• 제목/요약/키워드: DCAR

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A Network Coding-Aware Routing Mechanism for Time-Sensitive Data Delivery in Multi-Hop Wireless Networks

  • Jeong, Minho;Ahn, Sanghyun
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제13권6호
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    • pp.1544-1553
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    • 2017
  • The network coding mechanism has attracted much attention because of its advantage of enhanced network throughput which is a desirable characteristic especially in a multi-hop wireless network with limited link capacity such as the device-to-device (D2D) communication network of 5G. COPE proposes to use the XOR-based network coding in the two-hop wireless network topology. For multi-hop wireless networks, the Distributed Coding-Aware Routing (DCAR) mechanism was proposed, in which the coding conditions for two flows intersecting at an intermediate node are defined and the routing metric to improve the coding opportunity by preferring those routes with longer queues is designed. Because the routes with longer queues may increase the delay, DCAR is inefficient in delivering real-time multimedia traffic flows. In this paper, we propose a network coding-aware routing protocol for multi-hop wireless networks that enhances DCAR by considering traffic load distribution and link quality. From this, we can achieve higher network throughput and lower end-to-end delay at the same time for the proper delivery of time-sensitive data flow. The Qualnet-based simulation results show that our proposed scheme outperforms DCAR in terms of throughput and delay.

DCAR: Dynamic Congestion Aware Routing Protocol in Mobile Ad Hoc Networks

  • Kim, Young-Duk;Lee, Sang-Heon;Lee, Dong-Ha
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제1권1호
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    • pp.8-13
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    • 2006
  • In mobile ad hoc networks, most of on demand routing protocols such as DSR and AODV do not deal with traffic load during the route discovery procedure. To achieve load balancing in networks, many protocols have been proposed. However, existing load balancing schemes do not consider the remaining available buffer size of the interface queue, which still results in buffer overflows by congestion in a certain node which has the least available buffer size in the route. To solve this problem, we propose a load balancing protocol called Dynamic Congestion Aware Routing Protocol (DCAR) which monitors the remaining buffer length of all nodes in routes and excludes a certain congested node during the route discovery procedure. We also propose two buffer threshold values to select an optimal route selection metric between the traffic load and the minimum hop count. Through simulation study, we compare DCAR with other on demand routing protocols and show that the proposed protocol is more efficient when a network is heavily loaded.

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입체조형 동적회전조사 방사선치료의 선량 검증 (Dosimetric Verification of Dynamic Conformal Arc Radiotherapy)

  • 김태현;신동호;이두현;박성용;윤명근;신경환;표홍렬;김주영;김대용;조관호;양대식;김철용
    • 한국의학물리학회지:의학물리
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    • 제16권4호
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    • pp.166-175
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    • 2005
  • 입체조형 동적회전조사 방사선치료(Dynamic Conformal Arc Radiotherapy, DCAR)에서 필름 선량계를 이용한 선량검증시 필름 회전중심점 이동 보정값을 최적화법으로 구하고 최적화 후 DCAR에 대한 선량 검증의 정량적 허용기준을 제시하고자 하였다. 정위방사선치료를 시행했던 7명의 전이성 뇌암 환자에서 DCAR 치료계획을 시행하고 필름 선량계로 선량을 측정하였다. 필름 선량계의 가장 큰 계통적 오차 요인인 회전중심점 이동 보정값을 최적화법으로 구하고 치료계획과 필름으로 측정된 선량분포를 비교하여 최적화 전후의 평균 선량오차와 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점의 비율을 얻었다. 모든 환자에서 필름 선량계의 회전중심점 이동 보정값은 1 mm 이내였다. 필름 회전중심점 이동 보정 최적화전, 후로 선량오차 결과를 산출하였다. 최적화 전, 후의 평균 선량오차의 평균은 각각 $1.70{\pm}0.36\%$, $1.34{\pm}0.20\%$이었고 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점 비율의 평균은 각각 $4.54{\pm}3.94\%$, $0.11{\pm}0.12\%$로서 최적화 후 선량오차가 현저히 감소하였다. 본 연구의 결과와 같이 최적화법을 이용한 필름의 회전중심점 이동값을 구하고 최적화 후의 평균 선량오차와 점선량오차가 $5\%$ 이상인 지점의 비율을 구하는 방법은 임상에서 DCAR에 대한 선량 검증 방법으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

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방향성을 고려한 공간적 조건부 자기회귀 모형 (Directional conditionally autoregressive models)

  • 경민정
    • 응용통계연구
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    • 제29권5호
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    • pp.835-847
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    • 2016
  • 공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀(conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2010)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 공간적 확장 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀(directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 최대우도 추정량의 특성에 대해 설명하였고, 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.

방향성 공간적 조건부 자기회귀 모형의 베이즈 분석 방법 (Bayesian analysis of directional conditionally autoregressive models)

  • 경민정
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권5호
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    • pp.1133-1146
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    • 2016
  • 공간통계 방법 중 지역에 대한 어떤 집합체 자료나 평균자료들을 분석하는데 일반적으로 공간적 자기회귀 (conditionally autoregressive) 모형을 사용한다. 공간적 자기회귀 모형에 정의되는 공간적 이웃 소지역들은 중점의 거리나 근접성으로 정의된다. Kyung과 Ghosh (2009)는 방향에 따라서 이웃간 자기상관성의 크기가 다른 확장된 공간 모형을 제시하였다. 제안된 방향적 조건부 자기회귀 (directional conditionally autoregressive) 모형은 고유 이방성을 모형화하여 기존의 CAR과정을 일반화한다. 제시한 방향적 조건부 자기회귀모형의 모수추정으로 마르코프 체인 몬테 카를로 방법을 기반으로 한 베이즈 추정법을 제시한다. 제시한 모형을 스코틀랜드 그레이터 글래스고우의 로그변환된 부동산 가격에 적용하여 조건부 자기회귀모형과 비교하였다.