affected by both performance and availability of system components for a token ring network under failure and repair conditions. Stochastic reward nets (SRN) is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, hierarchical SRN modeling techniques are used to overcome state largeness problem. The upper level model is used to compute availability and the lower level model captures the performance. And Normalized Throughput Loss (NTL) is obtained for the composite ring network for each node failures occurrence as a performability measure. One of the key contributions of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performability analysis for a token ring network under SRN reward concepts.
최근에 인터넷과 모바일 장치가 널리 보급되면서 해커들이 네트워크를 이용해 공격하는 횟수 또한 증가하고 있다. 네트워크를 연결할 때 패킷을 주고받으며 통신을 하게 되는데, 여기에는 다양한 정보가 포함되어 있다. 이 패킷들의 정보를 Hierarchical Clustering 분석을 사용해 분석하고 정상적인 패킷과 비정상적인 패킷을 분류하여 공격자들의 공격을 탐지하였다. 이 분석 방법을 통해 새로운 패킷을 분석하여 공격을 탐지하는 것이 가능할 것이다.
This paper reports on the application of network analysis approaches to investigate the characteristics of graph representations of Japanese word associations. Two semantic networks are constructed from two separate Japanese word association databases. The basic statistical features of the networks indicate that they have scale-free and small-world properties and that they exhibit hierarchical organization. A graph clustering method is also applied to the networks with the objective of generating hierarchical structures within the semantic networks. The method is shown to be an efficient tool for analyzing large-scale structures within corpora. As a utilization of the network clustering results, we briefly introduce two web-based applications: the first is a search system that highlights various possible relations between words according to association type, while the second is to present the hierarchical architecture of a semantic network. The systems realize dynamic representations of network structures based on the relationships between words and concepts.
ART (Adaptive Resonance Theory [1]) neural network and its variations perform non-hierarchical clustering by unsupervised learning. We propose a scheme "arboART" for hierarchical clustering by using several ART1.5-SSS networks. It classifies multidimensional vectors as a cluster tree, and finds features of clusters. The Basic idea of arboART is to use the prototype formed in an ART network as an input to other ART network that has looser distance criteria (Ishihara, et al., [2,3]). By sending prototype vectors made by ART to one after another, many small categories are combined into larger and more generalized categories. We can draw a dendrogram using classification records of sample and categories. We have confirmed its ability using standard test data commonly used in pattern recognition community. The clustering result is better than traditional computing methods, on separation of outliers, smaller error (diameter) of clusters and causes no chaining. This methodology is applied to Kansei evaluation experiment data analysis.
This paper describes fault diagnosis method in complex system with hierachical structure similar to human body structure. Complex system is divided into unit, item and component. For diagnosing this hierarchical complex system, it is necessary to implement special neural network. Fault diagnosis system can forecast faults in a system and decide from current machine state signal information. Comparing with other diagnosis system for single fault, the developed system deals with multiple fault diagnosis comprising Hierarchical Neural Network(HNN). HNN consists of four level neural network, first level for item fault symptom classification, second level for item fault diagnosis, third level for component symptom classification, forth level for component fault diagnosis. UNIX IPC(Inter Process Communication) is used for implementing HNN wiht multitasking and message transfer between processes in SUN workstation with X-Windows(Motif). We tested HNN at four units, seven items per unit, seven components per item in a complex system. Each one neural newtork operate as a separate process in HNN. The message queue take charge of information exdhange and cooperation between each neural network.
The army is carrying out a project of a scientific training system which enables company level mutual training in infantry division to enhance battle command capability and combat skill. In this paper, we tried to prove the necessities of a scientific training system based on previously conducted training results. We drew comparison among proposed alternatives. To obtain the results we used hierarchical analysis methodology And cost and training effectiveness analysis were conducted.
The Discrete Event Systems Specification(DEVS) formalism specifies a discrete event system in a hierarchical, modular form. This paper presents a distributed simulation environment D-DEVSim++ for models specified by the DEVS formalism. D-DEVSim++ employs a new simulation scheme which is a hybrid algorithm of the hierarchical simulation and Time Warp mechanisms. The scheme can utilize both the hierarchical scheduling parallelism and the inherent parallelism of DEVS models. This hierarchical scheduling parallelism is investigated through analysis. Performance of the proposed methodology is evaluated through benchmark simulation on a 5-dimensional hypercube parallel machine. The performance results indicate that the methodology can achieve significant speedup. Also, it is shown that the analyzed speedup for the hierarchical scheduling time corresponds the experiment.
In this paper, we propose a hierarchical RAM simulation model framework which are used to analyze the RAM specifications on the concept refinement phase. The hierarchical RAM simulation model framework consists of RAM simulation models, class library and each model's input and output data lists. The hierarchical RAM simulation models are co-operated with 3 kinds of model - type I, II, III. Type I, II models are used to analyze the target operational availability and Type III is used to establish the initial RAM specifications. Each model's input and output data lists are defined by considering each model's purpose of RAM analysis. The class library is arranged with each model's classes for implementing the hierarchical simulation models. The proposed framework may be applied for executing the RAM activities effectively.
VLSI의 집적도가 계속 증가되고 있어 복잡한 칩 설계를 위해서는 설계의 계층성 이용이 매우 중요하다. 계층설계는 대규모의 설계 데이터를 기능의 계층성을 이용하여 분할 설계하기 때문에 오랫동안 이용되어 왔다. 그러나, 계층 설계에서는 분할 설게후 다시 통합하기 때문에 원래의 설계 데이터와 분할${\cdot}$통합한 설계 데이터 사이에 타이밍 분석 결과의 차이가 발생할 수 있고 이는 칩 개발 시간을 지연시키는 주요 요인이 된다. 본 논문에서는 계층설계에서 타이밍 문제를 공식화하였고, 타이밍 분석시 림ㅅ설계와 차이가 나는 원인들을 분석하였다. 일관된 타이밍 분석이란 개념을 정의하였고 일관성유지를 위한 분할 기법을 제안하였으며, 제안한 알고리즘을 구현하여 기존의 설계툴에 접목하여 일관성 향상을 얻었다.
The purpose of this paper is to provide basic data to Si and Gun preparing for rural agreements in the future through consideration and case analysis for rural conventions, such things as living standards, hierarchical analysis methods, and general rural development projects. In the 1970s, sporadic and one-off projects focused on individual projects were repeatedly carried out in rural areas, which were undergoing dramatic changes in population movement, land use, landscape, economic growth and living. The keyword of the government's policy has changed to a way that existing rural development projects are planned and promoted by local governments themselves in conjunction with the issue of autonomy and decentralization. In addition, with the introduction of Rural Convention, the central and local governments are striving to achieve common policy goals. However, due to the lack of understanding of the Rural Convention introduced as a pilot project in 2020, the lack of living areas setting-standards, unclear classification of hierarchical structure, and excessive goal consciousness for general agricultural and fishing village development projects remain, fading the original purpose of the Rural Convention. Therefore, this study analyzed the seven reports of the Gyeongsang region selected in the 2021 Rural Convention to identify the characteristics of living area, hierarchical structure analysis, and detailed projects (rural center revitalization project, basic living base development project) and provided them as basic data. As a result of the study, first, according to the results of the hierarchical structure analysis, the first class was derived from 6 out of 7 Si and Gun. This is judged to be the result of the current rural population, social, and economic problems. Second, according to the results of the division of living areas, it was confirmed that except for one local government in seven cities and counties, the remaining six local governments were divided into three single living areas and three two living areas. This is the result obtained through a comprehensive review by overlapping the results of various analyses such as hierarchical analysis and resident surveys and OD data, and shows a different form from the existing upper or related plans. It is judged that this is the result of including qualitative contents such as residents' opinions along with various analyses when determining the living area. Third, the proportion of the budget for rural center revitalization and basic living base development projects to the total project cost subject to the Rural Convention was 59.6%, which was relatively higher than that of other general agricultural and fishing village development projects. It is judged that it is preferred because the unit project cost is relatively high in Si and Gun, and that quantitative results can be visually shown after the project is terminated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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