An efficient automatic mesh generator suitable for the harsh model, which contains abrupt regions and thin layers, is implemented. It adopts two kinds of node placement scheme. In the beginning, the initial nodes on the boundary are generated automatically by an efficient boundary node generation scheme. And then the inner nodes are placed using nodal spacing value technique repeatedly from the initial mesh to final mesh. The effectiveness of the proposed technique is verified by a thin film micro-strip line modeling, where the final mesh contains no sliver elements.
A Binary Decision Diagram (BDD) is a graph-based data structure that calculates an exact top event probability (TEP). It has been a very difficult task to develop an efficient BDD algorithm that can solve a large problem since it is highly memory consuming. In order to solve a large reliability problem within limited computational resources, many attempts have been made, such as static and dynamic variable ordering schemes, to minimize BDD size. Additional effort was the development of a ZBDD (Zero-suppressed BDD) algorithm to calculate an approximate TEP. The present method is the first successful application of a BDD truncation. The new method is an efficient method to maintain a small BDD size by a BDD truncation during a BDD calculation. The benchmark tests demonstrate the efficiency of the developed method. The TEP rapidly converges to an exact value according to a lowered truncation limit.
Recently, according to changes of global logistics environment, various issues have been presenting. These issues are including the pursuit of low cost-high added value, the realization of sustainable logistics system, the protection of environment, and the development of ubiquitous techniques. To cope with these environment changes and improve the national logistics system, the government have carried out various logistics policies and pushed ahead development of national logistics information network. But still, from a view-point of national logistics, there are several inefficient elements such as information inconnection and code/data unstandardization. In this paper, the survey result of domestic inland-logistics information system status will be presented and the future developments will be presented for the efficient national logistics.
This paper presents an efficient dynamic programming(DP) method, so called EDPAS (Efficient Dynamic Programming Algorithm for Signal), for optimally controlling traffic signal in real-time mode at a single intersection. The objective of EDPAS is to minimize total vehicle delay. It applies reaching method to solve forward DP functional equation, which does not need any priori knowledge on the states of DP network. Two acceleration techniques within reaching method are the main feature of EDPAS. They are devised to eliminate inferior DP states by comparing between states and maintaining incumbent value, resulting in a great amount of computational efficiency. An example is shown to verify the advantage of EDPAS.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.123-140
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2011
In this paper, we propose an Energy Efficient Media Access Control (EE-MAC) protocol for wireless sensor networks. The proposed scheme is designed to save power consumption and guarantee quality-of-service for real-time traffic. EE-MAC uses the superframe structure which is bounded by the transmission of a beacon frame and can have an active and an inactive portion. The active period is divided into the contention free period (CFP) for real-time traffic transmission and the contention access period (CAP) for non-real-time traffic transmission. We propose the exclusively allocated backoff scheme which assigns a unique backoff time value to each real-time node based on bandwidth allocation and admission control. This scheme can avoid collision between real-time nodes by controlling distributed fashion and take effect a statistical time division multiple access. We also propose the algorithm to change the duty cycle adaptively according to channel utilization of media depending on network traffic load. This algorithm can prolong network lifetime by reducing the amount of energy wasted on idle listening.
최근의 차량용 블랙박스는 교통사고의 원인을 결정하기 위해서 여러 가지 개선된 방법이 적용되고 있다. 그러나 대부분의 블랙박스는 충격이 발생하면 기존에 저장된 임계값과 비교하여 현재 발생한 충격 데이터가 임계값을 초과할 경우, 이벤트 발생과 함께 영상정보를 메모리에 저장하는 방법을 사용하고 있다. 위와 같은 방법은 다수의 영상정보를 저장하는 문제점을 갖고 있으며, 또한 영상을 분류하여 저장하지 않기 때문에 사용자가 영상을 확인하고 삭제하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스가 상황을 인지하고 스스로 가중치가 낮은 데이터를 우선 삭제할 수 있는 온톨로지 기반의 상황인지 알고리즘을 제안한다.
디지털 카메라와 같은 장치에서 사용하는 단일 영상 센서는 화소 당 삼원색 중 하나의 색상만을 가진 서브샘플된 영상을 제공한다. 이 영상은 색상 보간이라는 영상 처리를 통해 완전한 색상 영상으로 복원된다. 본 논문에서는 영상 센서로부터 획득한 데이터의 평균과 각 색 채널 데이터 평균 사이의 관계를 유도하고, 이 관계를 이용하여 색상 보간을 위한 효율적인 새로운 방법을 제안하였다. 유도한 데이터 평균 관계는 채널간의 색상차가 지역적으로 균일하다는 가정을 이용하였다. 또한 휘도신호 채널의 보간은 지퍼 효과를 감소시키기 위해서 에지 방향을 따라 보간 하였다. 한편 색상신호 채널은 휘도신호 채널과의 차를 평균하고, 이 평균값을 보간할 위치의 색상 값에 더하여 복원하였다. 본 논문에서는 제안한 방법을 기존의 방법들과의 비교 실험을 통해 제안한 방법의 우수함을 입증하였다.
IT 서비스 및 컴퓨팅 자원을 기반으로 인터넷 서비스를 제공하는 클라우드 컴퓨팅이 최근 큰 관심을 받고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 시스템에 저장되는 데이터는 암호화한 후 저장되어도 기밀 정보가 유출되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자가 클라우드 컴퓨팅 시스템에서 제공되는 데이터를 제 3자가 임의로 악용하는 것을 예방하기 위한 그룹 키 관리 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 임의의 사용자가 원격에서 클라우드 컴퓨팅 서버에 접근할 경우 서버에 존재하는 사용자 인증 데이터베이스내 사용자 정보를 일방향 해쉬 함수와 XOR 연산을 사용하여 사용자 인증을 제공받는다. 도한 사용자의 신분확인 및 권한을 연동하여 클라우드 컴퓨팅 시스템에 불법적으로 접근하는 사용자를 탐색함으로써 클라우드 컴퓨팅의 사용자 보안 문제를 해결하고 있다.
최근 풍력에너지는 풍력터빈의 지능화뿐만 아니라 풍력 발전량 예측 부분에서 컴퓨팅과의 결합이 확대되고 있다. 풍력 발전은 기상상태에 따라 출력변동이 심하고 출력 예측이 어려워 효율적인 전력 생산을 위해서 신재생에너지를 전력계통에 안정적으로 연계할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 분산형 전원의 예측정보를 향상시켜 예측한 발전량과 실제 발전량의 차이를 최소화하기 위한 분산형 전원전력의 단기예측 모델을 설계한다. 제안된 모델은 단기 예측을 위해서 물리모델과 통계모델을 결합하였으며, 물리모델에서 생산된 격자별 예측값 중 예측 지점내 예측지점의 값을 추출하고, 물리 모델 예측값에 통계모델을 적용하여 발전량 산정을 위한 최종 기상 예측값을 생성한다. 또한, 제안 모델에서는 실시간 기상청 관측자료와 실시간 중기 예측 자료를 입력 자료로 사용하여 단기 예측모델을 수행한다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 제한된 전력을 사용하기 때문에 에너지 사용을 효율적으로 하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 에너지사용효율을 높이기 위해 일정지역에서 측정되는 센서 값으로 이루어진 행렬이 low rank일 때 Matrix Completion을 이용하여 패킷 생성량을 줄이고, 센서가 측정값에 대응시킨 time slot으로 센서 ID 전송을 시도할 때 확률밀도함수로 예측한 전송 성공 확률에 따라 전송을 결정하여 overhead와 충돌을 줄이는 방법을 제안한다. 전산 모의실험을 통해 CSMA/CA와 비교하여 제안된 방법이 전송 실패 수가 17% 감소하고 패킷 생성량은 73%로 감소함을 보였다. 또한 CSMA/CA에 비해 시간 지연이 22%로 감소하고 fusion center에서 Singular Value Thresholding(SVT)로 센서 값을 복원한 경우 MSE error가 CSMA/CA에 비해 86%로 낮음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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