The overall performance of BISDN depends significantly on the interconnection network or the switch fabric. Hence, it is extremely important to evaluate the performance of the network or the fabric. The well developed performance models also provide insight into the factors that determine design tradeoffs as well as quantitative estimates of their importance. The objective of this paper is to investigate and critically compare all the developed performance analysis models of FPS according to internal switch fabric structure, traffic assumptions, performance measures, methodologies, etc. FPSs are described according to their internal fabric structure. Brief history of FPS performance analysis is mentioned and performance analysis modeling is discussed.
본 연구는 자회사가 현지시장 적응과 시장변화에 대한 대응으로서 내부능력의 재조정을 실시하며, 나아가 조직 내·외부의 네트워크를 활용하는 것이 투자성과에 어떠한 영향을 미치는 실증하는데 연구목적을 둔다. 실증결과로부터 자회사의 내부능력 조정 크기가 클수록, 이를 신속하고 유연적으로 실행할수록 투자성과에 긍정적 효과가 발생함을 입증하였다. 이 과정에서 네트워크 내부배태성의 활용과, 네트워크 외부배태성의 활용이 투자성과에 긍정적 매개자로서 역할을 하는 것도 입증하였다. 또한 중국시장에 진출한 다국적제조기업에게는 외부배태성의 매개효과의 크기가 내부배태성의 매개효과 크기보다 더 클 것이라는 연구가설에 대해 통계분석 결과가 지지하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 자회사 최고경영자에게는 현지 정보의 탐색과 접근, 현지 제도에 적응 등 외국비용 절감 전략을 수립하는 것과 함께 자회사가 현지에서 새로운 지리적 경쟁우위를 창출하는 데 외부배태성을 적극적으로 활용해야 한다는 시사점을 제공한다.
The effective management of R&D employees is critical for a small or medium sized firm's sustainable growth. R&D employees have professional skills and choose expertise-oriented or management-oriented careers in the process of organizational socialization. This study synthetically verifies the direct and indirect effects of R&D employees' social network and self-esteem on their career orientation by organizational commitment based on social network theory and social recognition theory. The research model has been analyzed through structural equation modeling using survey responses from 220 R&D employees at small- and medium-sized firms in Korea. The analysis results show that internal network activities have direct and indirect impacts on organizational commitment and career orientation, but external network activities do not have significant effects on self-esteem, organizational commitment, or career orientation. There is no consensus in prior studies on whether expert orientation and management orientation are distinct concepts. In this study, these two types of orientation are verified as distinct concepts. It is also found that R&D employees' internal network activities are significant factors for a company's growth. A company should implement an educational system of roles and duties using which individuals can pursue career progression. In addition, it is necessary to provide career development programs such as job rotation, mentoring, and career counseling.
The efficient network resource management is one of the important topics in a real-time system. In this paper, we present a practical network resource management framework, control-theoretic packet scheduler (CPS) system. Using our framework, an operating system can schedule both input and output streams accurately and efficiently. Our framework adopts very portable feedback control theory for efficiency and accuracy. The CPS system is able to operate independent of the internal network protocol state, and it is designed to schedule packet streams in fine-grained time intervals to meet the resource requirement. This approach simplifies the design of the CPS system, and leads us to obtain the intended output bandwidth. We implemented our prototype system in Linux, and measured the performance of the network resource management system under various network QoS constraints. The distinctive features of our principles are as follows: It is robust and accurate, and its operation is independent of internal network protocols.
This paper proposes PID and RIC (Robust Internal-loop Compensator) based motion controller using dual learning algorithm for position control of linear synchronous motor respectively. Its gains are auto-tuned by using two learning algorithms, reinforcement learning and neural network. The feedback controller gains are tuned by reinforcement learning, and then the feedforward controller gains are tuned by neural network. Experiments prove the validity of dual learning algorithm. The RIC controller has better performance than does the PID-feedforward controller in reducing tracking error and disturbance rejection. Neural network shows its ability to decrease tracking error and to reject disturbance in the stop range of the target position and home.
과학기술의 발전과 더불어 현대전의 무기체계는 정밀 고도화되어 첨단기술을 필수적으로 요구한다. 이러한 복잡도가 높은 무기체계를 연구개발하는 방위산업 기업들은 협력을 통하여 다양하게 요구되는 지식정보에 대응하고 개발비용을 절감하고 위험을 분산시킨다. 본 논문은 방위산업분야에서 선제적으로 요구되는 협력과 기업에서의 혁신성과 및 내부 R&D역량과의 관계에 대한 실증연구를 수행하였다. 한국의 방위산업 관련기업 530개에 대한 협력관계를 조사하여 방위산업 제휴네트워크 분석을 수행하였다. 네트워크의 연결, 근접, 매개 중심성을 분석하고, 내부R&D역량에 따른 네트워크 중심성의 특성과 혁신성과의 관계를 구조방정식을 이용하여 네트워크 중심성의 간접효과를 분석하였다. 내부R&D역량이 높은 기업이 네트워크중심에 위치하나, 연결중심성이 높은 기업을 제외하고는 기업의 성과와는 무관하였으며 기업의 내부R&D역량은 혁신성과에 직접적인 영향을 미칠 뿐만 아니라 기업 간 협력을 매개로 혁신성과에 간접적으로도 영향을 미쳤다. 따라서 한국의 방위산업기업 중 내부R&D역량이 높은 기업은 네트워크내의 지식, 정보, 자원을 활용하는 것이 혁신성과에 더 유리한 것으로 분석된다. 이러한 연구결과는 방위산업 기업들이 혁신성과의 향상을 위해 내부R&D만에 의존하기보다 다양한 기관들과의 개방형 혁신활동에 주도적으로 참여할 수 있도록 정책 수립이 되어야 할 필요성을 제기한다.
급변하는 IT 환경에서 웜 및 바이러스 동 매우 다양한 보안 위협요소들이 증가하고 있다. 특히 기업의 사내 네트워크에서는 이러한 위협을 원천적으로 차단할 수 있는 방안이 필요하다. 이러한 면에서 현재 네트워크 접근제어 (NAC: Network Access Control)는 차세대 네트워크 보안기법으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 허가되지 않거나 웜이나 바이러스 등 악성코드에 감염된 PC나 모바일 단말 등이 사내 네트워크에 접속하는 것을 원천적으로 차단하기 위해, 네트워크 접근제어시스템을 설계하고 구현방안을 제안하고자 한다.
This paper suggests the method for estimating a partial discharge (PD) location using divide of the inside transformer as a grid. The PD location is found swiftly and economically compared with the typical method detecting a PD. The reason is that the location of PD is detected in the section. The estimation of PD location is trained using the Neural Network. JavaNNS(Java Neural Network Simulator) and SNNS(Stuttgart Neural Network Simulator) are used for searching the location of PD. The simulation procedure is following, The transformer is assumed that the case is a regular hexahedron. The sensor is installed in a proper location. A section of PD location is set as a target, and training set is studied with several PD locations in the inside of the transformer. As a result of training process, the learning capability of neural network is excellent. The PD location is detected by division of internal structure of transformer and application of neural network.
In this paper, using the neural network design techniques, an adaptive Mahalanobis distance classifier(AMDC) is designed. This classifier has three layers: input layer, internal layer and output layer. The connection from input layer to internal layer is fully connected, and that from internal to output layer has partial connection that might be thought as an Oring. If two ormore clusters of patterns of one class are laid apart in the feature space, the network adaptively generate the internal nodes, whhch are corresponding to the subclusters of that class. The number of the output nodes in just same as the number of the classes to classify, on the other hand, the number of the internal nodes is defined by the number of the subclusters, and can be optimized by itself. Using the method of making the subclasses, the different patterns that are of the same class can easily be distinguished from other classes. If additional training is needed after the completion of the traning, the AMDC does not have to repeat the trainging that has already done. To test the performance of the AMDC, the experiments of classifying 500 Hangeuls were done. In experiment, 20 print font sets of Hangeul characters(10,000 cahracters) were used for training, and with 3 sets(1,500 characters), the AMDC was tested for various initial variance \ulcornerand threshold \ulcorner and compared with other statistical or neural classifiers.
Objectives : In this paper, we investigated the applicability of text mining to Korean Medical Classics and suggest that researchers of Medical Classics utilize this methodology. Methods : We applied text mining to the Huangdi's internal classic, a seminal text of Korean Medicine, and visualized networks which represent connectivity of terms and documents based on vector similarity. Then we compared this outcome to the prior knowledge generated through conventional qualitative analysis and examined whether our methodology could accurately reflect the keyword of documents, clusters of terms, and relationships between documents. Results : In the term network, we confirmed that Qi played a key role in the term network and that the theory development based on relativity between Yin and Yang was reflected. In the document network, Suwen and Lingshu are quite distinct from each other due to their differences in description form and topic. Also, Suwen showed high similarity between adjacent chapters. Conclusions : This study revealed that text mining method could yield a significant discovery which corresponds to prior knowledge about Huangdi's internal classic. Text mining can be used in a variety of research fields covering medical classics, literatures, and medical records. In addition, visualization tools can also be utilized for educational purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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