In randomly deployed networks, such as sensor networks, an important problem for each node is to discover its neighbor nodes so that the connectivity amongst nodes can be established. In this paper, we consider this problem by incorporating the physical layer parameters in contrast to the most of the previous work which assumed a collision channel. Specifically, the pilot signals that nodes transmit are successfully decoded if the strength of the received signal relative to the interference is sufficiently high. Thus, each node must extract signal parameter information from the superposition of an unknown number of received signals. This problem falls naturally in the purview of random set theory (RST) which generalizes standard probability theory by assigning sets, rather than values, to random outcomes. The contributions in the paper are twofold: First, we introduce the realistic effect of physical layer considerations in the evaluation of the performance of logical discovery algorithms; such an introduction is necessary for the accurate assessment of how an algorithm performs. Secondly, given the double uncertainty of the environment (that is, the lack of knowledge of the number of neighbors along with the lack of knowledge of the individual signal parameters), we adopt the viewpoint of RST and demonstrate its advantage relative to classical matched filter detection method.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.2
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pp.394-398
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2022
The article determines that the study of the development of scientific and didactic knowledge about the educational process in higher education should be built mainly on the basis of qualitative research methods that ensure the identification and understanding of the changes taking place in didactic knowledge, in the unity of their internal and external manifestations. On the basis of the epistemological model of the study of science, a generalized model of didactic knowledge about the educational process in higher education, including didactic relations as a theoretical core, subject of research, research methods and positions of researchers, ways of interaction between science and educational practice, and thematic structures of didactic knowledge; scientific and methodological problems of didactic knowledge about the educational process in higher education at the present stage of its developments due to the post-nonclassical transformation and orientation of research towards the humanitarian ideal of scientific character.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.10
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pp.262-270
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2022
In the past two decades, there has been an increasing interest in project knowledge management, as knowledge is a crucial resource for project management success. Knowledge capture and sharing are two effective project management practices. Capturing and sharing project knowledge has become more efficient due to technological advances. Nevertheless, present technologies face several technical, functional, and usage obstacles and constraints. Thus, Blockchain technology might provide promising answers, yet, there is still a dearth of understanding regarding the technology's proper and practical application. Consequently, the goal of this study was to fill the gap in the literature about the adoption of Blockchain technology and to investigate the project stakeholders' acceptance and willingness to utilize the technology for capturing and sharing project knowledge. Due to this inquiry's exploratory and inductive characteristics, qualitative research methodology was used, namely the Grounded Theory research approach. Accordingly, eighteen in-depth, semi-structured interviews were conducted to collect the data. Concurrent data collection and analysis were undertaken, with findings emerging after three coding steps. Four influencing factors and one moderating factor were identified as affecting users' acceptance of Blockchain technology for capturing and sharing project knowledge. Consequently, the results of the study aimed to fill a gap in the existing literature by undertaking a comprehensive analysis of the unrealized potential of Blockchain technology to improve knowledge capture and sharing in the project management environment.
Gavrilova, Yulia;Dzhafarov, Navai;Kondratuk, Diana;Korchagina, Tamara;Ponomarev, Mikhail;Rozanova, Elizabeth
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.11
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pp.199-203
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2022
The article aims at studying the institution of human rights and civil freedoms with due regard to the anthropological approach in the theory of law. To the greatest extent, the provisions of non-classical legal science are confirmed in the Anglo-Saxon legal family, which endows the judge with law-making functions. In this regard, the role of a person in the legal sphere is increasing. The main research method was deduction used to study the anthropological approach to the institution of human rights and freedoms. The article also utilizes the inductive method, the method of systematic scientific analysis, comparative legal and historical methods. To solve the task set, the authors considered the legal foundations and features of human rights and freedoms in the modern world. The article proves that the classical legal discourse, represented by various types of interpretation, reduces the rule of law to the analysis of its logical structure and does not answer the questions posed. It is concluded that the prerequisite for the anthropological approach in the theory of law is the use of human-like concepts in modern legislation (guilt, justice, peculiar ferocity, child abuse, willful evasion, conscientiousness).
In order to ensure revenue of agricultural products which have encountered the dramatic decline of prices in distribution, the export of the domestic farm produce was started and it has been considered to play the significant role to make fundamentals for securing the stable revenue of farms and future of agricultural industries. The Korean government has endeavored to increase scale and volume of export and make the stable structure for export transaction by supporting government policies. Since the export of the agricultural products was influenced by multiple and uncertain factors such as the gap of GDP, distance, the difference of climatess between countries, in this study of agricultural exports, the attributes of export according to changed factors are derived by using RCA and gravity model. As the complexity of export environment has been increased compared to the past, it is necessary to analyze the attributes of agricultural exports. In this study, by using network theory, trade network of agricultural product, the periodic changes of relations, the changes of centrality and maxium flow are derived. Even though the trade quantity of existing agricultural fresh products are still small, the study derived the need to vertical integration for expanding agricultural product export by applying network theory.
In this study, we applied the Bayesian Network for the case of the mode choice models using the Seoul metropolitan area's house trip survey Data. Sex and age were used lot the independent variables for the explanation or the mode choice, and the relationships between the mode choice and the travellers' social characteristics were identified by the Bayesian Network. Furthermore, trip and mode's characteristics such as time and fare were also used for independent variables and the mode choice models were developed. It was found that the Bayesian Network were useful tool to overcome the problems which were in the traditional mode choice models. In particular, the various transport policies could be evaluated in the very short time by the established relation-ships. It is expected that the Bayesian Network will be utilized as the important tools for the transport analysis.
Mentoring as a human resources development program is being reconceptualized because of the rapidly shifting work environment which has been recently focused on the necessity of knowledge management. That is, new mentoring network theory as a reconceptualization of mentoring is structured by researchers who have related social network theory and mentoring and they have discovered that the development of individual and organizational is built by the relationships of multiple selves. In their paper, they have asserted that an individual's developmental stage is an important antecedent to the nature of mentoring and developmental networks that are possible. Further, they are suggesting that mentoring developmental network is a key tool for learning, development, and successful performance outcomes in challenging assignments. This paper aims to describe the next empirical research plan that will investigate the developmental stage of teachers as an antecedent of mentoring network. An introduction and background to the research will be explained to provide a conceptual framework for the next study.
Ozsahin, Talat Sukru;Birinci, Ahmet;Cakiroglu, A. Osman
Structural Engineering and Mechanics
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v.18
no.4
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pp.441-459
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2004
This paper explores the potential use of neural networks (NNs) in the field of contact mechanics. A neural network model is developed for predicting, with sufficient approximation, the contact lengths between the elastic layer and two elastic circular punches. A backpropagation neural network of three layers is employed. First contact problem is solved according to the theory of elasticity with integral transformation technique, and then the results are used to train the neural network. The effectiveness of different neural network configurations is investigated. Effect of parameters such as load factor, elastic punch radii and flexibilities that influence the contact lengths is also explored. The results of the theoretical solution and the outputs generated from the neural network are compared. Results indicate that NN predicted the contact length with high accuracy. It is also demonstrated that NN is an excellent method that can reduce time consumed.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.12
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pp.1241-1248
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2004
A controller of wheeled mobile robot(WMR) based on Lyapunov theory is designed and a Fuzzy-Neural Network algorithm is applied to this system to adjust controller gain. In conventional controller of WMR that adopts fixed controller gain, controller can not pursuit trajectory perfectly when initial condition of system is changed. Moreover, acquisition of optimal value of controller gain due to variation of initial condition is not easy because it can be get through lots of try and error process. To solve such problem, a Fuzzy-Neural Network algorithm is proposed. The Fuzzy logic adjusts gains to act up to position error and position error rate. And, the Neural Network algorithm optimizes gains according to initial position and initial direction. Computer simulation shows that the proposed Fuzzy-Neural Network controller is effective.
In this paper, we presented a predictive control technique, which is based on wavelet neural network (WNN), for the control of chaotic systems whose precise mathematical models are not available. The WNN is motivated by both the multilayer feedforward neural network definition and wavelet decomposition. The wavelet theory improves the convergence of neural network. In order to design predictive controller effectively, the WNN is used as the predictor whose parameters are tuned by error between the output of actual plant and the output of WNN. Also the training method for the finding a good WNN model is the Extended Kalman algorithm which updates network parameters to converge to the reference signal during a few iterations. The benefit of EKF training method is that the WNN model can have better accuracy for the unknown plant. Finally, through computer simulations, we confirmed the performance of the proposed control method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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