Compact Network Real-Time Kinematic (RTK) is a method that combines compact RTK and network RTK, and it can effectively reduce the time and spatial de-correlation errors. A network RTK user receives multiple correction information generated from reference stations that constitute a network, calculates correction information that is appropriate for one's own position through a proper combination method, and uses the information for the estimation of the position. This combination method is classified depending on the method for modeling the GPS error elements included in correction information, and the user position accuracy is affected by the accuracy of this modeling. Among the GPS error elements included in correction information, tropospheric delay is generally eliminated using a tropospheric model, and a combination method is then applied. In the case of a tropospheric model, the estimation accuracy varies depending on the meteorological condition, and thus eliminating the tropospheric delay of correction information using a tropospheric model is limited to a certain extent. In this study, correction information modeling accuracy performances were compared focusing on the Low-Order Surface Model (LSM), which models the GPS error elements included in correction information using a low-order surface, and a modified LSM method that considers tropospheric delay characteristics depending on altitude. Both of the two methods model GPS error elements in relation to altitude, but the second method reflects the characteristics of actual tropospheric delay depending on altitude. In this study, the final residual errors of user measurements were compared and analyzed using the correction information generated by the various methods mentioned above. For the performance comparison and analysis, various GPS actual measurement data were collected. The results indicated that the modified LSM method that considers actual tropospheric characteristics showed improved performance in terms of user measurement residual error and position domain residual error.
This thesis is concerned with fault-tolerance of a B-net (Beta-network) which is a kind of interconnection network in the multicomputer system. In this paper, a method for obtaining Maximal Tolerable Fault Set(MTFS) of link line connecting switching elements in the arbitrary B-net is presented. Using this method, it is seen that testing of DFA capability is possible when s-a-faults of link line occur, and criterion for determining degree of fault- tolerance of a B-net in terms of link line is introduced.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제15권2호
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pp.331-337
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2004
In the analysis of massive volume data, a neural network model is a useful tool. To implement the Neural network model, it is important to select initial value. Since the initial values are generally used as random value in the neural network, the convergent performance and the prediction rate of model are not stable. To overcome the drawback a possible method use samples randomly selected from the whole data set. That is, coefficients estimated by logistic regression based on the samples are the initial values.
효율적인 프로젝트 관리를 위해 PERT 네트워크에 대한 다양한 민감도 분석이 수행되다. 활동의 평균시간에 관한 평균사업완성시간의 민감도 분석에 관한 기존 연구에서는 활동시간의 분포가 정규분포를 따른다는 가정 하에서 활동의 평균시간의 변화에 따른 평균사업완성시간의 변화량을 추정한다. 보 연구에서는 이산형의 활동시간 분포를 갖는 PERT 네트워크에서 활동의 평균시간에 관한 평균사업완성시간의 민감도 분석을 위해 기존의 민감도 분석 방법을 수정한 방법을 제안한다. 그리고 다양한 PERT 네트워크에 대해 얻어진 결과를 분석함으로써 제안된 방법의 적용 타당성을 예증하고자 한다.
In this paper, the water cooling method among the forced coolant cooling methods is considered to be applied to the 110kW-class IPMSM for railway vehicles. First, basic thermal property analysis of the IPMSM is conducted using the three-dimensional thermal equivalent network method. Then, based on the results of the basic thermal property analysis, some design requirements for the water cooling jacket are deduced and a basic design of the water cooling jacket is carried out. Finally, thermal equivalent circuit of the water cooling jacket is attached to the IPMSM's 3D thermal equivalent network and then, the basic thermal and effectiveness analysis are conducted for the case of applying the water cooling jacket to the IPMSM. In the future, the thermal variation trends inside the IPMSM by the application of the water cooling jacket is expected to be quickly and easily predicted even at the design step of the railway traction motor.
Identification of dynamics of short circulation during grade change operations in paper mills is very important for the effective plant operation. In the present study a prediction method of One Pass Retention(OPR) is proposed based on the neural network. The present method is used to analyze the dynamics of short circulation during grade change. Properties of the product paper largely depend upon the change in the OPR. In the present study the OPR is predicted from the training of the network by using grade change operation data. The results of the prediction are applied to the modeling equation to give flow rates and consistencies of short circulation.
This paper reports on the application of network analysis approaches to investigate the characteristics of graph representations of Japanese word associations. Two semantic networks are constructed from two separate Japanese word association databases. The basic statistical features of the networks indicate that they have scale-free and small-world properties and that they exhibit hierarchical organization. A graph clustering method is also applied to the networks with the objective of generating hierarchical structures within the semantic networks. The method is shown to be an efficient tool for analyzing large-scale structures within corpora. As a utilization of the network clustering results, we briefly introduce two web-based applications: the first is a search system that highlights various possible relations between words according to association type, while the second is to present the hierarchical architecture of a semantic network. The systems realize dynamic representations of network structures based on the relationships between words and concepts.
본 논문에서는 검색로그 데이터의 네트워크 분석방법을 통해 검색자들의 검색행위에 나타난 다양한 특성을 살펴보았다. 이러한 작업을 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, 검색자들은 검색어의 유사성에 따라 네트워크라는 연결구조를 나타내었다. 둘째, 특정한 검색자 네트워크에서 중심적인 위치를 차지하는 검색자들이 존재하였다. 셋째, 중심 검색자들은 다른 검색자들과 검색 키워드를 공유하고 있었다. 넷째, 전체 검색자들은 다수의 하위 집단으로 군집되어 있다. 이 연구의 결과는 네트워크 분석 방법에 의한 연관된 검색자와 검색어를 추천하는 알고리즘을 개발하는데 활용이 가능할 것이다.
Purpose: The purpose of this study was to analyze students experiences during clinical practice in nursing management. Methods: Assessing through computerized databases, self-reflection reports of 57 students were analyzed. Text network analysis was applied to examine the research. The keywords from each student's reports were extracted by using the programs, KrKwic and NetMiner. Results: The results of the keyword network analysis of what students learned in the nursing process included 27 words. The keyword network analysis of what students learned from the problem solving process included 23 words and the keyword network analysis of improvements in Clinical Practice of Nursing included 31 words. Conclusion: Studies related to clinical practice have been increasing, and themes of the studies have also become broader. Further research is required to investigate factors affecting clinical practice specifically in nursing management. Further comparative studies are necessary to define differences in clinical practice systems related to improving nursing students competency.
In countries and regions population plays an important role. Recently the importance of population migration increased as population growth slowed. Researches on population migration are mainly focused on the analysis of the population movement factors and the regional structure analysis using the network analysis method. Analysis of regional structure through population movement is not enough to explain the phenomenon of migration of small cities and rural regions. In this study, to overcome the limit of previous studies the characteristics of the population movement rate according to the size of the population were analyzed. Also network analysis using the population movement OD (Origin and Destination) and population movement rate OD were conducted and the results of them were compared. As the results of analysis by the regional population scale, the population movement by population size showed a big difference in the areas with more than 100 thousand people and less than 100 thousand people. Migration to the outside of the province was the most frequent in regions with 30,000~50,000 people. The population migration rate network analysis result showed that the new area with large population inflow capacity was identified, which could not be found in the population movement network analysis because population movement number is small. The population movement rate irate is expected to be used to identify the central regions of the province and to analyze the difference in resident attractiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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