In this paper, an on-chip learning pulse-mode digital neural network with a massively parallel yet compact and flexible network architecture is suggested. Algebraic neural operations are replaced by stochastic processes using pseudo-random sequences and simple logic gates are used as basic computing elements. Using Back-propagation algorithm both feed-forward and learning phases are efficiently implemented with simple logical gates. RNG architecture using LFSR and barrel shifter are adopted to avoid some correlation between pulse trains. Suggested network is designed in digital circuit and its performance is verified by computer simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.1
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pp.191-210
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2011
Topology management, which includes neighbor discovery, tracking and updating, is a key area that need to be dealt with appropriately to increase network performance. The use of directional antenna in Wireless Mesh Networks is beneficial in constructing backbone networks viewing the properties of directional antenna. The backbone links must be robust to obtain better network performance. In this paper, a simple yet effective topology protocol is presented that performs well compared to its predecessors. Our protocol constructs the topology with the constraints in the number of links per node. The full topology is constructed in two phases. The resultant topology is termed as Web-topology. The topology formed is robust, efficient, and scalable.
It is important to know how well observation errors are removed in the calibration process prior to ensuing scientific research. In mm-VLBI observations, a radio wave suffers from an atmospheric propagation delay due to the rapid change of atmospheric refraction. It makes phases of VLBI correlation output fluctuate rapidly, which essentially decreases the coherence of phases and reduces the integration time. Consequently, it is challenging to achieve a high signal-to-noise ratio and enhance the quality of scientific output. Among the causes of the atmospheric propagation delay, water vapor in the troposphere is the most decisive factor to affect phase errors in the high frequency range (> 10GHz). It is expected to have the non-dispersive characteristic that enables to introduce new calibration strategy, Frequency Phase Transfer (FPT). This new method utilizes low frequency phases to compensate phase errors in high frequency bands. In addition, Korean VLBI Network (KVN) which benefits from the simultaneous 4-channels (22/43/86/129 GHz) observations is ideal to probe FPT performance. In order to evaluate FPT performance of KVN, we present the results of FPT phase analysis and discuss its performance.
We analyze the performance of multistage cooperation in decode-and-forward relay networks where the transmission between source and destination takes place in $T{\geq}2$ equal duration and orthogonal time phases with the help of relays. The source transmits only in the first time phase. All relays that can decode the source's transmission forward the source's message to the destination in the second time phase, using a space-time code. During subsequent time phases, the relays that have successfully decoded the source message using information from all previous transmitting relays, transmit the space-time coded symbols for the source's message. The non-decoding relays keep accumulating information and transmit in the later stages when they are able to decode. This process continues for T cooperation phases. We develop and analyze the outage probability of multistage cooperation protocol under orthogonal relaying. Through analytical results, we obtain the near-optimal placement strategy for relays that gives the best performance when compared with most other candidate relay location strategies of interest. For different relay network topologies, we also investigate an interesting tradeoff between an increased SNR and decreased spectral efficiency as the number of cooperation stages is increased. It is also shown that the largest multistage cooperation gain is obtained in the low and moderate SNR regime.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.9
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pp.3611-3634
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2015
In this paper, we build a theoretical framework for quantitatively measuring and graphically representing the degrees of closeness centralization among performers assigned to enact a workflow procedure. The degree of closeness centralization of a workflow-performer reflects how near the performer is to the other performers in enacting a corresponding workflow model designed for workflow-supported organizational operations. The proposed framework comprises three procedural phases and four functional transformations, such as discovery, analysis, and quantitation phases, which carry out ICN-to-WsoN, WsoN-to-SocioMatrix, SocioMatrix-to-DistanceMatrix, and DistanceMatrix-to-CCV transformations. We develop a series of algorithmic formalisms for the procedural phases and their transformative functionalities, and verify the proposed framework through an operational example. Finally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the theoretical framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organization-wide workflow-performers.
Heo, Won ho;Kim, Euntai;Park, Hyun Sub;Jung, Jun-Young
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.6
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pp.518-523
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2015
This paper proposes a gait phase classifier using a Recurrent Neural Network (RNN). Walking is a type of dynamic system, and as such it seems that the classifier made by using a general feed forward neural network structure is not appropriate. It is known that an RNN is suitable to model a dynamic system. Because the proposed RNN is simple, we use a back propagation algorithm to train the weights of the network. The input data of the RNN is the lower body's joint angles and angular velocities which are acquired by using the lower limb exoskeleton robot, ROBIN-H1. The classifier categorizes a gait cycle as two phases, swing and stance. In the experiment for performance verification, we compared the proposed method and general feed forward neural network based method and showed that the proposed method is superior.
Most of the research on a group decision support system [GDSS] has focused on directly examining its effect on the decision outcomes. Under this research framework, however, the role of group interaction process is largely ignored. This study focuses on the effect of the group interaction process on decision-making performance when a GDSS is used as the only medium for group interaction. Specifically, this study sought to determine whether significant relationships exist between the quality of the decision and the decision functions, contingent phases, and different decision paths. Natural interaction processes of decision -making groups was simulated in an experimental setting in which volunteer subjects from several business classes were assigned to dispersed three-person groups undertook the experimental task via a decision network. A baseline GDSS was developed for this setting. The results of this study confirmed earlier studies in a non - GDSS setting to suggest significant effects of decision functions and contingent phases on the quality of decision but no significant relationship between decision path and the quality of group decision.
Phase separation is a thermodynamic process leading to the formation of compositionally distinct phases. For the past few years, numerous works have shown that biomolecular phase separation serves as biogenesis mechanisms of diverse intracellular condensates, and aberrant phase transitions are associated with disease states such as neurodegenerative diseases and cancers. Condensates exhibit rich phase behaviors including multiphase internal structuring, noise buffering, and compositional tunability. Recent studies have begun to uncover how a network of intermolecular interactions can give rise to various biophysical features of condensates. Here, we review phase behaviors of biomolecules, particularly with regard to regular solution models of binary and ternary mixtures. We discuss how these theoretical frameworks explain many aspects of the assembly, composition, and miscibility of diverse biomolecular phases, and highlight how a model-based approach can help elucidate the detailed thermodynamic principle for multicomponent intracellular phase separation.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.28A
no.10
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pp.847-854
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1991
This paper presents a new output phase assignment algorithm which determines the phases of all the nodes in a given boolean network. An estimation function is defined, which is represented by the relation between the literals in the given function expression. A weight function, WT (fi, fj) is defined, which is represented by approximate amount of common subexpression between function fi and fj. Common Subexpression Graph(CSG) is generated for phase selection by the weight function between all given functions. We propose a heuristic algorithm finding subgraph of which sum of weights has maximum by assigning phases into the given functions. The experiments with MCNC benchmarks show the efficiency of the proposed method.
The aim of this research is to analyze and periodize the relationship between railroad and river transportation as one aspect of the transformation of the land transportation system in Korea. As a result, three phases can be observed: a first phase of equality and interdependence (1910s); a second phase, subordinating rivers to feeder lines under railroad's dominance; and a third phase when trucks and buses became a major means for local transportation in place of traditional shipping routes. River ports were among the main planned destinations during the first and second phases, but such plans were changed or withdrawn after the third phase. This relationship between river and rail illustrates one geopolitical factor relating to the development of Korea's rail transportation network.
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