The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.8A
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pp.790-797
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2006
IEEE 802.16e specifies two different power saving modes(PSM). One is sleep mode and the other is idle mode. These modes are different in that whether a mobile node maintains its state information with the serving base station or not. This difference results in different efficiency in consuming battery power of a mobile terminal. Therefore, it becomes important to analyze the performance of each power saving mode considering the parameters affecting the power consumption. In this paper, we propose a performance modeling framework of sleep mode and idle mode in terms of power saving efficiency. The analytical results are verified by computer simulations that idle mode is superior to sleep mode in power consumption of mobile node.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.9
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pp.4166-4182
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2018
We consider the Device-to-Device (D2D) communications in cellular networks where each cellular user (CU) shares the same resource with multiple D2D users (DUs). In this paper, we aim to maximize the energy efficiency (EE) of the D2D networks, subject to an interference constraint required by the CU. Since the cellular and D2D communications belong to different networks, we consider to incentivize base station (BS) while assisting the DUs. To this end, we propose a Stackelberg game based interference pricing framework for the considered D2D communications in cellular networks. Unlike most of the existing methods, we use interference pricing framework to jointly address the EE resource allocation problem and the interference management in our networks rather than only improve the EE of the DUs or protect cellular networks. In particular, BS and all the users do not need all channel state information, which is more realistic in practice. In addition, two different pricing strategies are also proposed. Based on the two strategies, we analyze the equilibrium of the game. Moreover, in the first strategy, the upper and lower boundaries of the interference price are obtained. The closed-form expression is gained with a backward induction for the second strategy. Both offer valuable insights to the considered scenarios. Finally, compared with the existing work, the EE of the D2D communications is significantly improved. The advantageous performance of our scheme are demonstrated by the simulation results.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2006.04a
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pp.794-801
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2006
The linkage framework of geometric modeling and analysis based on the NURBS technology is developed in this study. The NURBS surfaces are generated by interpolating the given set of data points or by extracting the necessary information to construct the NURBS surface from the IGES format file which is generated by the commercial CAD systems in the present study. Numerical examples shows the rate of displacement convergence according to the paramterization methods of the NURBS surface. NURBS can generate quadric surfaces in an exact manner. It is the one of the advantages of the NURBS. A trimmed NURBS surface that is often encountered in the modeling process of the CAD systems is also presented in the present study. The performance of the developed geometrically exact shell element integrated with the exact geometric representations by the NURBS equation is compared to those of the previous reported FE shell elements in the selected benchmark problems.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.152-161
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2021
The paper focuses on Device-to-device (D2D) Architectures evaluation frameworks. D2D communication and discovery can improve spectrum usage efficiency and optimize the tradeoffs between throughput and energy consumption. The target operation modes involve both indirect communication between two nodes via a base station or the direct communication among proximal nodes, enabling use cases that can support communications out of cellular coverage, as well as low end-end delay requirements. The paper will present the architectural evolution of D2D networks within 3GPP standardization and will highlight key network functionalities and signaling protocols. It will also identify key analytical and simulation models that can be used to assess the performance and energy efficiency of resource allocation strategies, and it will present a suitable cross-layer integrated framework.
This study suggests the dynamic value chain model, that will be able to not only show changing processes to organization's significant capital by integrating an individual, implicit, and explicit knowledge which affect organizational decision making, but also distinguish the key driver for raising organizational competitive power because it makes possible to analyze sensitivity of performance along with decision making alternatives and policy changes from dynamic view by connecting knowledge management capability, knowledge management activity, and relations with organizational performance with specific strategic map. Recently, a lot of organizations show interest in measuring and evaluating their performance synthetically. In organizations taking knowledge management, they introduce effective value chain model like a dynamic balanced scorecard (DBSC), and therefore they can reflect their knowledge management condition as well as show their changes by checking performance of established vision and strategy periodically. Furthermore, they can ask for their inner members' understanding and participation by communicating with and inspiring their members with awareness that members are one of their group, present a base of benchmarking, and offer significant information for later decision making. The BSC has been a successful framework for measuring an organization's performance in various perspectives through translating an organization's vision and strategy into an interrelated set of key performance indicators and specific actions. The BSC, while having significant strengths over traditional performance measurement methods, however, has its own limitations, due to its static nature, such as overlooking two-way causation between performance indicators and neglecting the impact of delayed feedback flowing from the adoption of new strategies or policy changes. To overcome these limitations, this study employs SD, a methodology for understanding complex systems where dynamic feedback among the interrelated system components significantly impact on the system outcomes. The SD simulation model in the form of DBSC would serve as a useful strategic teaming tool for facilitating an organization's communication process through various scenario analyses as well as predicting the dynamic behavior pattern of their key performance measures over a future time frame. For the demonstration purpose, this study applied the DBSC model to Prototype of Korea manufacturing and service firm.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.10
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pp.118-128
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2015
Compressive sensing (CS) has to face with two challenges of computational complexity reconstruction and low coding efficiency. As a solution, this paper presents a novel spatially scalable Kronecker two layer compressive sensing framework which facilitates reconstruction up to three spatial resolutions as well as much improved CS coding performance. We propose a dual-resolution sensing matrix based on the quincunx sampling grid which is applied to the base layer. This sensing matrix can provide a fast-preview of low resolution image at encoder side which is utilized for predictive coding. The enhancement layer is encoded as the residual measurement between the acquired measurement and predicted measurement data. The low resolution reconstruction is obtained from the base layer only while the high resolution image is jointly reconstructed using both two layers. Experimental results validate that the proposed scheme outperforms both conventional single layer and previous multi-resolution schemes especially at high bitrate like 2.0 bpp by 5.75dB and 5.05dB PSNR gain on average, respectively.
Small cell networks, as an important evolution path for next-generation cellular networks, have drawn much attention. Different from the traditional base stations (BSs) always-on model, we proposed a BSs on-off model, where a new, simple expression for the probabilities of active BSs in a heterogeneous network is derived. This model is more suitable for application in practical networks. Based on this, we develop an analytical framework for the performance evaluation of small cell networks, adopting stochastic geometry theory. We derive the system coverage probability; average energy efficiency (AEE) and average uplink power consumption (AUPC) for different association strategies; maximum biased received power (MaBRP); and minimum association distance (MiAD). It is analytically shown that MaBRP is beneficial for coverage but will have some loss in energy saving. On the contrary, MiAD is not advocated from the point of coverage but is more energy efficient. The simulation results show that the use of range expansion in MaBRP helps to save energy but that this is not so in MiAD. Furthermore, we can achieve an optimal AEE by establishing an appropriate density of small cells.
Multimedia is now applied to various real worlds. In particular, the focus of CSCW(Computer Supported Cooperated Work) for multimedia education system has increased. DOORAE is a framework for supporting development of applications running on distributed multimedia environment and multimedia distance education system. EDA is a system is able to detect automatically a software error based on distributed multimedia. It has been designed and implemented for construction and experiment of effective DOORAE environment. It detects an error by polling periodically the process with relation to session. Conventional method detects an error by polling periodically all the process. This papaer explains a performance analysis of an error detection system running on distributed multimedia environment using the rule-based SES and DEVS modeling and simulation techniques. In DEVS, a system has a time base, inputs, states, outputs, and functions.
In recent years, the industry and research communities have focused on developing autonomous crack inspection approaches, which mainly include image acquisition and crack detection. In these approaches, mobile devices such as cameras, drones or smartphones are utilized as sensing platforms to acquire structural images, and the deep learning (DL)-based methods are being developed as important crack detection approaches. However, the process of image acquisition and collection is time-consuming, which delays the inspection. Also, the present mobile devices such as smartphones can be not only a sensing platform but also a computing platform that can be embedded with deep neural networks (DNNs) to conduct on-site crack detection. Due to the limited computing resources of mobile devices, the size of the DNNs should be reduced to improve the computational efficiency. In this study, an architecture called pruned crack recognition network (PCR-Net) was developed for the detection of structural cracks. A dataset containing 11000 images was established based on the raw images from bridge inspections. A pruning method was introduced to reduce the size of the base architecture for the optimization of the model size. Comparative studies were conducted with image processing techniques (IPTs) and other DNNs for the evaluation of the performance of the proposed PCR-Net. Furthermore, a modularly designed framework that integrated the PCR-Net was developed to realize a DL-based crack detection application for smartphones. Finally, on-site crack detection experiments were carried out to validate the performance of the developed system of smartphone-based detection of structural cracks.
Managing customers based on customer equity (CE) has emerged as the most effective way of doing business because of its ability to foster profitable customer relationship management (CRM) through appropriate marketing activities. Most research studies provide conceptual and empirical evidence of the positive link between CE and firm performance. However, regarding this possibility, it has been suggested by some researchers that this link may not hold true for other firms with different firmographic factors, such as firm growth rate, size, and resources. As previous research emphasizes that marketing managers should implement a strategy based on their unique business environment, our study addresses this issue by extending the framework to a different industry setting to investigate the impact of CE on firm performance. We develop a model for examining the relationship between the firm's estimated CE and firm performance by each time period using a distributed lagged model. Then, we investigate the effect of CE on the firm's profitability using a regression analysis. Finally, even though CRM is in increasing demand and firms are focusing on the customer as an asset, we conclude that there is a limited condition for this positive effect of CE. When the life cycle was divided by growth rate, CE was shown to have a distinctive effect on profit. In the case of a high-growth stage, the effect of CE on profit is positive because of its potential customer base, whereas the effect is not significant in a low-growth stage. That is, when the business environment is saturated and the firms are no longer competing in the market, CRM may not be effective. In other words, a long-term performance orientation may not be as effective as previously believed. This research contributes to the previous literature, providing a counterintuitive suggestion that firm managers should be cautious about implementing a CRM strategy and should allocate resources properly in terms of their resource capabilities and ability depending on their situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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