In order to measure the performance of resources in a port container terminal, we conducted a state transition network simulation to model various equipment processes. The processes that container cranes and transfer cranes perform are idle, wait, move, and work. Vehicles perform idle, wait, empty travel, and full travel. Because cranes, vehicles, and vessels are movable entities and all equipment is classified as either a customer or server, we separated the various stages of the process based upon the state transition network To validate the simulation results, a real system was used to illustrate the use of various measurements using the state transition network.
Sensor networks are used in various fields such as marine, defense, and smart home etc. Among the components of the sensor network, the sensor node collects sensor data, as one of the representative sensor network roles, and the sensor node makes a greate influence on the overall performance of the sensor network. Therefore, how to design the sensor node is an important issue in the sensor network field. However, the research on the sensor network architecture suitable for the sensor network installation environment has been made more important than the research on how to configure the sensor node. In this paper, we propose to identify elements to be considered for designing a sensor node that makes a large influence on the performance of the sensor network, and to easily implement the sensor node through the state transition model based on these elements.
Besieged by needs for upgrading the current Internet, social pressures, and regulatory concerns, a network operator may be left with few options to Improve his services. Yet he can still consider a transition prioritizing network services. In this paper, we describe a transition from a non-priority system to a prioritized one, using non-preemptive M/G/1 model. After reviewing the constraints and theoretical results from past research, we describe steps making the transition Pareto-improving, which boils down to a multi-goal search for a Pareto-improving state. We use a genetic algorithm that captures actual transition costs along with incentive-compatible and Pareto-Improving constraints. Simulation results demonstrate that the initial post-transition solutions are typically Pareto-improving. for non Pareto-improving solutions, the heuristic quickly generates Pareto-improving and incentive-compatible solutions.
본 논문은 사물 무선 서브 망을 모바일 망과 인터넷을 차례로 연계하는 무선 게이트웨이 처리 방식을 중심으로 데이터 유실이 있는 전송 방법과 데이터 무손실 전송 방법으로 구분하여 각 방법에 대한 일반적 전송 방식들을 두 가지 씩 4가지 타입을 제안하고, 각 타입의 일반적 처리 절차를 상태천이모델(Sate Transition Model)을 이용하여 설계한다. 도출된 각 상태천이도를 기반으로 각 타입들의 기능들을 실제로 구현하고 테스트함으로써 이들 방식들의 성능을 평가한다. 평가 결과로서, 다른 타입들과 비교해 볼 때, 여러 대기 상태들에서 데이터 혹은 응답 수신을 위해 저전력 Sleep모드-인터럽트와 폴링을 조합한 타입이 폴링만 사용하거나 Sleep모드-인터럽트만을 사용하는 방법보다 데이터 전송 실시간성, 데이터 유실도, 에너지 소모 등에서 가장 좋은 성능을 보인다.
네트워크를 통해 전송되는 스트리밍 미디어의 대용량화로 인해 기존의 전송 방법은 최적의 성능을 제시하지 못하고 있다. 이를 위해 대역폭의 소비와 네트워크 혼잡 및 트래픽을 감소시키는 비디오 프록시 서버가 운용된다. 본 논문은 비디오 프록시 서버의 효율적인 활용을 위해 미디어 스트리밍 시스템에서의 상태 천이 모델을 활용한 고속 분산 네트워크 파일 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 상태 천이 모델을 활용한 학습 과정, 기본 확률과 결정 확률의 생성, 그리고 확률을 기반으로 한 저장과 삭제의 3단계로 구성된다. 또한 비디오 프록시 서버의 저장 공간에서 발생되는 단편화를 막기 위하여 해당 공간을 세그먼트 별로 영역을 구분한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법들에 비해 보다 높은 적중률을 보이는 동시에 보다 적은 삭제 횟수를 보임을 확인한다. 이를 통해 제안하는 방법이 초기 지연시간을 최소화하는 동시에 네트워크 대역폭을 효율적으로 활용하는 것을 보인다.
Florencia de los Angeles Renteria del Toro;Chen Hao;Akira Tokuhiro;Mario Gomez-Fernandez;Armando Gomez-Torres
Nuclear Engineering and Technology
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제56권4호
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pp.1267-1276
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2024
The emerging technologies at the industrial level have deployed rapidly within the energy transition process innovations. The nuclear industry incorporates several technologies like Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Digital Twins, High-Performance-Computing (HPC) and Quantum Computing (QC), among others. Factors identifications are explained to set up a regulatory framework in the digitalization era, providing new capabilities paths for nuclear technologies in the forthcoming years. The Analytical Network Process (ANP) integrates the quantitative-qualitative decision-making analysis to assess the implementation of different aspects in the digital transformation for the New-Energy Transition Era (NETE) with a Nuclear Power Infrastructure Development (NPID).
Cell cycle is regulated cooperatively by several genes. The dynamic regulatory mechanism of protein interaction network of cell cycle will be presented taking the budding yeast as a sample system. Based on the mathematical model developed by Chen et at. (MBC, 11,369), at first, the dynamic role of the feedback loops is investigated. Secondly, using a bifurcation diagram, dynamic analysis of the cell cycle regulation is illustrated. The bifurcation diagram is a kind of ‘dynamic road map’ with stable and unstable solutions. On the map, a stable solution denotes a ‘road’ attracting the state and an unstable solution ‘a repelling road’ The ‘START’ transition, the initiation of the cell cycle, occurs at the point where the dynamic road changes from a fixed point to an oscillatory solution. The 'FINISH' transition, the completion of a cell cycle, is returning back to the initial state. The bifurcation analysis for the mutants could be used uncovering the role of proteins in the cell cycle regulation network.
The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.
본 논문은 무선 네트워크에서 하나의 단말기가 복수의 인터페이스를 이용하여 상이한 액세스 네트워크에 접속할 때 QoS에 따른 플로우 이동성 지원을 위한 방안을 제안한다. 이를 위해서 PBU/PBA 메시지의 확장 및 LMA에 추가적인 QoS request 메시지 절차 추가하였다. 제안한 방법을 통해 LMA가 이동할 네트워크에 대한 QoS정보를 수집하고 플로우 이동을 결정하여 사용자에게 네트워크 상황에 따른 최적의 서비스를 제공할 수 있다. 제안한 방안은 state transition diagram을 이용하여 수행 여부를 확인하였다.
순환결합형 신경회로망은 복수 개의 리미트사이클을 생성하며 따라서, 많은 동적 정보를 저장할 수 있는 메모리 시스템으로 사용할 수 있다는 것이 알려져 있다. 본 논문에서는 각 뉴런이 최근접 뉴런에만 이진화한 결합하중 ${\pm}1$로 연결된 연속 시간모델 순환결합형 신경회로망을 구현하였다. 그리고 이런 회로망을 통해 생성되는 리미트사이클의 수와 패턴을 시뮬레이션을 통하여 나타내었다. 또한 카오스 신호를 인가하여 리미트사이클 사이의 천이 가능성을 입증하였다. 특히, 카오스 신호 이외의 랜덤 노이즈를 이용한 해석을 통하여 동적 신경회로망에 카오스 노이즈를 인가하는 경우의 유효성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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