• 한국위성정보통신학회논문지
• /
• 제9권3호
• /
• pp.91-97
• /
• 2014

본 논문은 에너지 검출 기반 협력 스펙트럼 센싱을 이용하여 주사용자와 부사용자 사이의 거리에 따른 검출 확률에 가중치를 부여하는 기법을 제안하고, 이에 따른 분석 및 모의실험 결과를 나타낸다. 주사용자와 부사용자 사이의 거리는 모두 다르다고 가정하였고, 이들 사이의 무선 채널은 레일레이(Rayleigh) 채널로 모델링하였다. 제안하는 가중치 부여 기법을 적용한 협력 스펙트럼 센싱을 수행한 결과가 가중치를 적용하지 않은 스펙트럼 센싱을 수행한 결과에 비해 커버리지를 확대 할 수 있고, 이 검출 확률에 가중치를 적용한 것이 가중치를 적용하지 않은 이전의 방식에 비해 센싱 효율이 향상 되는 것을 알 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제23권2호
• /
• pp.93-99
• /
• 2013

프랙탈 이론은 컴퓨터 과학, 공학, 의학, 기상학 등 여러 분야에서 직면하는 복잡하고 불규칙적인 자연현상을 모델링할 수 있는 효과적인 도구로서 인정받아 왔다. 본 연구에서는 지형 및 이미지의 프랙탈 정보 추출에 많이 이용되는 삼각프리즘법의 정밀도를 개선하는 문제를 다룬다. 이를 위해 기존의 샘플링 방법들을 분석하고 그들의 장점을 취하는 새로운 샘플링 방법을 제안한다. 가상의 프랙탈 맵에서 제안된 방법을 다른 방법과 비교하며 그 유효성을 검정한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.47-58
• /
• 2018

이기종 셀룰러 네트워크 (HCN)는 미래 5 세대 (5 세대) 무선 네트워크의 핵심 기술로서 가장 중요하다. 고려된 이기종 네트워크는 펨토셀 기지국 (BS)으로 중첩 된 임의로 매크로 셀 기지국 (MBS)으로 구성된다. 확률 적 기하학은 무선 ad hoc, 센서 네트워크 및 다중 계층 셀룰러 네트워크와 같은 무작위 토폴로지를 사용하여 네트워크를 모델링, 분석 및 설계하는 매우 강력한 도구이다. HCN은 미래의 5G 무선 네트워크를위한 기술 중 하나에 중점을 두어 다른 네트워크에 속한 다양한 BS를 배치함으로써 에너지 효율적으로 설계 될 수 있다. 본 논문에서는 능동 / 슬립 모드를 도입하여 셀룰러 네트워크의 BS가 효율적으로 전력을 소비 할 수 있도록 해주는 시스템을 끄고 켜는 방법을 제안한다. 이 모드는 MBS 및 FBS의 간섭 및 전력 소모를 개별적으로 줄일 수있다. 잘 셀룰러 네트워크의 에너지 효율성을 향상시킬 수 있다. 펨토 기지국 BS 밀도에 따라 Karush Kuhn Tucker (KKT) 조건을 해결할 수있는 처리량 정지 제약 조건 하에서 에너지 효율을 최대화하기위한 최적화 문제뿐만 아니라 MBS 및 FBS에 대한 전력 소모 최소화를 공식화한다. 우리는 또한 커버리지 홀을 피하기 위해 코디네이트 된 멀티 포인트 (CoMP)가 있거나없는 HCN 시나리오에서 커버리지 확률과 에너지 효율의 식을 제안하고 기종 알고리즘과 비교한다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제17D권1호
• /
• pp.41-52
• /
• 2010

생성된 테스트 케이스와 요구사항과의 연관관계가 중요하지만, 모델을 이용한 테스트 케이스 자동생성에서는 모델이 요구사항과 m:n의 관계를 맺기 때문에 테스트 케이스와 요구사항과의 관계도 매우 복잡해진다. 본 논문에서는 1:1 모델링 도구인 REED(REquirement EDitor)를 이용하여 테스트 케이스를 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 테스트 케이스는 커버리지 타겟 생성, IORT(Input Output Relation Tree) 생성, 테스트 케이스 생성의 3단계를 거치며, 모든 단계는 자동으로 진행된다. 생성된 테스트 케이스는 하나의 요구사항에서 생성될 수 있으며 실제 시스템에 적용한 결과, 온도조절장치 경우는 5,566개, 버스카드 단말기의 경우는 3,757개, 굴착기 제어기는 4,611개의 테스트 케이스가 생성되었다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제21권7호
• /
• pp.12-19
• /
• 2020

클러스터된 이기종 무선 센서 네트워크는 서로 다른 목적을 가지는 노드들이 계층적 구조를 이루어 링크를 구성하는 네트워크를 의미한다. 무선 센서 네트워크에서는 한정적인 메모리나 배터리 용량 내에서 운용되는 경우가 많기 때문에 이러한 자원을 효율적으로 관리해야만 네트워크의 수명, 커버리지, 연결성 등의 성능을 길게 유지할 수 있다. 예를 들어 특정 센서들의 부근에서 관심을 가지는 이벤트가 빈번하게 발생하여 계측되는 데이터가 증가하게 되면, 특정 클러스터 그룹의 클러스터 헤드로 전송되는 데이터의 양도 동시에 기하급수적으로 증가하게 된다. 특히 해당 클러스터 헤드에서 전송하는 데이터양보다 센서들로부터 수신하는 데이터양이 많을 경우나 링크가 끊어져 데이터 전송이 불가능한 경우 메모리 총 용량을 초과하는 데이터 혼잡 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 데이터 혼잡 문제를 해결하기 위해 모바일 싱크로서 드론을 이용한다. 네트워크, 센서 노드, 클러스터 헤드에 대한 모델링 후 데이터 혼잡도를 계산하기 위한 비용 함수와 혼잡 인디케이터를 정의한다. 이를 바탕으로 데이터 혼잡 지도 인덱스를 계산하여 데이터 혼잡 지도를 작성 후 지도를 기반으로 드론을 최적의 위치에 배치한다. 시뮬레이션을 통하여 드론의 배치에 따른 네트워크의 혼잡도가 감소하는 양상을 다양한 접근을 통해 보여준다. 제어 변수 α를 이용하여 배치되는 드론 수에 따른 데이터 혼잡도의 변화, 요구하는 데이터 혼잡도를 만족시키기 위한 통신 범위와 드론 수와의 관계를 알아본다. 또한 기존 연구와의 오버플로우 관점에서 비교를 통해 제안하는 알고리즘이 최소 20 %의 향상이 있음을 보여준다.