무선 센서 네트워크에서 센싱 정보의 수집 시간과 노드의 에너지 소비량 간의 트레이드오프를 고려하여 에너지 소비를 최소화하면서도 빠른 시간 내에 센싱 정보를 수집하는 에너지 효율적인 데이터 병합 트리의 생성 방법을 제안한다. 본 제안 방안은 빠른 정보 수집을 위하여 센서노드와 싱크노드간 최대 거리의 증가를 최소화하면서 에너지 소비를 줄이기 위하여 노드간 연결 링크 비용을 최소화하는 병합 트리를 생성한다. 시뮬레이션 결과, 제안 방법은 기존 방법 보다 병합 트리를 보다 더 낮은 복잡도로 생성 가능하며 기존 방식 대비 높은 에너지 효율을 보여 준다.
본 논문에서는 대역폭과 지연 파라미터를 참조하여 PG내의 토폴로지 정보를 하는 기법으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 하였다. 제안된 star 토폴로지 기법에서는 모든 경로를 찾는 대신 홉 카운트 기반의 깊이 우선 방식을 사용하여 효율적으로 다중 경로를 탐색할 수 있도록 하였다. 이를 위해 토폴로지 정보를 줄이고 다중링크 에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 그리고, 이를 기존의 star 토폴로지에 적용한 효율적인 토폴로지 기법을 제안하였다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해 기존의 star 기법과 호 성공율, 접근시간 및 크랭크 백율에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교 분석하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 star TA 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
A component based method out of load modeling is to aggregate component load model according to the composition rate of each component load at load bus based on the circuit theory. But the most of component loads respond complex nonlinear characteristics respect to voltage and frequency variation due to the control techniques and semiconductor elements applied to component load. It needs to verify this approach through actual experiment of the aggregation of component load even if it can be down. To identify this aggregation method well known, this paper is proposed the classifying method of component load characteristics for component loads to group by quantitative analysis. The component load characteristics were divided into several types by KSOM (kohonen self organizing map), which can classify multi-dimension vector, component load pattern, into two-dimension vector. Some ambiguous cases happened from KSOM were classified by the proposed closing degree.
In this paper, we analyze the effect of the data aggregation level on the MAC performance when RFID (Radio Frequency Identification) logistics data, which can be aggregated at RFID readers to reduce the transmission overhead, are transmitted in IEEE 802.11 wireless LANs. For various data aggregation levels, the throughputs and latencies of the DCF (Distributed Coordination Function) and PCF (Point Coordination Function) MAC protocols are analyzed by computer simulation. From the simulation analysis, we propose the appropriate input traffic load for real-time RFID logistics data transmitted in IEEE 802.11 wireless LANs.
Flow aggregation is a scalable method to provide quality of service (QoS) guarantees to a large number of flows economically. A round-robin scheduler is an efficient scheduling algorithm. We investigate flow aggregation using a round-robin scheduler and propose the use of periodic timer interrupts for rate control of the round-robin scheduler. The proposed flow aggregator is a single-stage scheduler compared to Cobb's two-stage flow aggregator consisting of an aggregator and non-aggregating scheduler. It is possible to implement flow aggregation in the existing routers with only a software upgrade. We also present a simulation study showing the delay behaviors of the proposed algorithm.
본 논문에서는 대역폭과 지연 파라미터를 참조하여 PG내의 토폴로지 정보를 요약하는 기법으로 라인 세그먼트를 이용하여 경계노드 사이의 다중 경로 정보를 요약하였다. 이를 위해 토폴로지 요약 정보를 줄이고 다중링크 요약에 유연성을 부여하기 위하여 대역폭과 지연의 한 쌍으로 구성된 두 개의 라인 세그먼트를 이용하는 수정된 라인 세그먼트 기법을 제안하였다. 시뮬레이션 분석결과 제안된 star TA 기법이 기존의 기법보다 성능이 향상됨을 알 수 있었다.
In this study, a cancer treatment by accumulating and aggregating ferromagnetic particles in newborn blood vessels was examined. It is necessary for this treatment to control dispersion-aggregation property of ferromagnetic particles. Ferromagnetic particles required in this method disperse at low magnetic field, aggregate at high magnetic field and maintain the aggregation even after removal of the magnetic field. In order to control the dispersion-aggregation property, the surface of magnetite particles was modified with higher fatty acids having different lengths. As a result, we succeeded to prepare propionic acid-modified magnetite particles that form irreversible aggregation by magnetic field. The model experiments simulating newborn blood vessels showed that these particles can block the flow by the magnetic field, and the blockage was maintained after removal of the magnetic field.
Effects of titanium dioxide nanoparticles on blood coagulation and platelet aggregation were investigated using diluted whole blood and platelet rich plasma (PRP) solution prepared from human and rat blood, respectively. Blood coagulation was monitored by using a whole blood impedance aggregometer and titanium dioxide nanoparticle (10, 20, and 40 ppm) did not show any effect on the coagulation both in human and in rat blood. When platelet aggregation was measured by turbidometric method after addition of titanium dioxide nanoparticles to PRP solution with final concentrations of 1, 5 and 10 ppm. no aggregation was observed.
수중센서네트워크 응용은 적용 대상 및 지역적 범위에 따라 효과적인 모델링이 필요하고 이러한 특정화된 응용 모델 기반에서 에너지 효율적인 데이터통합 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수중에 고정된 닻으로 좌우 움직임이 가능한 센서노드들로 구성된 3차원 육각기둥 벌집모델에 기초하여 오염 및 침투 감시용 응용 모델링 및 이를 기초로 한다. 이 모델에서는 층별 구성 셀들의 이벤트 감지 데이터와 해당 층 위치 데이터를 수면기지국까지 효율적으로 전송하면 그 목적이 달성된다. 여기서 기존의 데이터통합 방법을 적용하면 최소 경로나 멀티캐스트 트리에 기반된 관계로 과정이 복잡하여 에너지 비효율적이다. 본 논문에서는 층별 셀들에서 발생되는 이벤트 데이터를 해당 층 헤드노드로 효과적으로 전달하기위한 클러스터 내부에서 클러스터 기반의 에너지 효율적인 세 가지 가능한 데이터통합 방법을 제시한다. 그리고 층별 클러스터 헤드노드에서 수집된 데이터를 기지국까지 효율적으로 전달하기위한 클러스터 간 세 가지 데이터통합 방법도 제시한다. 제시된 데이터통합 방법들은 주어진 영역 침투 감시등과 같은 특정화된 응용 대상으로 동작의 단순성과 에너지 효율화 측면이 주된 고려 요소이다. 마지막으로 시뮬레이션과 성능 비교분석을 통해 제시된 클러스터 층별 및 층간 데이터통합 방법의 조합 중 가장 우수한 에너지 효율적인 데이터통합 방법을 도출한다.
Spatio-temporal load forecasting (STLF) is a foundation for building the prediction-based power map, which could be a useful tool for the visualization and tendency assessment of urban energy application. Constructing one point-forecasting model for each electricity cell in the geographic space is possible; however, it is unadvisable and insufficient, considering the aggregation features of electricity cells and uncertainties in input variables. This paper presents a new STLF method, with a data-driven framework consisting of 3 subroutines: multi-level clustering of cells considering their aggregation features, load regression for each category of cells based on SLS-SVRNs (sparse least squares support vector regression networks), and interval forecasting of spatio-temporal load with sampled blind number. Take some area in Pudong, Shanghai as the region of study. Results of multi-level clustering show that electricity cells in the same category are clustered in geographic space to some extent, which reveals the spatial aggregation feature of cells. For cellular load regression, a comparison has been made with 3 other forecasting methods, indicating the higher accuracy of the proposed method in point-forecasting of spatio-temporal load. Furthermore, results of interval load forecasting demonstrate that the proposed prediction-interval construction method can effectively convey the uncertainties in input variables.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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