본 논문에서는 군 MANET 환경에서 작전에 따라 단말들이 그룹으로 이동하는 경우를 고려하여, 효과적으로 메시지를 전달할 수 있는 확장 가능 콘텐트 기반 라우팅 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 Publish/Subscribe 모델에 기반한 콘텐트 라우팅 기법이다. 노드들은 자신의 위치나 관심에 근거하여 클러스터를 형성하게 된다. 제안하는 기법에서는 다단계로 포개지는 구조의 클러스터 구성을 허용한다. 각 노드는 클러스터 헤드에게 자신의 특정콘텐트에 대한 관심을 알리고, 클러스터 헤드는 이를 종합하여 이웃 클러스터 헤드에게 전달한다. 데이터는 관심이 전달된 역방향 경로로 클러스터 헤드를 거쳐 개별 단말에게까지 전달된다. 시뮬레이션을 통해 기존의 MANET 환경에서 사용했던 콘텐트 기반 라우팅 기법과 본 논문에서 제안한 기법의 성능을 비교 분석한다. 제안한 기법은 노드 수가 증가하더라도 기존 기법에 비해 네트워크의 제어 메시지 부담이 크지 않으며, 특히 그룹 이동성을 가질 경우 기존 기법에 비해 메시지 전달율이 높다.
This study is to classify the typology of e-business model based on the practical strategic model for successful e-business implementation. For that purpose, we review the conceptual framework of e-business and collected the data from 127 companies implementing e-business. The study is conducted in three phases as follows. First, six factors consisted of 22 items are derived through factor analysis. Second, Cluster analysis is employed to group the firms into different strategic patterns. A five-cluster solution is found to maximize the distances between cluster means across the six factor patterns. The models are named as 'ascendancy and convergence', 'expansion and moderate price', 'expansion and improvement of quality', 'ascendancy and process', and 'improvement of quality' respectively. Third, ANOVA is used to examine the impact on the performance differences attributable to the models. The results of the study are; (1) the 'ascendancy and process', 'expansion and improvement of quality' and 'expansion and moderate price' models were associated with significantly higher performance levels than the 'improvement of quality' model, and (2) the hybrid strategies are needed to implement e-business successfully based on the 'ascendancy and process' model.
A semi-empirical fluctuation term is presented to improve a classical equation of state (EOS) for volumetric properties in the critical region. The term is based on the two assumptions: (1) The Helmholtz energy is individually divided into classical and long-range density fluctuation contribution (2) All molecules form cluster near the critical region due to long-range density fluctuation. To formulate such molecular cluster, we extended the Veytsman statistics originally developed for the cluster due to hydrogen bonding. The probability function in the statistics is modified to represent the characteristics of long-range density fluctuation vanishing far from critical region. The proposed fluctuation contribution was incorporated into the Sanchez-Lacombe EOS and the combined model with 6 adjustable parameters has been tested against experimental VLE data. The combined model is found to well represent flatten critical isotherm for methane and top of the coexistence curve for the tested components. The prediction results for caloric data are in good agreement with the experimental data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1133-1151
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2010
Energy balanced consumption routing is based on assumption that the nodes consume energy both in transmitting and receiving. Lopsided energy consumption is an intrinsic problem in low-cost sensor networks characterized by multihop routing and in many traffic overhead pattern networks, and this irregular energy dissipation can significantly reduce network lifetime. In this paper, we study the problem of maximizing network lifetime through balancing energy consumption for uniformly deployed low-cost sensor networks. We formulate the energy consumption balancing problem as an optimal balancing data transmitting problem by combining the ideas of corona cluster based network division and optimized transmitting state routing strategy together with data transmission. We propose a localized cluster based routing scheme that guarantees balanced energy consumption among clusters within each corona. We develop a new energy cluster based routing protocol called "OECR". We design an offline centralized algorithm with time complexity O (log n) (n is the number of clusters) to solve the transmitting data distribution problem aimed at energy balancing consumption among nodes in different cluster. An approach for computing the optimal number of clusters to maximize the network lifetime is also presented. Based on the mathematical model, an optimized energy cluster routing (OECR) is designed and the solution for extending OEDR to low-cost sensor networks is also presented. Simulation results demonstrate that the proposed routing scheme significantly outperforms conventional energy routing schemes in terms of network lifetime.
Usability is one of the most important factors that affect customers' decision to purchase a product. Several studies have been conducted to model the relationship between the product design variables and the product usability. Since there could be hundreds of design variables to be considered in the model, a variable screening method is required. Traditional variable screening methods are based on expert opinions (Expert screening) in most Kansei engineering studies. Suggested in this study are statistical methods for screening important design variables by using the principal component regression(PCR), cluster analysis, and partial least squares(PLS) method. Product variables with high effect (PCR screening and PLS screening) or representative variables (Cluster screening) can be used to model the usability. Proposed variable screening methods are used to model the usability for 36 audio/visual products. The three analysis methods (PCR, Cluster, and PLS) show better model performance than the Expert screening in terms of $R^2$, the number of variables in the model, and PRESS. It is expected that these methods can be used for screening the product design variables efficiently.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권2호
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pp.138-143
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2006
In this paper, we have presented a Sequential Agglomerative Hierarchical Nested (SAHN) algorithm-based data clustering method in fuzzy inference system to achieve optimal performance of fuzzy model. SAHN-based algorithm is used to give possible range of number of clusters with cluster centers for the system identification. The axes of membership functions of this fuzzy model are optimized by using cluster centers obtained from clustering method and the consequence parameters of the fuzzy model are identified by standard least square method. Finally, in this paper, we have observed our model's output performance using the Box and Jenkins's gas furnace data and Sugeno's non-linear process data.
인터넷 기반 시스템에서는 고가용도와 고성능을 제공해야하며, 클러스터 시스템 기술은 이에 대한 하나의 해결책으로 떠오르고 있다. 클러스터 시스템을 사용하는 중요한 목적은 성능과 가용도의 확보에 있으며, 고가용도 클러스터 시스템은 구성 노드들 중 일부에 결함이 발생했을 때 이를 비용ㆍ효율적으로 해결한다. 본 논문은 (n,k) 클러스터 시스템의 성능을 고려한 가용도 개선과 손실비용 분석에 관한 연구로 소프트웨어 재활 기법을 적용한 (n,k) 클러스터 시스템의 가용도 모델을 제안하였으며, 고가용도가 요청되는 시스템에서 소프트웨어 재활은 가용도 향상을 가져오는 유용한 기법 중의 하나임을 파악하였다.
Hysteretic behavior model of soft magnetic material usually used in electrical machines and electronic devices is necessary for numerical solution of Maxwell equation. In this study, a new dynamic hysteresis model is presented, based on the nonlinear dynamic system identification from measured data capabilities of fuzzy clustering algorithm. The developed model is based on a Gustafson-Kessel (GK) fuzzy approach used on a normalized gathered data from measured dynamic cycles on a C core transformer made of 0.33mm laminations of cold rolled SiFe. The number of fuzzy rules is optimized by some cluster validity measures like 'partition coefficient' and 'classification entropy'. The clustering results from the GK approach show that it is not only very accurate but also provides its effectiveness and potential for dynamic magnetic hysteresis modeling.
This paper explores a fundamental study of acquiring the users' KANSEI information regarding the recognition of shape models. Since there are many differences such as background differences and knowledge differences among users, they will produce different evaluations based on their KANSEI even when an identical shape model is presented. Cluster analysis is proved to be available for catching a group tendency and for constructing a mapping relation between a description of the shape model and the HANSEl database. In order to investigate an analogical relation and a mutual influence in our consciousness, first, we made a questionnaire that asked subjects to represent images having different colors and shape cones by using 4 pairs of adjectives (KANSEI words). Next, based on the cluster analysis of the questionnaire using a fuzzy set theory, we proposed a hypothesis showing how the analogical relation and the mutual influence work in our mind while viewing the shape models. Furthermore, how the properties of KANSEI depend on their descriptions was also investigated by virtue of the cluster analysis. This work will be valuable to construct a personal KANSEI database regarding the Shape Model Processing System.
최근 네트워크 기술의 비약적인 발전은 고속 그리고 저가의 클러스터 시스템을 구축할 수 있는 기본 토대를 제공하여 주었다. 이러한 기존 클러스터 시스템은 안정화된 고속의 지역 네트워크를 기반으로 일정 수준의 시스템으로 구성되는 것이 일반적인 경향이다. 본 논문에서 제안하는 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 개방 네트워크상에 존재하는 저가, 저속의 시스템 노드를 대상으로 하여, 주어진 작업에 대한 병렬수행 및 SC-Sever의 공유메모리를 통한 효율적인 작업 분배와 시스템 노드간의 상호 협조 작업을 통하여 고성능, 고효율 그리고 고가용성을 얻을 수 있는 웹 클러스터 모델이다. 이를 위하여 다중 분산 웹 클러스터 그룹은 복수개의 시스템 노드를 단일한 가상 네트워크로 묶어 놓은 서브 클러스터 그룹으로 구성하고, 서브 클러스터 그룹내의 효율적인 자료전송을 위하여 분산 공유 메모리를 이용한다. 제안된 모델은 사용자로부터 요구되는 대규모의 작업에 대하여 분산 공유 메모리를 기반으로 한 부하분배 및 병렬 컴퓨팅 방식을 이용하므로 처리 효율을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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