단말이 망에서 제공받는 데이터 전송율은 단말과 셀 사이의 SINR 뿐만 아니라 셀이 단말에게 할당하는 무선 자원양에 의해서도 결정된다. 따라서 단말이 SINR만을 기준으로 접속할 셀을 선택하면 비록 최대 SINR을 제공하는 셀에 접속한다고 하더라도 최대 서비스율을 제공받지 못할 수도 있다. 또한 네트워크의 입장에서는 SINR을 기준으로 접속 셀이 선택되므로 일부 셀들은 다수의 단말이 접속하는 반면 주변의 다른 셀들은 접속 단말의 수가 적게 되어 셀간 부하 불균형 상태가 발생될 확률이 커지고 이로 인해 이동 통신 시스템의 자원 이용율이 낮아지게 된다. 이에따라 본 논문에서는 SINR뿐만 아니라 셀의 부하를 고려한 접속 셀 선택 방법을 제안한다. 이를 위해 접속 셀 선택 지표로 SINR 대신에 최대 데이터 전송율과 최소 전송율 단절 확률을 제시한다. 제안 기법의 성능 평가를 위한 모의실험 결과 최대 데이터 전송율을 이용한 셀 선택 방법은 타 기법에 비해 시스템 효율과 셀간 부하 균등 측면에서 향상된 성능을 보였으며 최소 전송율 단절 확률을 이용한 셀 선택 방법은 타 기법에 비해 단말의 평균 전송율 단절 확률 측면에서 향상된 성능을 보였다.
We consider the inventory replenishment problem and the vehicle routing problem simultaneously in the vending machine operation. This problem is known as the inventory routing problem. We design a memory cell in the clonal selection algorithm. The memory cell store the best solution of previous solved problem and use an initial solution for next problem. In general, the other clonal selection algorithm used memory cell for reserving the best solution in current problem. Experiments are performed for testing efficiency of the memory cell in demand uncertainty. Experiment result shows that the solution quality of our algorithm is similar to general clonal selection algorithm and the calculations time is reduced by 20% when the demand uncertainty is less than 30%.
In order to improve the accuracy of cell selection in heterogeneous cellular systems, this paper proposes a fuzzy multiple-objective decision-based cell selection (FMDCS) strategy. Since heterogeneous cellular systems have different access technologies and multiple traffic classes, the strategy adopts cell type, data rate, coverage, transmission delay, and call arrival rate as evaluation indices, and uses different weight vectors according to the traffic classes of the mobile host. Then, a fuzzy multiple-objective decision algorithm is applied to select the optimal cell from all candidates. This paper also gives an instance analysis and simulation. The instance analysis shows FMDCS makes different selections for different traffic classes. Simulation results of the after-handoff quality-of-service (QoS) show the selected cell can provide MH optimal service.
스마트폰의 급격한 보급에 따른 무선 접속망의 과부하 문제가 네트워크에서 중요한 문제로 부각되고 있다. 이 논문에서는 매크로 셀, 펨토 셀, 와이파이 접속망으로 다양하게 구성되어 있는 현재 이종 네트워크에서 접속망 과부하 문제를 해결하기 위한 최적의 셀 선정 기법과 리소스 할당 기법을 제안한다. 주어진 현재 서비스 부하 상태에서 네트워크가 동시에 추가 수용할 수 있는 사용자 수를 최대화할 수 있는 사용자-셀 간의 선정 기법을 제공한다. 이를 위해 이종 무선 접속망에서의 셀 선정 문제를 이진 정수계획 모형으로 최적화 문제를 수립하고, 이를 최적화 해법 도구를 이용하여 접속망 과부하를 억제할 수 있는 최적의 셀 선정 기법을 도출한다. 네트워크 레벨 시뮬레이션을 통해 이 논문에서 제안된 기법이 현재 무선 접속망에서 주로 사용되고 있는 국소적 셀 선정기법에 비해, 과부하가 걸린 무선 접속망에서 주어진 여러 셀들을 최대한 균등하게 효율적으로 활용함으로써 현저하게 네트워크 접속 장애율을 감소시킬 수 있음을 보인다. 또한 논문에서 사용된 이진 정수계획 모형의 최적화 문제를 푸는 데 소요되는 계산 복잡도에 대한 실험을 통해 제안된 알고리즘의 실용 가능성에 대해서 검증한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권4호
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pp.453-458
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2003
The anomaly-detection algorithm based on negative selection of T cells is representative model among self-recognition methods and it has been applied to computer immune systems in recent years. In immune systems, T cells are produced through both positive and negative selection. Positive selection is the process used to determine a MHC receptor that recognizes self-molecules. Negative selection is the process used to determine an antigen receptor that recognizes antigen, or the nonself cell. In this paper, we propose a novel self-recognition algorithm based on the positive selection of T cells. We indicate the effectiveness of the proposed algorithm by change-detection simulation of some infected data obtained from cell changes and string changes in the self-file. We also compare the self-recognition algorithm based on positive selection with the anomaly-detection algorithm.
본 논문에서는 3GPP (3rd Generation Partnership Project) LTE (Long Term Evolution)-Advanced 시스템의 Relay 환경에서 효율적 serving cell 선택을 위한 power control 기법을 제안한다. Relay를 사용하는 환경에서 UE가 백홀 링크의 채널 상태를 고려하지 못하는 기존의 serving cell 선택 과정은 백홀 링크 (backhaul link)가 좋지 않은 상황에서도 액세스 링크 (access link)가 다이렉트 링크 (direct link)보다 채널 상태가 좋다면 RN (Relay Node)을 serving cell로 선택하여 최대 throughput을 얻을 수 없는 문제점을 갖는다. 또한, 제안된 기존의 해결 기법인 eNB (evolved NodeB)나 RN이 백홀 링크의 채널 정보를 리포팅하는 방식은 추가적인 데이터 전송이 필요하고, UE (User Equipment)가 백홀 링크의 채널 상태까지 고려하여 serving cell을 선택하기 때문에 serving cell 선택 과정의 복잡도가 증가하며, 백홀 링크의 채널 상태가 좋지 않아서 serving cell을 eNB로 선택한 경우에 RN에 의한 강한 간섭의 영향으로 수산 신호가 열화되는 문제점을 가지고 있다. 따라서, 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 RN이 백홀 링크의 수신 SINR (Signal to Interference plus Noise Ratio) 에 따라 송신 전력을 조절하는 power control 기법을 제안하며, 다양한 모의실험을 이용한 성능 분석을 통해 제안하는 방식이 3GPP LTE-Advanced 시스템의 Relay 환경에서 매우 유용한 것을 입증하였다.
In this paper, we propose a method of cooperative control (T-cell modeling) and selection of group behavior strategy (B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system (DARS). An immune system is the living bodys self-protection and self-maintenance system. these features can be applied to decision making of the optimal swarm behavior in a dynamically changing environment. For applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B-cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody, and control parameter as a T-cell, respectively. When the environmental condition (antigen) changes, a robot selects an appropriate behavior strategy (antibody). And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robots using communication (immune network). Finally, much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based on clonal selection and immune network hypothesis, and it is used for decision making of the optimal swarm strategy. Adaptation ability of the robot is enhanced by adding T-cell model as a control parameter in dynamic environments.
T cell receptor (TCR) signaling plays a critical role in T cell development, survival and differentiation. In the thymus, quantitative and/or qualitative differences in TCR signaling determine the fate of developing thymocytes and lead to positive and negative selection. Recently, it has been suggested that self-reactive T cells, escape from negative selection, should be suppressed in the periphery by regulatory T cells (Tregs) expressing Foxp3 transcription factor. Foxp3 is a master factor that is critical for not only development and survival but also suppressive activity of Treg. However, signals that determine Treg fate are not completely understood. The availability of mutant mice which harbor mutations in TCR signaling mediators will certainly allow to delineate signaling events that control intrathymic (natural) Treg (nTreg) development. Thus, we summarize the recent progress on the role of TCR signaling cascade components in nTreg development from the studies with murine model.
In this paper, criteria for better selection of a supercapacitor through EIS (Electrochemical Impedance Spectroscopy) experiments are presented. The performance characteristics of a supercapacitor are thoroughly analyzed in terms of losses and available energy to select the optimal product. The validity of the proposed criteria is demonstrated through the computer simulations and experiments on a fuel cell vehicle using a supercapacitor module with the FTP-72 urban dynamometer driving schedule.
A problem of selecting the least probable cell in a multinomial distribution is studied in a Bayesian framework. We consider two loss components the cost of sampling and the difference in cell probabilities between the selected and the least probable cells. A Bayes sequential selection rule is derived with respect to a Dirichlet prior, and it is compared with the best fixed sample size selection rule. The continuation sets with respect to the vague prior are tabulated for certain cases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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