It is inevitable for local systems to have deviations which represent interactions and modeling errors originated from the decomposition process of a large scale system. This paper presents a decentralized control scheme for interconnected systems using local linear models and a neuro-coordinator. In the proposed method, the local system is composed of a linear model and unknown deviations caused by linearizing the subsystems around operating points or by estimating parameters of the subsystems. Because the local system has unmeasurable deviations we define a local reference model which consists of a local linear model and a neural network to estimate the deviations indirectly. The reference model is reformed into a linear model which has no deviations through a transformation of input variables and we obtain an optimum feedback control law which minimizes a local performance index. Finally, we derive a decentralized feedback control law which consists of local linear states and neural network outputs. In the decentralized control, the neuro-coordinator generates a corrective control signal to cancel the effect of deviations through backpropagation learning with the errors obtained from the differences of the local system outputs and reference model outputs. Also, the stability of local system is proved by the degree of learning of the neural network under an assumption on a neural network learning index. It is shown by computer simulations that the proposed control scheme can be applied successfully to the control of a biased two-link planar robot manipulator.
This paper is focused on the desirable improvement schemes of the local network of information and telecommunication network. In this study, we examined whether polices of information and telecommunication of government have been carried out a desirable programme to meet the public interest, found out several problems in the these policies. Such problems as follows : (1) a system of local information & telecommunication is developing by a Model of Top-Down. In the present management system, an interest of the public of local society about the local telecommunication network is a much lower level, (2) there is no general controlling roll of the local information & telecommunication, (3) there is no service controlling system of local telecommuni-cation, and (4) there is no organic coordinating system of inter-departments in the central government level. In order to resolve these problems, this study suggests a few desirable sxhemes for the local telecommunication : (1) an establishment of middle-long range planning for the integrated future network of info-telecommunication, (2) an organizing of telecommunication network being suitable for the local characteristics toward B-ISDN.
A nonlinear empirical state-space model of the Artificial Neural Network(ANN) has been developed. The nonlinear model structure incorporates characteristic, so as to enable identification of the transient response, as well as the steady-state response of a dynamic system. A hybrid feedfoward/feedback neural network, namely a Local Time Delayed Recurrent Multi-layer Perception(RMLP), is the model structure developed in this paper. RMLP is used to identify nonlinear dynamic system in an input/output sense. The feedfoward protion of the network architecture provides with the well-known curve fitting factor, while local recurrent and cross-talk connections provides the dynamics of the system. A dynamic learning algorithm is used to train the proposed network in a supervised manner. The derived dynamic learning algorithm exhibit a computationally desirable characteristic; both network sweep involved in the algorithm are performed forward, enhancing its parallel implementation. RMLP state-space and its associate learning algorithm is demonstrated through a simple examples. The simulation results are very encouraging.
Weighted network link prediction is a challenge issue in complex network analysis. Unsupervised methods based on local structure are widely used to handle the predictive task. However, the results are still far from satisfied as major literatures neglect two important points: common neighbors produce different influence on potential links; weighted values associated with links in local structure are also different. In this paper, we adapt an effective link prediction model-local naive Bayes model into a weighted scenario to address this issue. Correspondingly, we propose a weighted local naive Bayes (WLNB) probabilistic link prediction framework. The main contribution here is that a weighted cluster coefficient has been incorporated, allowing our model to inference the weighted contribution in the predicting stage. In addition, WLNB can extensively be applied to several classic similarity metrics. We evaluate WLNB on different kinds of real-world weighted datasets. Experimental results show that our proposed approach performs better (by AUC and Prec) than several alternative methods for link prediction in weighted complex networks.
Recently, a convolutional neural network (CNN) models at single image super-resolution have been very successful. Residual learning improves training stability and network performance in CNN. In this paper, we compare four convolutional neural network models for super-resolution (SR) to learn nonlinear mapping from low-resolution (LR) input image to high-resolution (HR) target image. Four models include general CNN model, global residual learning CNN model, local residual learning CNN model, and the CNN model with global and local residual learning. Experiment results show that the results are greatly affected by how skip connections are connected at the basic CNN network, and network trained with only global residual learning generates highest performance among four models at objective and subjective evaluations.
개발도상국에 있어서 정보화를 통한 경제력향상은 지역, 국가, 글로벌 경제발전에 기여하는 주요요소이다. 본 논문은 한국의 지역정보화 성공모델을 인도네시아에 적용하는 연구로서, 한 인도네시아 기업 및 정책결정자들과의 IT 교류 활성화를 통하여 연구기반 네트워크를 형성하고 연구 성과를 토대로 국내 지역정보화 및 IT 관련 기업인들의 인도네시아 진출시 주요 정보제공과 비즈매칭의 기회를 제공하고자 한다. 연구적용지역에 있어서는 도시개발 프로젝트를 수행하여 인프라가 어느정도 조성된 인도네시아의 프칼롱안 지역을 선정하였다. 따라서 프칼롱안의 지리적, 인적특성 및 IT 인프라 현황을 조사하고, 한국의 지역정보화 성공모델을 기반으로 현지 상황에 맞춘 인도네시아 프칼롱안 지역정보화 적용방안을 제시한다.
It is widely used that a network termination rate is calculated by using a Long Run Incremental Costing model. Interconnection Order issued Ministry of Information and Communication in Korea on December 2002 has declared that termination charges of local, national, payphone, and mobile calls are going to be determined by LRIC costing models after 2004. There are lots of preceding researches on a fixed network costing model for applying to LRIC method but on a mobile network not pretty much of them. Besides, Most important basis of current calculation models for termination charges are access costs to connect subscribers to network such as a local loop. In this paper, we look into being of access costs in mobile network and show the applicable standards for cost allocation of access costs in implementing LRIC costing model.
In this paper, a mathematical model and a simulation method for the response time analysis of Local Interconnect Network(LIN) based network systems are proposed. Network-induced delays in a network based control system can vary widely according to the transmission time of message and the overhead time of transmission. Therefore, in order to design a distributed control system using LIN network, a method to predict and verify the timing behavior of LIN protocol is required at the network design phase. Furthermore, a simulation environment based on a timing model of LIN protocol is beneficial to predict the timing behavior of LIN. The model equation is formulated with six timing parameters deduced from timing properties of LIN specification. Additionally, LIN conformance test equations to verify LIN device driver are derived with timing constraints of the parameters. The proposed model equation and simulation method are validated with a result that is measured at real LIN based network system.
This thesis provides the implementation of a simulation model for a particular Local Area Network (LAN), employs carrier sense multiple access (CSMA) bus architecture, which implements functions of the Stock Point Logistics Integrated Communication Environment (SPLICE). First, specifications of the model are identified based on the given functional specification and operating system design. Then the approach taken for modeling and programming in GPSS is discussed. Finally, the program and results of the simulation run are provided.
본 연구에서는 앞으로 전개될 광대역 멀티미디어 서비스위주의 광대역 초고속 정보통신망 구축에 가장 핵심적인 사항인 광가입자망 구성에 있어서 가입자망을 경제적이며, 지역특성에 맞는 최적광가입자망을 구축하기 위한 망의 구성방안을 제시하고자 한다 최적의 초고속 가입자망 구축을 위해 격자모형에서 성형과 링형을 노드당 비용측면과, 전송거리에 따라 다양한 환경에서 측정, 비교·분석하여 최적의 초고속망 구축방안을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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