KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
이 논문은 클러스터 형태의 다중 인터페이스 다중 홉 인지 라디오 환경을 위한 효율적인 제어 채널 접근 방식을 제안한다. 인지 라디오 대역 안에서 전체 네트워크 영역에 걸친 공통 채널을 확보하는 것이 어렵기 때문에, 대부분의 멀티 인터페이스 멀티 홉 인지 라디오 네트워크는 라이센스 사용자의 채널 사용 현황과 같은 제어 정보의 교환을 위해인지 라디오 대역 밖에 제어 채널을 두고 하나의 인터페이스를 제어 채널에 고정시켜 할당한다. 그러나 이러한 방식은 네트워크 인터페이스의 낭비를 초래한다. 이 연구는 인지 라디오 노드들이 다수의 데이터 채널을 통해 이웃 노드들과 연결되는 클러스터 구조 하에서 멀티 채널 상황에서의 숨겨진 노드 문제없이 데이터 채널과 제어 채널을 수시로 번갈아 가며 접근하는 방식에 대하여 고찰한다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 방식의 성능을 측정한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 방식이 하나의 네트워크 인터페이스를 제어 채널에 고정적으로 할당하여 데이터 전송을 하지 않는 방법에 비해 더 높은 네트워크 처리량을 보임을 확인한다.
Due to limited spectrum resources and differences in link loads, network congestion is one of the key issues in cognitive radio wireless mesh networks. In this letter, a congestion avoidance model with power control, channel allocation, and routing under the signal-to-interference-and-noise ratio is presented. As a contribution, a nested optimization scheme combined with a genetic algorithm and linear programming solver is proposed. Extensive simulation results are presented to demonstrate the effectiveness of our algorithm.
Background: Oral health is an important element of well aging. And oral health also affects overall health, mental health, and quality of life. In this study, we sought to identify oral health influencing factors and research trends for well-aging through text analysis of research on well-aging and oral health over the past 12 years. Methods: The research data was analyzed based on English literature published in PubMed from 2012 to 2023. Aging well and oral health were used as search terms, and 115 final papers were selected. Network text analysis included keyword frequency analysis, centrality analysis, and cohesion structure analysis using the Net-Miner 4.0 program. Results: Excluding general characteristics, the most frequent keywords in 115 articles, 520 keywords (Mesh terms) were psychology, dental prosthesis and Alzheimer's disease, Dental caries, cognition, cognitive dysfunction, and bacteria. Research keywords with high degree centrality were Dental caries (0.864), Quality of life (0.833), Tooth loss (0.818), Health status (0.727), and Life expectancy (0.712). As a result of community analysis, it consisted of 4 groups. Group 1 consisted of chewing and nutrition, Group 2 consisted oral diseases, systemic diseases and management, Group 3 consisted oral health and mental health, Group 4 consisted oral frailty symptoms and quality of life. Conclusion: In an aging society, oral dysfunction affects mental health and quality of life. Preventing oral diseases for well-aging can have a positive impact on mental health and quality of life. Therefore, efforts are needed to prevent oral frailty in a super-aging society by developing and educating systematic oral care programs for each life cycle.
본 논문에서는 인간의 정보처리 과정에 관한 심리학적 실험에 바탕을 두고 인간이 사용하고 있는 것으로 생각되는 특징을 이용하여 이를 문자 인식에 적용하였다. 인간의 경우 화소단위의 정보뿐만 아니라 일정지역의 정보를 함께 처리하는 경향이 있다. 그러므로 일정지역에 대한 정보를 표시하는 영역 특징을 정의하고 정의된 이 영역 특징과 기존의 화소단위 특징들을 결합하였다. 사용한 특징으로는 영역 특징에 기반 한 초등 적 분석결과, 영역특징을 포함한 망 특징, 교차거리와 특징 그리고 기울기 특징들이다. 성능 평가 실험은 필기 한글자모, 숫자 그리고 대소영문자를 대상으로 하였으며, 인식기는 역전과 학습 방법을 이용한 신경망 인식기를 사용하였다. 각각의 인식 결과는 90.27∼93.25%, 98.00% 그리고 79.73∼85.75였다. 영역 특징과 유사한 UDLRH 특징을 대상으로 비교한 결과 전체적으로 1∼2% 정도 인식률 향상이 있었으며 인간이 판단하기에 보다 납득하기 쉬운 오 인식 성향을 보였다.
얼굴 특징점의 지각적 위계구조를 반영한 표정인식 신경망 모형을 설계하였다. 입력자료는 MPEG-4 SNHC(Synthetic/Natural Hybrid Coding)의 얼굴 정의 파라미터(FDP) 중 39개 특징점 각각에 대해 150장의 표정연기 사진을 5개의 크기와 8개의 바위를 갖는 Gabor 필터로분석한 값이었다. 표정영상에 대한 감정상태 평정 값과 39개 특징점의 필터 반응 값을 중가 회귀분석한 결과, 감정상태의 쾌-불쾌 차원은 주로 입과 눈썹 주변의 특징점과 밀접한 과련이 있었고, 각성-수면차원은 주로 눈 주변의 특징점과 밀접한 관련이 있었다. 필터의 크기는 주로 저역 공간 주파수 필터와 감정상태가 관련이 있었고, 필터의 방위는 주로 비스듬한 사선방위와 감정상태가 관련이 있었다. 이를 기초로 표정인식 신경망을 최적화한 결과 원래 1560개(39x5x8) 입력요소를 400개(25x2x8)입력요소로 줄일 수 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 결과를 사람의 감정상태 평정과 비교하여 볼 때, 쾌-불쾌 차원에서는 0.886의 상관관계가 있었고, 각성-수면 차원에서는 0.631의 상관관계가 있었다. 표정인식 신경망의 최적화 모형을 기쁨, 슬픔, 놀람, 공포, 분노, 혐오 등의 6가지 기본 정서 범주에 대응한 결과 74%의 인식률을 얻었다. 이러한 결과는 사람의 표정인식 원리를 이용하면 작은 양의 정보로도 최적화된 표정인식 시스템을 구현할수 있다는 점을 시시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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