본 논문에서는 MBR 재생부호인 반복분할 부호의 부분접속수를 향상시킬 수 있는 방법에 대해 소개한다. 향상된 부분접속수를 갖는 반복분할 부호를 부분접속 복구 가능한 반복분할 부호라고 한다. 부분접속 복구 가능한 반복분할 부호의 서로 다른 두 가지 생성 방법을 소개하고 각각을 다양한 성능 척도를 통해 분석한다. 새로운 부호는 반복분할 부호에 비해 낮은 부분접속수를 갖는 대신 저장 가능한 최대 파일 크기나 필요한 저장 노드의 수에서 손해가 발생한다. 다른 부분접속 복구 부호와 비교해 향상된 안정성을 갖고 또한 복구시 심벌 연산이 필요 없는 단순전달 복구를 수행함으로써 복구 복잡도를 낮출 수 있다.
In this thesis, in order to apply a punctured convolutional codes to the trellis coded modulation(TCM), an efficient punctured trellis coded modulation(PTCM) based on the decomposition of the metric into orthogonal components is presented. Also, a simulation is performed in an additive white Gaussian noise(AWGN) and a rician fading channel modeling the mobile satellite channel. The PTCM combines punctured convolutional coding with MPSK modulation to provide a large coding gain in a power-limited or bandwidth-limited channel. However, in general the use of the punctured convolutional code structure in the decoder results in a performance loss in comparison to trellis codes, due to difficulties in assigning metrics. But, the study shows no loss in performance for punctured trellis coded MPSK in comparison to TCM, and what is more, the punctured convolutional codes results in some savings in the complexity of Viterbi decoders, compared to TCM of the same rate. Also, the results shows that the punctured trellis coded .pi./8 shift 8PSK is an attractive scheme for power-limited and band-limited systems and especially, the Viterbi decoder with first and Lth phase difference metrics improves BER performance by the mobile satellite channel.
소프트웨어 결함 예측 연구들의 대부분은 입력 개체의 결함 유무를 예측하는 이진 분류 모델들에 관한 것들이다. 하지만 모든 결함들이 같은 심각도를 갖지는 않으므로 예측 모델이 입력 개체의 결함경향성을 몇 개의 심각도 범주로 분류할 수 있다면 훨씬 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 복잡도와 크기 메트릭들을 입력으로 하는 심각도 기반 결함 예측 모델을 제안하였다. 학습 알고리즘은 많이 사용되는 네 개의 기계학습 기법들을 사용하였으며, 모델 구조는 삼진 분류 모델로 하였다. 모델 성능 평가를 위해 실험 데이터는 두 개의 NASA 공개 데이터 집합을 사용하였고, 평가 측정치는 Accuracy를 이용하였다. 평가 실험 결과는 역전파 신경망 모델이 두 데이터 집합에 대해 각각 81%와 88% 정도의 Accuracy 값으로 가장 좋은 성능을 보였다.
In this paper, we present a trellis-based blind channel estimation and equalization technique coupling two kinds of adaptive Viterbi algorithms. First, the initial blind channel estimation is accomplished by incorporating the list parallel Viterbi algorithm with the least mean square (LMS) updating approach. In this operation, multiple trellis mappings are preserved simultaneously and ranked in terms of path metrics. Equivalently, multiple channel estimates are maintained and updated once a single symbol is received. Second, the best channel estimate from the above operation will be adopted to set up the whole trellis. The conventional adaptive Viterbi algorithm is then applied to detect the signal and further update the channel estimate alternately. A small delay is introduced for the symbol detection and the decision feedback to smooth the noise impact. An automatic switch between the above two operations is also proposed by exploiting the evolution of path metrics and the linear constraint inherent in the trellis mapping. Simulation has shown an overall excellent performance of the proposed scheme in terms of mean square error (MSE) for channel estimation, robustness to the initial channel guess, computational complexity, and channel equalization.
This paper expands an analytical performance model of 802.11 to accurately estimate throughput and energy demand of 802.11-based wireless sensor network (WSN) when sensor nodes employ Reed-Solomon (RS) codes, one of block forward error correction (FEC) techniques. This model evaluates these two metrics as a function of the channel bit error rate (BER) and the RS symbol size. Since the basic recovery unit of RS codes is a symbol not a bit, the symbol size affects the WSN performance even if each packet carries the same amount of FEC check bits. The larger size is more effective to recover long-lasting error bursts although it increases the computational complexity of encoding and decoding RS codes. For applying the extended model to WSNs, this paper collects traffic traces from a WSN consisting of two TIP50CM sensor nodes and measures its energy consumption for processing RS codes. Based on traces, it approximates WSN channels with Gilbert models. The computational analyses confirm that the adoption of RS codes in 802.11 significantly improves its throughput and energy efficiency of WSNs with a high BER. They also predict that the choice of an appropriate RS symbol size causes a lot of difference in throughput and power waste over short-term durations while the symbol size rarely affects the long-term average of these metrics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.86-109
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2019
Cloud computing systems' performance is still a central focus of research for determining optimal resource utilization. Running several existing benchmarks simultaneously serves to acquire performance information from specific cloud system resources. However, the complexity of monitoring the existing performance of computing systems is a challenge requiring an efficient and interactive user directing performance-monitoring system. In this paper, we propose an effective multivariate control framework for monitoring cloud systems performance. The proposed framework utilizes the hardware cloud systems performance metrics, collects and displays the performance measurements in terms of meaningful graphics, stores the graphical information in a database, and provides the data on-demand without requiring a third party software. We present performance metrics in terms of CPU usage, RAM availability, number of cloud active machines, and number of running processes on the selected machines that can be monitored at a high control level by either using a cloud service customer or a cloud service provider. The experimental results show that the proposed framework is reliable, scalable, precise, and thus outperforming its counterparts in the field of monitoring cloud performance.
점차적으로 소프트웨어의 복잡도는 높아지고 그 생명주기는 짧아지므로, 기존의 검증된 소프트웨어 요소를 재사용 하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 객체 지향 기술은 광범위한 재사용을 유도하지 못 하였다. 컴포넌트는 객체보다 규모가 크고 특정 도메인에 적합한 특성을 가지므로, 시스템 구조화, 설명 및 개발에 있어 더 나은 수단을 제공해 준다. 또한 그 규모나 재사용성에 있어 새로운 개발환경인 분산 시스템에 더 적합하다. 본 논문에서는 객체지향 시스템을 컴포넌트 기반 시스템으로 변환하는 프로세스를 제안하였다. 해당 프로세스는 두 단계로 나뉜다. 우선, 클래스들 간의 합성 및 상속 관계를 이용하여 기본 컴포넌트를 생성한다. 그 후 기본 컴포넌트와 컴포넌트화 되지 않은 클래스들에 대해 본 논문에서 제안된 정적 메트릭과 가이드라인을 이용하여 정제하여 컴포넌트 기란 시스템으로 변환한다.
컴포넌트 기반 개발 방법론은 클래스보다 더 큰 단위인 컴포넌트를 통해 높은 추상화와 재사용을 목표로 하는 개발 방법론이다. 컴포넌트 기반 시스템과 개별 컴포넌트의 품질 향상을 위해서는 개발 이전에 측정하고, 그 결과를 컴포넌트 개발 과정에 반영할 수 있어야 한다. 그러므로 컴포넌트 분석 및 설계 단계에 적용 가능한 컴포넌트 메트릭에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트 설계 정보에 기반한 컴포넌트 응집도, 결합도, 독립도 메트릭을 제안한다. 제안한 메트릭은 컴포넌트의 서비스를 제공하기 위한 오퍼레이션들의 동작 유형의 유사도에 기반 한다. 또한, 기능적으로 응집도가 높으며 복잡도가 낮고 유지 보수가 용이한 컴포넌트 설계가 되도록 하기 위한 클러스터링 기법을 사용한 컴포넌트 재설계 과정을 제안한다. 그리고 개발 이전에 컴포넌트 측정과 컴포넌트 재설계 과정을 통해 바람직한 컴포넌트 설계가 되도록 할 수 있음을 사례 연구를 통해 확인했다.
최근에 CAD 툴의 비약적인 발전으로 인하여 대부분의 디지털 회로들은 VHDL 언어를 사용하여 설계된다. 그리고 IC 공정기술의 발달에 따라 하나의 칩에 많은 회로를 포함할 수 있으므로 VHDL 코드의 크기가 방대해져 이에 대한 검증(verification)은 칩 설계에 있어서 어렵고, 많은 시간을 소모하는 과정이 되고 있다. 본 연구에서는 SoC용 IP 사이에서 발생할 수 있는 자원충돌과 프로토콜의 오류를 검증하는 새로운 방법을 제시한다. VHDL 모델의 블록 또는 SoC용 IP 사이에서 발생할 수 있는 상위레벨 고장을 정의하고 분류하고, 하위 레벨 검증(low-level code verification)에 사용되는 검출률 측정 법을 사용하여 IP사이에서 발생하는 데이터 충돌과 프로토콜 또는 알고리즘의 오류를 검증하는 방법을 제안한다.
객체지향 시스템의 복잡성 척도에 대하여 많은 연구와 검증이 이루어져 왔다. 대부분의 척도들은 시스템의 부분적 측면 예를 들어, 객체 간 결합도, 상속 구조의 복잡도, 메소드의 응집도 등에 대한 측정을 목표로 하고 있다. 그런데 소프트웨어 실무자들은 부분적이 아닌 시스템의 전반적인 복잡도를 측정할 수 있기를 바라고 있다. 본 논문은 UML의 클래스 다이어그램을 분석함으로써 객체지향 시스템의 전체적 구조에 대한 복잡도를 연구한 것이다. 클래스 다이어그램은 클래스와 클래스 간 관계로 구성되어 있다. 관계에는 연관 관계, 일반화 관계, 집합 관계 둥 세 가지가 있는데, 이 관계들이 객체지향 시스템의 구조를 이해하기 어렵게 하고 있다. 본 연구에서는 이 세 가지 관계를 통합하여 객체지향 시스템의 복잡도를 측정하는 경험적 척도를 제안하고 있다. 이 척도는 소프트웨어 개발자가 코딩하기 전에 객체지향 시스템의 복잡도를 평가해 보고 필요시 설계를 수정할 수 있도록 하게 함으로써 설계 업무에 많은 도움을 줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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