본 논문에서는 전파천문학에서 초고속 전송망을 위한 관측 데이터의 전송 알고리즘의 개발에 대해 기술한다. 전파망원경으로 관측한 VLBI 데이터 처리를 위한 전처리 과정으로, 데이터 전송 알고리즘은 대용량 스토리지 서버에 저장된 VLBI 데이터를 대전상관기의 동기재생처리장치(RVDB)에 1대 1 방식으로 동작하며 VDIF 규격과 VDIFCP, UDP 프로토콜을 사용한다. 제안방법은 대전상관기의 동기재생처리장치의 데이터 전송을 기다리고 있으면 대용량 스토리지 서버의 Mark5B VSI 규격으로 저장된 2048 Mbps 급 VLBI 관측 데이터를 읽은 후 UDP로 전송하는 방식이다. 제안방법의 유효성을 확인하기 위해 대용량 스토리지 서버와 RVDB OCTADDB 사이에 실제 VLBI 관측 데이터를 전송하고 전송 전후의 데이터에 대해 상관처리 시험을 수행한 후 결과를 비교하였으며, 데이터 전송손실이 없이 전송 전후의 결과가 동일함을 확인하였다. 향후 본 연구에서 개발한 데이터 전송 알고리즘은 KaVA 네트워크에서 e-VLBI로도 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
The fundamental element to be kept for big data analysis, artificial intelligence technologies and asset management system is a data quality, which could directly affect the entire system reliability. For this reason, the momentum of data cleaning works is recently increased and data cleaning methods have been investigating around the world. In the field of electric power, however, asset data cleaning methods have not been fully determined therefore, automatic cleaning algorithm of asset data for transmission cables has been studied in this paper. Cleaning algorithm is composed of missing data treatment and outlier data one. Rule-based and expert opinion based cleaning methods are converged and utilized for these dirty data.
기존의 화상회의 시스템은 화상회의 참석자 수가 n으로 증가함에 따라 대역폭과 메모리가 n^2 요구된다. 그리고 또한, 음성데이터의 전송도 참석자 수가 증가하면 그에 따른 트래픽 증가와 참석자의 발언권에 대한 문제를 갖는다. 본 논문에서는 화상 데이터를 위한 서버 측 버퍼링 기법과 발언권자의 증가에 따른 트래픽 증가 등의 문제를 해결하기위한 침묵탐지기법을 이용한 원격화상회의 알고리즘을 제안한다. 화상 버퍼링 알고리즘은 서버에서 다른 클라이언트로 브로드 캐스팅하는 기법이 아니라, 클라이언트로부터 압축된 비디오데이터를 할당된 버퍼에 전송 받는 서버측 버퍼링 기법과 클라이언트에서 다른 참석자들의 비디오데이터를 자신의 대역폭과 네트워크전송속도에 맞게 얻어가는 클라이언트 인덱스처리방법을 이용한 알고리즘이다. 침묵탐지기법을 이용한 음성전송 알고리즘은 다수의 참석자 중에서 말하지 않는 것으로 탐지된 음성데이터는 서버로 전송하지 않도록 하는 방법이며 채널관리 알고리즘은 우선권이 있는 참석자에게 발언권을 할당하는 방법이다. 제안한 알고리즘을 이용한 원격 화상회의 시스템은 참석자의 수와 관계없이 제한된 메모리와 대역폭 그리고 네트워크전송속도에서 20프레임 이상, 평균 30ms의 안정적인 화상데이터와 음성데이터전송이 이루어졌다.
제안된 논문은 기지국의 에너지 효율을 최대화하기 위한 에너지 전송 방식에 관한 것으로, 기존의 데이터 처리량과 송신전력 사이의 지수 함수적 관계에 따른 비효율적 문제를 해결함으로써 서비스의 유형에 따른 데이터를 분류하고, 무선 네트워크 환경의 기지국에서 사용자 들에게 전송 되는 최적의 데이터 량에 따른 에너지 최적화 지점을 찾아내는 방법이다. 이를 위해, 기지국에서 사용자에게 전송되는 데이터의 양 및 유지시간을 조절하여 데이터 전송의 에너지 효율 최적화 지점을 찾을 수 있는 EETA 알고리즘(Energy-Efficient Transmission Algorithm)을 제안한다. 결과적으로 제안한 방식은 기존 기지국 대비 에너지 효율이 약 10% 향상됨을 알 수 있다.
본 논문에서는 저용량 데이터의 전송빈도가 높은 스마트폰의 데이터 통신 성향을 참조하여, 스마트폰의 특성에 알맞은 알고리즘을 제시한다. 스마트폰의 사용량은 최근 비약적으로 늘어났으며, 실시간 지도검색, 대중교통 정보 확인, 게임, SNS 등의 사용 빈도가 높아지게 되었다. 이러한 스마트폰에서 주로 일어나는 저용량 데이터 통신은 TCP의 혼잡회피 단계가 나오기 이전에 데이터 전송이 끝나는 경우가 대부분이므로, 본 논문에서는 혼잡회피가 아닌 다른 TCP 관련 알고리즘을 조정하여 초기 통신 속도의 향상을 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 리눅스의 Quick ACK과 네이글 알고리즘(Nagle's algorithm)의 조절을 통하여 불필요한 지연을 줄이고, 짧은 통신에서도 안정적으로 높은 전송속도를 유지할 수 있도록 TCP를 개선하였다.
This paper proposes a new TPC (Transmission Priority Change) algorithm which is used to diagnose failures of a CAN (Controller Area Network) based network system for the oil tank monitoring. The TPC algorithm is aimed to increase the total amount of data transmission and to minimize the latency for an urgent message by changing transmission priority. The urgency of the data transmission has been determined by the conditions of sensors. There are multiple sensors inside of the oil tank, such as temperature, valve, pressure and level sensors. When the sensors operate normally, the sensory data can be collected through the CAN network by the monitoring system. However when there is a dangerous situation or failure situation happened at a sensor, the data need to be handled quickly by the monitoring system, which is implemented by using the TPC algorithm. The effectiveness of the TPC algorithm has been verified by the real experiments. In addition, this paper introduces a method that people can figure out the condition of oil tanks and also can perform the fault diagnosis in real-time by using transmitted packet data. By applying this TPC algorithm to various industries, the convenience and reliability of multiple sensors network system can be improved.
An ECG data compression algorithM using max-min slope update is proposed and a real time 3 channel ECG transmission system is implemented using the proposed algorithm. In order to effectively compress ECG data, we compare a threshold value with the max-min slope difference (MMSD) which is updated at each sample values. If this MMSD value is smaller than the threshold value, then the data is compressed. Conversely, when the MMSD value is larger than threshold value, the data is transmitted after storing the value and the length between the data which is beyond previous threshold level. As a result, it can accurately compress both the region of QRS, P, and T wave that has fast-changing and the region of the base line that slope is changing slow. Therefore, it Is possible to enhance the compression rate and the percent roms difference. In addition, because of the simplicity, this algorithm is more suitable for real-time implementation.
적응형 대역폭 할당 방법에서는 가변 비트율로 저장된 비디오 데이터에 대한 전송 계획을 세우고 네트워크 트래픽을 고려하여 전송하는데, 전송 계획으로 CBA 알고리즘이 사용된다 그러나, CBA 알고리즘에서는 전송률 증가 구간의 크기가 감소 구간의 크기보다 일반적으로 크며, 전송률이 증가될 때에 오버플로우 경계선에서 전송률이 변화되므로 가용 전송률이 작은 경우에는 폐기되는 프레임의 양이 많아지게 된다. 본 논문에서는 이를 개선하기 위하여 언더플로우 경계선과 오버플로우 경계선의 중간에서 전송률이 변화되지만, 전송률의 증가가 필요한 경우에는 증가 양을 최소로 하는 스무딩 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘과 CBA 알고리즘을 적응형 대역폭 할당 방법의 전송 계획으로 사용하였을 때, 최소 재생률, 평균 재생률, 재생률 변화량, 그리고 폐기되는 프레임 양을 비교하여 제안 알고리즘의 성능이 우수함을 보였다.
The underground transmission lines is continuously expanded in power systems. Therefore the fault of underground transmission lines are increased every year because of the complication of systems. However the studies dealing with fault location in the case of the underground transmission lines are rarely reported except for few papers using traveling wave method and calculating underground cable impedance. This paper describes the algorithm using fuzzy system and travelling wave method in the underground transmission line. Fuzzy inference is used for fault discrimination. To organize fuzzy algorithm, it is important to select target data reflecting various underground transmission line transient states. These data are made of voltage and average of RMS value on zero sequence current within one cycle after fault occurrence. Travelling wave based on wavelet transform is used for fault location. In this paper, a variety of underground transmission line transient states are simulated by EMTP/ATPDraw and Matlab. The input which is used to fault location algorithm are Detail 1(D1) coefficients of differential current. D1 coefficients are obtained by wavelet transform. As a result of applying the fuzzy inference and travelling wave based on wavelet transform, fault discrimination is correctly distinguished within 1/2 cycle after fault occurrence and fault location is comparatively correct.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권3호
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pp.32-38
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2020
The deployment of geographically distributed wireless sensors has greatly elevated the capability of monitoring structural health in social-overhead capital (SOC) public infrastructures. This paper deals with the utilization of a distributed mobility management (DMM) approach for the deployment of wireless sensing devices in a structural health monitoring system (SHM). Then, a wireless sensing mechanism utilizing low-energy adaptive clustering hierarchy (LEACH)-based clustering algorithm for smart sensors has been analyzed to support the seamless data transmission of structural health information which is essentially important to guarantee public safety. The clustering of smart sensors will be able to provide real-time monitoring of structural health and a filtering algorithm to boost the transmission of critical information over heterogeneous wireless and mobile networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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