A bushing component of a vehicle suspension system is tested to capture the nonlinear behavior of rubber bushing element using the MTS 3-axes rubber test machine. The results of the tests are used to model the artificial neural network bushing model. The performances from the neural network model usually are dependent on the structure of the neural network. In this paper, maximum error, peak error, root mean square error, and error-to-signal ratio are employed to evaluate the performances of the neural network bushing model. A simple simulation is carried out to show the usefulness of the developed procedure.
This study analyzed the centrality of the GVCs network and the value-added-based production structure of the electrical and electronic industries using ADB-MIRO and social network analysis methods. According to the analysis, the centrality and power of the GVSc intermediate goods network were differentiated into China, the United States, and the EU due to the advancement of industrial structure in Asia. In the 2000 network, the United States and Japan had a very strong influence in all aspects, including connectivity and strength. However, in 2017, China's power index rose to number one among 62 countries in the network. Furthermore, this study presented strategic implications of the Korean electrical and electronic industries to respond to the reorganization of GVSs based on the analysis results.
홈네트워크 사업자는 빠르게 확대 되는 시장 환경에 맞춰 확장성, 신뢰성, 유연성, 저비용의 구조로 홈네트워크 서비스를 제공하는 것에 대해 많은 고민을 하고 있다. 기존 클라이언트-서버 방식은 홈네트워크를 서비스하는데 있어 복잡성, 고비용 등 다양한 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 P2P-SIP(Peer to peer - Session Initiation Protocol) 구조를 제안한다. 분산된 자원의 접근을 지원하는 P2P(Peer to peer) 통신 방식의 단말에서 기존의 SIP(Session Initiation Protocol)기반 네트워크 장치들이 가지던 기능을 제공한다. 또한 단말의 이동성을 고려한 네트워크 기반의 PMIPv6(Proxy Mobile IPv6)기술을 적용하여 이동성 관리에 따른 지연시간을 최소화한다. 특히 제안하는 P2P-SIP 구조는 평면 구조에 비해 지역 내 다양한 홈네트워크 간의 뛰어난 확장성과 유지비용을 절감하는 매우 효율적인 구조임을 보여줬다.
Kim, Kyunghee;Kim, Jeongtae;Min, Junhong;Ryu, Sungmin
Asia Marketing Journal
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제19권1호
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pp.19-34
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2017
Despite the importance of the impact of network structure on the relationships between firms and firm performance, few studies have investigated these effects. This study investigates how network openness influences the relationships between TSI, opportunism, technological uncertainty, and supplier performance. We also try to figure out how network openness functions as a governance mechanism.
This study first conceptualizes and investigates five dimensions of SCM activities, such as organizational capacity, revitalization support collaboration, appraisal and responsibility, and information system activities. Second, this study develops three dimensions of a supply chain structure, and proposes a balanced scorecard (BSC) model in order to measure business performance. And then, this study establishes too research hypotheses as follows: H1. The SCM activities varies with the supply chain structure. H2. The management performance varies with the supply chain structure. In the questionnaire survey for empirical analysis, this study carefully selected 809 of companies in Korea. We conducted a survey by mail and collected 127 data. Out of 127 data we actually used 103 responses for statistical analysis. After conducting statistical analysis, we could find the results as followed: 1) The supply chain structure was classified into three networks through a clustering procedure, such as supply network, conversion network, and distribution network, and these networks were used to testify hypotheses. As a result the effect of SCM activities varies according to three networks and especially, the companies in distribution network were more active than those in supply and conversion networks doing SCM activities. 2) We may conclude that business performance varies with three networks, and distribution network achieves better performance than supply and conversion networks do.
본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 학습 데이터 집합에 포함된 오류 때문에 네트워크 구조가 너무 복잡하게 되는 점증적 학습 알고리즘의 문제를 해결하기 위해 고안되었다. 이 문제를 위한 접근 방법으로 미리 정의된 판단기준을 가지고 학습 과정을 중단하는 전지 방법을 사용한다. 이 과정에서 적절한 처리과정에 의해 3층 전향구조를 가지는 반복적 모델이 점증적 모델로부터 유도된다 여기서 이 네트워크 구조가 위층과 아래층 사이에 완전연결이 아니라는 점을 주목한다. 전지 방법의 효율성을 확인하기 위해 이 네트워크는 EBP로 다시 학습한다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 시스템 성능과 네트워크 구조를 이루는 노드의 수 면에서 효과적임을 발견할 수 있다.
This paper presents a visual servoing combined by Neural Network with optimal structure and predictive control for robotic manipulators to tracking or grasping of the moving object. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we want to predict the updated position of the object. The Kalman filter is used to estimate the motion parameters, namely the state vector of the moving object in successive image frames, and using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. The validity and effectiveness of the proposed control scheme and predictive control of moving object will be verified by computer simulation.
본 연구는 미국에서 제작되고 있는 엔터테인먼트 장르의 OTT(Over The Top) WWE Network의 구조와 콘텐츠를 탐구한다. 오늘 날 전 세계의 많은 회사들은 인터넷 스트리밍 서비스를 OTT를 제공하고 있으며, 가장 대표적인 예로는 Netflix가 있다. 본 연구에서는 WWE(World Wrestling Entertainment)의 WWE Network를 집중적으로 조사한다. WWE Network는 스포츠와 엔터테인먼트를 결합한 프로레슬링을 기반으로 하는 특징이 있으며, 범위가 지나치게 광범위하지 않기 때문에 연구에 적합하다고 판단된다. 이를 통해, WWE Network의 구조와 콘텐츠 를 연구할 뿐만 아니라, 전반적인 OTT 시장에 대해서도 탐구한다.
PURPOSES : This study is to investigate the relationship of socioeconomic characteristics and road network structure with traffic growth patterns. The findings is to be used to tweak traffic forecast provided by traditional four step process using relevant socioeconomic and road network data. METHODS: Comprehensive statistical analysis is used to identify key explanatory variables using historical observations on traffic forecast, actual traffic counts and surrounding environments. Based on statistical results, a multiple regression model is developed to predict the effects of socioeconomic and road network attributes on traffic growth patterns. The validation of the proposed model is also performed using a different set of historical data. RESULTS : The statistical analysis results indicate that several socioeconomic characteristics and road network structure cleary affect the tendency of over- and under-estimation of road traffics. Among them, land use is a key factor which is revealed by a factor that traffic forecast for urban road tends to be under-estimated while rural road traffic prediction is generally over-estimated. The model application suggests that tweaking the traffic forecast using the proposed model can reduce the discrepancies between the predicted and actual traffic counts from 30.4% to 21.9%. CONCLUSIONS : Prediction of road traffic growth patterns based on surrounding socioeconomic and road network attributes can help develop the optimal strategy of road construction plan by enhancing reliability of traffic forecast as well as tendency of traffic growth.
The morphology of three-dimensional (3D) cross-linked electrodeposits of copper and tin was investigated as a function of the content of metal sulfate and acetic acid in a deposition bath. The composition of copper sulfate had little effect on the overall copper network structure, whereas that of tin sulfate produced significant differences in the tin network structure. The effect of the metal sulfate content on the copper and tin network is discussed in terms of whether or not hydrogen evolution occurs on electrodeposits. In addition, the hydrophobic additive, i.e., acetic acid, which suppresses the coalescence of evolved hydrogen bubbles and thereby makes the pore size controllable, proved to be detrimental to the formation of a well-defined network structure. This led to a non-uniform or discontinuous copper network. This implies that acetic acid critically retards the electrodeposition of copper.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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