The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.6
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pp.1081-1090
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2015
This work proposes a theoretic framework for the performance assessment of an access point in the IP network that accommodates MD (Machine Data) and HD (Human Data). First, we investigate typical resource allocation methods in LTE for MD and HD. After that we carry out a Max-Min analysis about the surplus and deficiency of network resource seen from MD and HD. Finally, we evaluate the performance via numerical experiment.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.4
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pp.678-683
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2003
This study presents a result of performance with the design of network topology for voice and data integration under computer network. This network is consisted of FastEthernet, other LANs and ATM WAN(wide area network), and performance evaluation of delay in a PBX+IP network, delay in a VoIP network and delay in a IP+ATM network will be shown. We use parameters including network bandwidth, number of packet, routing protocol(IGRP, OSPF). We simulate integrated of voice and data used PBX. we will study further about the case of integrated of voice and data environments using PBX. and, evaluate IP+ATM WAN average measured network delay and average delay of VoIP network.
Network coding has been shown to improve various performance metrics in network systems. However, if network coding is implemented as software a huge time delay may be incurred at encoding/decoding stage so it is imperative for network coding to be parallelized to reduce time delay when encoding/decoding. In this paper, we compare the performance of parallelized decoders for random linear network coding (RLC) and pipeline network coding (PNC), a recent development in order to alleviate problems of RLC. We also compare multi-threaded algorithms on multi-core CPUs and massively parallelized algorithms on GPGPU for PNC/RLC.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.6
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pp.327-338
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2020
This study wants to test the nexus among resource orientation, market orientation, social network, and knowledge sharing toward organizational innovation, and the nexus between organizational innovation and MSMEs performance. Questionnaires and interviews are conducted with some MSMEs actors in Central Java Province, Indonesia, in Klaten Regency and Pekalongan City. These two areas have creative MSMEs, especially Batik MSMEs that have been very large and known worldwide. The sampling technique is done purposively with certain criteria for the respondents. The data analysis technique is done using Partial Least Square. This study provides recommendations about strategic practice and policy (resource and market), social network, and knowledge sharing in increasing organizational innovation, and the impact of organizational innovation toward MSMEs performance. It also offers a comprehensive model of the determinant factor of organizational innovation by considering the aspect of strategic orientation, social network, and knowledge sharing. Other unique aspects that are also important to consider are social network and the importance of knowledge sharing in improving MSMEs Performance. The respondents are still limited in two areas, namely, Pekalongan and Klaten, so it still cannot represent the whole population. These areas also have different orientation of production process approach, namely, synthetic and natural dyes.
Chen, Ruey-Shin;Chao, Louis R.;Chen, Ching-Piao;Tsai, Chih-Hung
International Journal of Quality Innovation
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v.10
no.1
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pp.115-126
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2009
Video transmission effectiveness in the Ad Hoc network is becoming important recently, if different routing protocols are applied. Some researchers conclude that the reactive protocols are better for file transfer protocol (FTP) and constant bit rate (CBR) or hypertext transfer protocol (HTTP) transmission in an Ad Hoc wireless network but the performance report of video transmission is not much. This study adopts Qualnet (Network Simulator) as a simulation tool for environmental designing and performance testing, and employs an experimental design with eight groups. Our experiment shows that: (1) The performance of AODV (reactive) protocol is better than DSDV, ZRP and DSR when the transmission load has only one video stream; (2) Proactive (DSDV) and Hybrid protocols (ZRP) are better for a smaller Ad Hoc network when it transmits a video stream with some applications (VoIP, FTP and CBR). We conclude that packet loss rate is sensitive to the quality of video transmission and it has negative relationship with Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) value. In addition, our experiment also shows that PSNR is a simple Metric for the performance evaluation of video transmission.
Lee Su-Gil;Han Seong-Ho;Koo Dong-Hoe;Song Young-Soo
Proceedings of the KSR Conference
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2003.10c
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pp.659-665
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2003
This paper presents a Train Communication Network simulator (TCNS) that can be used to evaluate the performance of TCN. TCN was accepted as the standard of the protocol for the communication network in trains. We carry out some simulation tests using the TCNS to show practical uses of the simulator. Results of some simulation tests are also reported. This paper presents a Train Communication Network simulator(TCNS) that can be used to evaluate the performance of TCN. TCN was accepted as the standard of the protocol for the communication network in trains. TCN of fieldbus was adopted as international standardization IEC 61375 in 1999. It has been operating on G7 train in korea. This paper developed TCNS(Train Communication Network simulator) as a simulator for performance evaluation. We can verify TCNS for preventing many kinds of occurring problems between the devices in data-communication. This study was developed TCNS as a simulator for the performance evaluation. We analyzed correlation between token, transmission data per paket and transmission speed of bus, through the TCNS, also analyzed result according to error rate of TCN. We carry out some simulation tests using the TCNS to show practical uses of the simulator. Results of some simulation tests are also reported.
The conventional polynomial neural network (PNN) is a classical flexible neural structure and self-organizing network, however it is not free from the limitation of overfitting problem. In this study, we propose a space search-optimized polynomial neural network (ssPNN) structure to alleviate this problem. Ranking selection is realized by means of ranking selection-based performance index (RS_PI) which is combined with conventional performance index (PI) and coefficients based performance index (CPI) (viz. the sum of squared coefficient). Unlike the conventional PNN, L2-norm regularization method for estimating the polynomial coefficients is also used when designing the ssPNN. Furthermore, space search optimization (SSO) is exploited here to optimize the parameters of ssPNN (viz. the number of input variables, which variables will be selected as input variables, and the type of polynomial). Experimental results show that the proposed ranking selection-based polynomial neural network gives rise to better performance in comparison with the neuron fuzzy models reported in the literatures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.451-453
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2019
Recently, as the use of wireless communication devices has increased, the wireless network usage has increased, and a wired network and a wireless network have been mixed to form a network. Existing TCP algorithms are designed for wired networks. Therefore, in the modern network environment, packet loss can not be accurately distinguished and improper congestion control is performed, resulting in degradation of TCP performance. In this paper, we propose SLDA (Support Vector Machine based Loss Discrimination Algorithm) which can accurately classify the packet loss environment to improve TCP performance and evaluate its performance.
GALIB, Mukhtar;HAERANI, Siti;MAMIMG, Jumidah;RAZAK MUNIR, Abdul
Journal of Distribution Science
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v.20
no.5
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pp.97-104
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2022
Purpose: This study intends to analyze the effect of competitor pressure and customer pressure on social media technology use and the value of the business network and their implications for marketing performance. Research design, and methodology: A constructed questionnaire was conducted with 90 respondents of MSME's Business Actors in South Sulawesi Partial Least Square (PLS) analysis was applied to analyze and verify all the data. Results: Competitor pressure has a significant effect on social media technology, Competitor pressure has a positive and significant impact on business network accentuation. Customer pressure has a positive and significant impact on social media technology. Customer pressure has a positive and significant impact on business network accentuation. Social media technology utilization has a significant impact on Business Network Accentuation. Social media technology utilization has a significant effect on Marketing Performance. Business Network has a significant effect on Marketing Performance. Conclusions: It is an important thing for MSMEs to increase the use of social media technology to meet the demands of consumers and pressure from competitors. The use of social media technology must be implemented effectively and efficiently so that it can be utilized as an effective tool for distributing the value that own by a company to improve the company's marketing performance.
There have been emerging many use-cases applying recommendation systems especially in online platform. Although the performance of recommendation systems is affected by a variety of factors, selecting appropriate features is difficult since most of recommendation systems have sparse data. Conventional matrix factorization (MF) method is a basic way to handle with problems in the recommendation systems. However, the MF based scheme cannot reflect non-linearity characteristics well. As deep learning technology has been attracted widely, a deep neural network (DNN) framework based collaborative filtering (CF) was introduced to complement the non-linearity issue. However, there is still a problem related to feature embedding for use as input to the DNN. In this paper, we propose an effective method using singular value decomposition (SVD) based feature embedding for improving the DNN performance of recommendation algorithms. We evaluate the performance of recommendation systems using MovieLens dataset and show the proposed scheme outperforms the existing methods. Moreover, we analyze the performance according to the number of latent features in the proposed algorithm. We expect that the proposed scheme can be applied to the generalized recommendation systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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