KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1238-1259
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2024
Previous studies on joint optimization of computation offloading and service caching policies in Mobile Edge Computing (MEC) have often neglected the impact of dependency-aware subtasks, edge server resource constraints, and multiple users on policy formulation. To remedy this deficiency, this paper proposes a many-objective joint optimization dependency-aware task offloading and service caching model (MaJDTOSC). MaJDTOSC considers the impact of dependencies between subtasks on the joint optimization problem of task offloading and service caching in multi-user, resource-constrained MEC scenarios, and takes the task completion time, energy consumption, subtask hit rate, load variability, and storage resource utilization as optimization objectives. Meanwhile, in order to better solve MaJDTOSC, a many-objective evolutionary algorithm TSMSNSGAIII based on a three-stage mating selection strategy is proposed. Simulation results show that TSMSNSGAIII exhibits an excellent and stable performance in solving MaJDTOSC with different number of users setting and can converge faster. Therefore, it is believed that TSMSNSGAIII can provide appropriate sub-task offloading and service caching strategies in multi-user and resource-constrained MEC scenarios, which can greatly improve the system offloading efficiency and enhance the user experience.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제11권4호
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pp.1-13
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2023
Being one of the first and hardest hit countries by the coronavirus, Iran still continues to preserve its place among nations with the highest rates of infection and COVID-19 related deaths. While on the surface, such worrying status evinces the failure of the authorities in handling the crisis, at deeper levels, it points to the fundamentalist nature of the government and political system of the country. In this view, the current devastating condition in Iran is a clear indication of the all-out influence of the Islamic regime's ideologies on officials' decision-making and their political agendas throughout the pandemic. Accordingly, the staterun mainstream media, as the most preeminent institution of power, have been incessantly engaged in disseminating a series of ideology-laden information around the issues concerning the coronavirus, and in line with the developing political discourses during pandemic. Far from being based on factual accounts or scientific facts, these disseminated messages inevitably grew into a source of disinformation, ultimately resulting in overall public confusion and skepticism. Through examining the data gathered from some of the most prominent online news agencies run by the government, this study identifies five major discursive trends through which the mainstream media propagated ambiguous and manipulative information about COVID-19. These findings are then explained in the light of media system dependency theory, leading to the argument that within autocratic nation-states, public reliance on media during a national/global crisis brings about new opportunities for state exploitation, and further distressing consequences for the people.
클러스터링 기법은 다양한 분야에서 이용되어 왔으며, 통계 기반 기계번역에서도 익히 사용된 기법이다. 그러나 기존의 연구에서는 깊이 있는 문법적인 분석 없이 기계학습 기법을 사용하거나, 문장구조의 정보를 사용하더라도 정규식을 이용하여 판별하는 선에서 그치는 경우가 많았다. 본 논문에서는 각 문장의 의존관계 문법에 따른 구조와 조사 등의 품사 정보를 사용하여 문장구조를 파악하고 유형별로 분류하여 각각에 특화된 언어모델을 획득하는 방법과, 이를 구 기반 통계기계번역에 추가적인 정보로 사용하여 번역성능을 향상하는 데 이용하는 방법을 제안한다.
We consider the stress-strength model in which a unit of strength $T_2$ is subjected to environmental stress $T_1$. An important measure considered in stress-strength model is the reliability parameter R=P($T_2$ > $T_1$). The greater the value of R is, the more reliable is the unit to perform its specified task. In this article, we consider the situations in which $T_1$ and $T_2$ are both independent and dependent, and have certain bivariate distributions as their joint distributions. To study the effect of dependency on R, we investigate several bivariate distributions of $T_1$ and $T_2$ and compare the values of R for these distributions. Numerical comparisons are presented depending on the parameter values as well.
소프트웨어 개발방법이 컴포넌트기반 개발방법으로 진화하고 최근 들어 형상관리 시스템의 도입이 대두되고 있다. 본 논문은 컴포넌트기반 개발방법론에서 발전한 컴포넌트 형상관리를 다루고 컴포넌트 명세는 정규화된 문서인 XML을 기반으로 하고 있다. 컴포넌트 버전관리와 의존관리는 컴포넌트 이름으로 수행하였다. 컴포넌트 의존정보는 컴포넌트 명세가 합성될 때 합성에 사용된 컴포넌트 이름을 사용하여 이를 반영하고 의존정보로 사용하여 명세서를 통한 버전관리와 의존관리의 가능을 확인하였다.
TRIP steel has got attention in automobile industry because of its high strength and high formability. However, the information on deformation behavior of TRIP steel, including bending and springback, is not enough until now. In this research, the V-die bending experiment and analysis have been done to obtain the information of springback of TRIP steel. And a new numerical method, where elastic modulus is varied with the change of the strain, was suggested. Tensile test for TRIP steel was done to get tensile properties as well as strain dependency of elastic modulus of the material. Strain-dependency of elastic modulus was used the numerical analysis of V-die bending and unbending process to predict springback amount. The results were compared with experiment, showing reasonable agreement. Through the analysis of V-die bending as well as draw bending of TRIP steel, the proposed scheme with variable elastic modulus was proven to well predict the deformation behavior of TRIP steel during bending and springback.
본 연구에서는 2018년에 공개된 Penn Korean Universal Dependency Treebank(이하 PKT-UD v2018) 데이터의 오류를 분석하고 이를 개정하여 새롭게 데이터셋(이하 PKT-UD v2020)을 구축하였다. PKT-UD v2018은 구구조 분석 방식으로 구축된 Penn Korean Treebank를 UD(Universal Dependencies)의 체계에 맞추어 자동적으로 변환한 후 보정하여 구축한 데이터이다. 본 연구에서는 이와 같은 자동 변환의 과정에서 발생한 오류를 바로 잡고, UD 체계를 최대한 활용하면서 한국어의 특성을 잘 살린 데이터셋을 구축할 수 있는 방법을 제안하였다.
스파스 분석(Sparse analysis)은 프로그램의 데이터 의존관계(Data dependency)에 따라 필요한 정보를 필요한 부위와 시점으로 바로 보냄으로써 분석을 수행한다. 이 데이터 의존관계의 성질을 이용하면 프로그램 분석을 효율적으로 병렬화 할 수 있는 여지가 생긴다. 이 논문에서는 데이터 의존 관계를 이용하여 스파스 분석을 병렬화 하는 방법을 제시한다. 9개 오픈소스를 통해 실험해본 결과, 프로그램에 따라 6~37%, 평균적으로는 24% 가량 속도가 향상되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1107-1116
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2014
In this paper, we review recent developments in network analysis using the graph theory, and introduce ongoing research area with relevant theoretical results. In specific, we introduce basic notations in graph, and conditional and marginal approach in constructing the adjacency matrix. Also, we introduce the Marcenko-Pastur law, the Tracy-Widom law, the white Wishart distribution, and the spiked distribution. Finally, we mention the relationship between degrees and eigenvalues for the detection of hubs in a network.
웹 앱의 요구사항이 복잡해지고 빠르게 변화하고 있어, 웹 앱의 유지보수가 더욱더 중요해지고 있다. 그렇지만, 웹 앱은 문서화가 충분하게 이루어지지 않아 유지보수가 어렵다. 그래서 효과적인 웹 앱의 유지보수를 위해 웹 페이지 생성 시 일어나는 내부 행위를 추상화한 모델을 추출할 필요가 있다. 기존 연구는 상호 작용하는 웹 컴포넌트(JSP, 서블릿 등)를 식별하지만, 웹 자원(이미지, CSS 파일, 자바스크립트 파일 등)을 식별하지 못하거나, 웹 컴포넌트와 웹 자원 사이의 의존 관계를 추출하지 못한다. 본 논문은 자바 웹 앱을 동적 분석하여 이러한 의존 관계를 추출하고, 그래프 모델로 표현하는 방법을 제안한다. 그리고 오픈 소스 웹 앱을 대상으로 실험하여 제안하는 기법의 활용 가능성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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