KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.1-19
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2015
With the recent popularity of smart terminals, the demand for high-data-rate transmission is growing rapidly, which brings a new challenge for the traditional cellular networks. Both device-to-device (D2D) communication and small cells are effective to improve the transmission efficiency of local communication. In this paper, we apply D2D communication into a small cell network system (SNets) and study about the optimization problem of resource allocation for D2D communication. The optimization problem includes system scheduling and resource allocation, which is exponentially complex and the optimal solution is infeasible to achieve. Therefore, in this paper, the optimization problem is decomposed into several smaller problems and a hierarchical scheme is proposed to obtain the solution. The proposed hierarchical scheme consists of three steps: D2D communication groups formation, the estimation of sub-channels needed by each D2D communication group and specific resource allocation. From numerical simulation results, we find that the proposed resource allocation scheme is effective in improving the spectral efficiency and reducing the outage probability of D2D communication.
Digital 回路에서의 고장을 검출하기 위해서는 적당한 信號를 入力단자에 加하여 出力端子에서 그 異狀有無를 判別하게 되는데 이때 印加되는 信號 즉 test pattern의 數는 組合論理回路인 경우 入力變數가 n이라 할때 그 최대값은 2n 이 된다. 따라서 入力變數가 증가함에 따라 test pattern의 數는 급격히 증가하게 된다. 고장검출을 용이하게 하기 위해서는 가능한 한 最小의 test가 필요하게 된 다. 이 test pattern을 生成하는 방법에는 pandom test pattern生成法 등의 확율논 적인 方法[9], 一次元經路活性化法[6] Boolean Difference등과 같은 해석적인 방법 [7], D-Algorithm등과 같은 방법[4] 등이 있다. 또 Berger등은 分岐가 존재하지 않을 때, test pattern의 下限値를 정해주었으며 [6], 또 單一故障일 경우의 fault locating test를, 故障表를 사용하지 않고 그래프적인 方法으로 회로구조로 부터 직접 구하였다. [6].
This paper is concerning the development of multiple neural networks system of problem domains where the complete input space can be decomposed into several different regions, and these are known prior to training neural networks. We will adopt oblique decision tree to represent the divided input space and sel ect an appropriate subnetworks, each of which is trained over a different region of input space. The overall architecture of multiple neural networks system, called the federated architecture, consists of a facilitator, normal subnetworks, and tile networks. The role of a facilitator is to choose the subnetwork that is suitable for the given input data using information obtained from decision tree. However, if input data is close enough to the boundaries of regions, there is a large possibility of selecting the invalid subnetwork due to the incorrect prediction of decision tree. When such a situation is encountered, the facilitator selects a tile network that is trained closely to the boundaries of partitioned input space, instead of a normal subnetwork. In this way, it is possible to reduce the large error of neural networks at zones close to borders of regions. The validation of our approach is examined and verified by applying the federated neural networks system to the configuration design of a midship structure.
본 논문에서는 CCITT에서 권고된 종합 정보 통신망(Integrated Service Digital Network:ISDN)에서의 가입자와 망간의 접속에 있어 S-기준점에서의 D-채널 엑세스 프로토콜의 성능을 분석하였다. 먼저 여러대의 단말이 멀티 포인트로 D-채널을 액세스하는 경우의 D-채널 엑세스 프로토콜의 queueing 모델을 세웠다. 그리고 지연 요소를 waiting queue지연과 경쟁 지연으로 구분하고, 다시 경쟁 지연을 모효 경쟁 지연과 순수 경쟁 지연으로 자누어 해석하므로서 대칭 또는 비대칭의 평균 도착률을 가진 우선도 서비스의 queueing시스템에 모두 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대칭 시스템과 비대칭 시스템에 대한 수치 결과를 얻어, 한 단말에서 모든 정보가 지선제 우선도로 서비스되는 queueing 시스템과 비교하였다.
This paper considers a cooperative orthogonal frequency division multiple access (OFDMA)-based cognitive radio network where the primary system leases some of its subchannels to the secondary system for a fraction of time in exchange for the secondary users (SUs) assisting the transmission of primary users (PUs) as relays. Our aim is to determine the cooperation strategies among the primary and secondary systems so as to maximize the sum-rate of SUs while maintaining quality-of-service (QoS) requirements of PUs. We formulate a joint optimization problem of PU transmission mode selection, SU (or relay) selection, subcarrier assignment, power control, and time allocation. By applying dual method, this mixed integer programming problem is decomposed into parallel per-subcarrier subproblems, with each determining the cooperation strategy between one PU and one SU. We show that, on each leased subcarrier, the optimal strategy is to let a SU exclusively act as a relay or transmit for itself. This result is fundamentally different from the conventional spectrum leasing in single-channel systems where a SU must transmit a fraction of time for itself if it helps the PU's transmission. We then propose a subgradient-based algorithm to find the asymptotically optimal solution to the primal problem in polynomial time. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm can significantly enhance the network performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권5호
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pp.2211-2232
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2018
The unstructured and semi-structured big data in social network poses new challenges in query retrieval. This requirement needs to be met by introducing quality retrieval time measures like indexing. Due to the huge volume of data storage, there originate the need for efficient index algorithms to promote query processing. However, conventional algorithms fail to index the huge amount of frequently obtained information in real time and fall short of providing scalable indexing service. In this paper, a new LIndex algorithm, which is a heuristic on Lucene is built on Neo4jHA architecture that holds the social network Big data. LIndex is a flexible and simplified adaptive indexing scheme that ascendancy decomposed shortest paths around term neighbors as basic indexing unit. This newfangled index proves to be effectual in query space pruning of graph database Neo4j, scalable in index construction and deployment. A graph query is processed and optimized beyond the traditional Lucene in a time-based manner to a more efficient path method in LIndex. This advanced algorithm significantly reduces query fetch without compromising the quality of results in time. The experiments are conducted to confirm the efficiency of the proposed query retrieval in Neo4j graph NoSQL database.
X-선 유방촬영술은 유방암의 조기발견을 위해 가장 일반적으로 이용되고 있다. 유방암의 조기 발견과 진단의 효율성을 증가시키기 위하여 많은 영상향상 방법들이 연구개발 되었다. 본 논문은 디지털 맘모그램을 위하여 라플라시안 피라미드에서 대비척도를 이용한 다중 스케일 대비 향상 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 영상을 가우시안 피라미드와 라플라시안 피라미드로 분해하고, 분해된 다해상도 영상의 피라미드 계수들은 저주파수 성분들과 고주파수 성분들의 비율로 대역 제한된 국부 대비척도를 정의한다. 대비 향상을 위하여 정의된 대비척도를 이용하여 분해된 피라미드 계수들을 수정하고, 수정된 계수들로 피라미드 복원 과정을 거처 최종 향상된 영상을 얻는다. 제안된 방법의 성능은 실험을 통하여 기존 방법들과 향상결과를 비교하고, 대비 측정 알고리즘을 이용한 정량적인 평가결과에서 우수한 성능을 확인하였다.
최근 멀티미디어 콘텐츠의 영향력이 점차 커지면서, 자신이 소유한 모바일 디바이스를 통해 멀티미디어 서비스를 제공받고자 하는 사용자의 요구가 증가되고 있다. 본 논문에서는 향후 홈 네트워크 시스템에 제공될 모바일 멀티미디어 서비스를 위한 데이타베이스 설계기법을 제안한다. 이를 위해 먼저, 서비스 운용 시 요구되는 에트리뷰트들을 추출하여 릴레이션을 구축하고 데이타베이스를 디자인한다. 특히, 데이터베이스 운영 시 발생할 수 있는 중복이나 갱신이상 현상을 막기 위하여, 릴레이션에 존재하는 다치 종속성(MVD, Multi Valued Dependency)을 밝혀내고 정규화(Normal Form) 이론에 기반 한 데이타베이스를 디자인을 제안한다. 실험에서는 다양한 정규형을 만족하는 분할된 릴레이션의 질의 수행결과를 통해, 데이타 중복현상과 갱신이상의 발생을 비교, 분석함으로써, 제안한 방법이 효율적임을 입증한다.
메쉬 기반의 파장분할다중화(WDM)망에서는 단 하나의 광섬유 케이블의 장애로도 심각한 데이터의 손실을 야기할 수 있다. 따라서, 이러한 장애에 대한 효율적인 복구 알고리즘이 필요하다 본 논문에서는 메쉬기반의 WDM 망에서의 복구 기법에 대한 새로운 알고리즘을 제안하였고 기존의 복구 기법과 비교하였다. 복구 방법으로는 경로 복구, 링크 복구의 대표적인 두 가지 기법이 있다. 이러한 기법들의 한 가지 공통점은 단일 링크장애에 대해서 논하고 있다는 것이다. 본 논문에서 제안한 복구 기법에서는 각각의 링크 장애에 대한 복구 경로를 확보하지 않는다. 메쉬 기반의 WDM망을 여러 개의 작은 폐루프로 분리하고 폐루프내에서 단일 링크 장애가 발생하면 그 폐루프를 우회하여 복구 경로가 결정되는 복구 기법과 복구 경로가 폐루프 내에서만 결정되는 복구 기법을 제안하였다. 경로 복구 기법과 링크 복구 기법과 더불어 제안된 기법의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과 제안된 두 기법은 비록 총 사용되는 파장 마일리지가 기존의 복구 기법보다 10%에서 50% 정도 증가하게 되지만 경로 설정에 소요되는 실행시간(CPU Time)은 경로 복구 기법과 링크 복구 기법에 비해 상당히 감소되는 결과를 얻게 되었다.
본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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