Poly(ether sulfone) (PES)가 첨가된 비스페놀-A 에폭시 복합재가 그 기계적 특성 및 열 안정성을 증진하기 위하여 제조되었다. 인장강도, 굽힘강도 및 충격강도 등의 기계적 강도가 PES 함량에 따라 의미있게 변화하였다. 특히 그 파괴인성 값은 약 24%의 정도 크게 향상되었다. 적분 열분해 진행온도를 통하여 계산된 PES/에폭시 복합재의 열 안정성은 PES 미첨가 에폭시와 비교하여 12%의 향상을 보였다. 또한 DSC 분석 결과 PES 함량이 증가함에 따라 경화온도와 경화열이 점점 감소함을 확인하였다. 이러한 현상은 에폭시 수지와 선형 PES가 가교구조(semi-interpenetrating polymer networks; semi-IPNs)를 형성하고 잘 분산되었기 때문으로 판단된다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network : WSN)는 U-City 같은 우리 삶의 편의성 향상을 위한 서비스에 활용은 물론이거니와 환경오염, 터널 및 건축물의 붕괴, 태풍, 지진 등의 재난 감시, 위험물 진단 시스템 등에 다양하게 적용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 WSN을 다양한 형태의 휴대 단말 및 네트워크 카메라와 연동하여 보다 효율적이고 가치 있는 정보 서비스 제공을 위한 MUSNEMO(Multi-sensor centric Ubiquitous Smart sensor NEtwork using MObile devices) 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 IEEE 802.15.4 표준을 기반으로 스마트 센서 네트워크를 구성하며, 또한 제안한 시스템 구조의 활용성 검증을 위하여 다섯가지 응용 센서(자기, 조도, 소리, 모션, 진동)를 가진 망을 구성하여 센싱 이벤트 요청 및 제공 테스트를 수행하였다.
The main idea of this study is to turn attention on the question of good cooling ability of customer substations in large district heating networks. The main reason for that is based on our experience that the optimization of district heating very often is directed toward production, whereas questions of optimal distribution are neglected if only the necessary load can be supplied and the customer's request for comfort is met. Our view is that low return temperature(operational temperature differences, ${\Delta}T$) in district heating systems is an Important feature for efficient net operation and gives both economic and operational benefits to the district heating supplier Furthermore, it is as well a prerequisite for meeting the customers demand for reliable supply of the heat load. However, in many practical cases we have seen that district heating return temperatures are higher than necessary. Hence, the aim of the study is to propose and verify a method for detection of the most critical consumers of the net and to identify the reasons for resulting high return temperature. From the results, temperature control system is presented as one of the most important reason of high return temperature in DH networks.
Injection molding is a process widely used in various industries because of its high production speed and ease of mass production during the plastic manufacturing process, and the product is molded by injecting molten plastic into the mold at high speed and pressure. Since process conditions such as resin and mold temperature mutually affect the process and the quality of the molded product, it is difficult to accurately predict quality through mathematical or statistical methods. Recently, studies to predict the quality of injection molded products by applying artificial neural networks, which are known to be very useful for analyzing nonlinear types of problems, are actively underway. In this study, structural optimization of neural networks was conducted by applying multi-task learning techniques according to the characteristics of the input and output parameters of the artificial neural network. A structure reflecting the characteristics of each process step was applied to the input parameters, and a structure reflecting the quality characteristics of the injection molded part was applied to the output parameters using multi-tasking learning. Building an artificial neural network to predict the three qualities (mass, diameter, height) of injection-molded product under six process conditions (melt temperature, mold temperature, injection speed, packing pressure, pacing time, cooling time) and comparing its performance with the existing neural network, we observed enhancements in prediction accuracy for mass, diameter, and height by approximately 69.38%, 24.87%, and 39.87%, respectively.
As broadband access is evolving from digital subscriber lines to optical access networks, Ethernet passive optical networks (EPONs) are considered a promising solution for next generation broadband access. The point-to-multipoint topology of EPONs requires a time-division multiple access MAC protocol for upstream transmission. In this paper, we propose a new enhanced dynamic bandwidth allocation algorithm with fairness called EFDBA for multiple services over EPONs. The proposed algorithm is composed of a fairness counter controller and a fairness system buffer in the optical line terminal. The EFDBA algorithm with fairness can provide increased capability and efficient resource allocation in an EPON system. In the proposed EFDBA algorithm, the optical line termination allocates bandwidth to the optical network units in proportion to the fairness weighting counter number associated with their class and queue length. The proposed algorithm provides efficient resource utilization by reducing the unused remaining bandwidth made by idle state optical network units.
Opportunistic scheduling provides the capability of resource management in wireless networks by taking advantage of multiuser diversity and by allowing delay variation in delivering data packets. It generally aims to maximize system throughput or guarantee fairness and quality of service (QoS) requirements. In this paper, we develop an extended proportional fair (PF) scheduling policy that can statistically guarantee three kinds of QoS. The scheduling policy is derived by solving the optimization problems in an ideal system according to QoS constraints. We prove that the practical version of the scheduling policy is optimal in opportunistic scheduling systems. As each scheduling policy has some parameters, we also consider practical parameter adaptation algorithms that require low implementation complexity and show their convergences mathematically. Through simulations, we confirm that our proposed schedulers show good fairness performance in addition to guaranteeing each user's QoS requirements.
We analyze the performance of a telecommunications management network (TMN) system using models of networks of queues, Jackson's theorem, and simulation. TMN systems for managing public asynchronous transfer mode (ATM) networks generally have a four-level hierarchical structure consisting of a network management system, a few element management systems (EMSs), and several pairs of agents and ATM switches. We construct a Jackson's queuing network and present formulae to calculate its performance measures: distributions of queue lengths and waiting times, mean message response time, and maximum throughput. We perform a numerical analysis and a simulation analysis and compare the results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3216-3230
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2015
A hot-issued research topic in the workflow intelligence arena is the emerging topic of "workflow-supported organizational social networks." These specialized social networks have been proposed to primarily represent the process-driven work-sharing and work-collaborating relationships among the workflow-performers fulfilling a series of workflow-related operations in a workflow-supported organization. We can discover those organizational social networks, and visualize its analysis results as organizational knowledge. In this paper, we are particularly interested in how to visualize the degrees of closeness centralities among workflow-performers by proposing a graphical representation schema based on the Graph Markup Language, which is named to ccWSSN-GraphML. Additionally, we expatiate on the functional expansion of the closeness centralization formulas so as for the visualization framework to handle a group of workflow procedures (or a workflow package) with organizational workflow-performers.
중계기를 활용한 다중 입출력 기술이 차세대 광대역 무선 이동 통선의 유력한 후보로 연구되고 있다. 본 논문에서는 AF (amplify-and-forward) 방식 중계기 네트워크에서 SC-FDE (single carrier-frequency domain equalizer)를 위한 MRC (maximum ratio combining) MMSE (minimum mean-square-error) 등화 기법을 제안한다. 송신국과 수신국 간의 전송 신호와, 중계기를 통한 송신국과 수신국 간의 전송 신호를 MRC 방식으로 합쳐 MMSE 등화 기법을 적용하면 다이버시티 이득과 MMSE 등화 이득을 모두 획득하여 SC-FDE 시스템의 수신 성능을 크게 향상시킬 수 있다. AF 방식 중계기 네트워크에서 SC-FDE를 위한 MRC 계수 및 MMSE 등화탭의 수식을 정확히 도출하여 제시하고, 실험 결과를 통해 성능 향상을 확인한다.
The Information Diffusion Neural Networks is proposed to regenerate the 3-dimensional terrain elevation data from contour lines. Contours in paper map are an expression of terrain elevation in highly compressed form. A real time regeneration of terrain data for each grid points from the the contour information is required for various applications. In the proposed neural networks, the elevation information on contours is diffused to neighbor units through updating its output toward that of neighbor units. An interpolation of terrain information is achieved from such computation mechanithm. Terrain data regeneration simulation has been done with sampled terrain data on contour lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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