In this paper, we first construct a mathematical model for tagSNP selection based on LD measure $r^2$, then aiming at this kind of model, we develop an efficient algorithm, which is called approximate greedy algorithm. This algorithm is able to make up the disadvantage of the greedy algorithm for tagSNP selection. The key improvement of our approximate algorithm over greedy algorithm lies in that it adds local replacement(or local search) into the greedy search, tagSNP is replaced with the other SNP having greater similarity degree with it, and the local replacement is performed several times for a tagSNP so that it can improve the tagSNP set of the local precinct, thereby improve tagSNP set of whole precinct. The computational results prove that our approximate greedy algorithm can always find more efficient solutions than greedy algorithm, and improve the tagSNP set of whole precinct indeed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.529-546
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2010
Greedy forwarding is the key mechanism of geographic routing and is one of the protocols used most commonly in wireless sensor networks. Greedy forwarding uses 1-hop local information to forward packets to the destination and does not have to maintain the routing table, and thus it takes small overhead and has excellent scalability. However, the signal intensity reduces exponentially with the distance in realistic wireless sensor network, and greedy forwarding consumes a lot of energy, since it forwards the packets to the neighbor node closest to the destination. Previous proposed greedy forwarding protocols are the sender-based greedy forwarding that a sender selects a neighbor node to forward packets as the forwarding node and hence they cannot guarantee energy efficient forwarding in unpredictable wireless environment. In this paper, we propose the receiver-based greedy forwarding called RGF where one of the neighbor nodes that received the packet forwards it by itself. In RGF, sender selects several energy efficient nodes as candidate forwarding nodes and decides forwarding priority of them in order to prevent unnecessary transmissions. The simulation results show that RGF improves delivery rate up to maximum 66.8% and energy efficiency, 60.9% compared with existing sender-based greedy forwarding.
모의 담금질 방법은 널리 사용되는 최적화 알고리즘들 중의 하나로서, 그 해의 수렴성이 수학적으로 증명되어 있는 장점이 있다. 하지만 원래의 모의 담금질 방법은 수렴 속도가 매우 느리기 때문에 복잡한 문제에 적용하기 힘들고, 이를 해결하기 위해서 빠른 모의 담금질 방법과 같은 다양한 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는, greedy 선택방법을 적용한 모의 담금질 방법을 제안하고, 이 알고리즘이 연속적인 공간에서의 최적화 문제에 대해서 전역 최적점을 찾아낸다는 것을 확률적으로 증명한다. greedy 선택방법은 무조건 좋은 해를 선택하기 때문에, 확률적으로 좋지 않은 해를 선택할 가능성이 있는 Metropolis 선택방법에 비해 빠른 수렴속도를 얻을 수 있다. 컴퓨터 모의 실험 결과, greedy 선택방법을 사용한 모의 담금질 방법이 기존의 빠른 모의 담금질 방법과 비슷한 성능을 보이는 해를 더 빠른 속도로 찾을 수 있음을 보인다. 또한, greedy 선택방법에서는 선택 가능한 상태들의 비용함수 값의 우열관계만을 이용하여 선택하기 때문에 비용 함수의 크기 조정에 무관하게 적용할 수 있다는 장점이 있다.
Vehicular ad-hoc networks (VANETs) cause link disconnection problems due to the rapid speed and the frequent moving direction change of vehicles. Link disconnection in vehicle-to-vehicle communication is an important issue that must be solved because it decreases the reliability of packet forwarding. From the characteristics of VANETs, greedy forwarding protocols using the position information based on the inter-vehicle distance have gained attention. However, greedy forwarding protocols do not perform well in the urban environment where the direction of the vehicle changes greatly. It is because greedy forwarding protocols select the neighbor vehicle that is closest to the destination vehicle as the next transmission vehicle. In this paper, we propose a greedy anycast forwarding (GAF) protocol to improve the reliability of the inter-vehicle communication. The proposed GAF protocol combines the greedy forwarding scheme and the anycast forwarding method. Simulation results show that the GAF protocol can provide a better packet delivery rate than existing greedy forwarding protocols.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권5호
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pp.753-775
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2010
Greedy forwarding is a key mechanism of geographic routing using distance as a metric. As greedy forwarding only uses 1-hop neighbor node information, it minimizes routing overhead and is highly scalable. In existing greedy forwarding schemes, a node selects a next forwarding node based only on the distance. However, the signal strength in a realistic environment reduces exponentially depending on the distance, so that by considering only the distance, it may cause a large number of data packet retransmissions. To solve this problem, many greedy forwarding schemes have been proposed. However, they do not consider the unreliable and asymmetric characteristics of wireless links and thus cause the waste of limited battery resources due to the data packet retransmissions. In this paper, we propose a reliable and energy-efficient opportunistic greedy forwarding scheme for unreliable and asymmetric links (GF-UAL). In order to further improve the energy efficiency, GF-UAL opportunistically uses the path that is expected to have the minimum energy consumption among the 1-hop and 2-hop forwarding paths within the radio range. Comprehensive simulation results show that the packet delivery rate and energy efficiency increase up to about 17% and 18%, respectively, compared with the ones in PRR${\times}$Distance greedy forwarding.
기존 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing) 프로토콜의 Greedy Forwarding에서는 항상 목적지에 가까운 노드만을 Next-Hop으로 설정하는 방식으로, 어느 특정 노드의 에너지 소모가 커지는 경향이 있는데, 이를 해결하기 위하여 기존의 Greedy Forwarding 방식에 목적지에 가까운 노드를 선택하면서 각 노드의 에너지 잔량을 고려하여 전체 네트워크의 수명(Network lifetime)을 연장시킬 수 있는 방법을 제안한다. 무선 ad hoc 네트워크를 구성하는 노드들의 한정된 에너지를 효율적으로 사용하기 위하여 네트워크의 수명에 초점을 맞추어 각 노드들의 에너지 잔량을 고려하면서 최단 거리 역시 고려할 수 있는 라우팅 기법인 개선된 EAGPSR(Energy Aware Greedy Perimeter Stateless Routing)을 제안한다. 제한된 프로토콜의 성능 평가를 위하여 ns-2를 사용하였으며, 성능 평가를 통하여 GPSR과 기존의 EAGPSR와 비교하여 네트워크 수명이 향상된 것을 확인할 수 있다.
다기능레이더(MFR)를 장착한 함정의 작전수행은 적의 위협에 대한 징후를 바탕으로 위협의 정도를 판단하고 이를 바탕으로 MFR 자원을 위협별로 할당하는 것으로 작전을 시작한다. 본 연구는 MFR 탐지체계를 가진 함정의 임무 시작 시 필요한 위협별 MFR 자원할당 문제에 대하여 시뮬레이션을 이용한 기법과 Greedy 기법을 이용한 MFR 자원할당 방안을 제시하여 그 결과를 비교분석하였다. 분석시 자원할당에 따른 탐지확률 함수가 선형인 경우와 지수형인 경우를 고려하여 실험을 수행하였다. 실험 결과 시뮬레이션 기법과 Greedy기법의 결과는 서로 비슷한 자원할당 결과를 보여주고 있으며, Greedy 기법은 시뮬레이션 기법에 비하여 그 수행시간이 아주 짧아 실제 임무 수행 시에 이용 가능한 기법으로 판단된다. 여러 가지 위협의 정도에 대해 Greedy 기법을 이용하여 MFR 자원할당 결과를 분석하였다.
In this research, we propose a speaker identification system using a kernel method which is expected to model the non-linearity of speech features well. We have been using principal component analysis (PCA) successfully, and extended to kernel PCA, which is used for many pattern recognition tasks such as face recognition. However, we cannot use kernel PCA for speaker identification directly because the storage required for the kernel matrix grows quadratically, and the computational cost grows linearly (computing eigenvector of $l{\times}l$ matrix) with the number of training vectors I. Therefore, we use greedy kernel PCA which can approximate kernel PCA with small representation error. In the experiments, we compare the accuracy of the greedy kernel PCA with the baseline Gaussian mixture models using MFCCs and PCA. As the results with limited enrollment data show, the greedy kernel PCA outperforms conventional methods.
V2V(Vehicle-to-Vehicle)는 VANET(Vehicle Ad-hoc Network)의 한 형태로 차량 간 통신을 제공하며 차량 안전사고를 줄일 수 있는 해결책으로 알려져 있다. 이러한 V2V는 도로의 특성 및 차량 구성 장치의 특성으로 인하여 GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)과 같은 지리 기반 라우팅 프로토콜이 매우 적합하지만, GPSR의 탐욕모드의 정책에 의해서 stale 노드가 local maximum에 직면하는 문제가 발생한다. 이러한 문제점은 GPSR에서의 복구모드 정책에 의하여 해결될 수 있지만 복구모드 시 전송되는 데이터의 손실이 발생할 수 있다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 V2V 환경에서의 이러한 GPSR 문제를 해결하기위해 보다 나은 데이터 신뢰성을 제공하는 GPRR(Greedy Perimeter Reliable Routing) 프로토콜을 제안한다. ns-2를 이용한 성능분석 결과 제안된 GPRR이 탐욕모드 시 local maximum에 직면할 가능성을 현저히 줄임으로써 GPSR 보다 우수함을 입증하였다.
Greedy 프로토콜은 일반적으로 VANETs에서 좋은 성능을 보인다. 그렇지만 일시적으로 거리를 비게 만드는 교통신호가 존재하는 구간이나 분리된 도로가 합류하는 지점이 없는 urban의 도로에서 지형적인 영향으로 greedy 라우팅 프로토콜은 잘못된 경로 라우팅된 경우 불필요하게 경로가 길어지거나 라우팅 실패로 나타난다. 기존의 Greedy 라우팅 프로토콜은 단순하게 목적지 노드와의 직선거리를 가지고 노드들의 우선순위를 부여하고 가장 낮은 값을 가진 노드를 중계노드로 선택한다. VANET에서는 지리적인 환경의 특성 때문에 거리뿐만 아니라 전달 방향도 중요하다. 제안된 방법에서는 하나의 노드가 패킷을 전달할 때 목적지 노드까지의 거리와 함께 전달 방향을 고려하여 다음 노드를 선정하여 보다 안정적인 경로 설정을 할 수 있고 지형 모델이 따라 변경이 가능하다. 제안된 방법의 성능은 두 가지의 이동모델을 적용한 네트워크 시뮬레이션을 통하여 검증하였고 대부분의 경우 기존 프로토콜보다 좋은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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