차세대 무선 네트워크 환경에서 사용자들은 이동 시에도 끊김없는 서비스를 제공 받을 수 있어야 한다. 즉, 단말의 이동 방향과 속력을 예측하여 핸드오버와 자원 예약 절차 과정에서 발생하는 전송 지연과 패킷 손실을 줄이는 것이 필수적인 요소이다. 또한 사용자는 제한된 서비스 영역과 서비스 종류에 맞는 네트워크를 사용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 가우스-마고프 이동 모델을 기반으로 하여 단말의 이동 방향과 속력에 대한 패턴을 분석하여 다음 이동 정보를 예측하고, 단말의 요구 조건에 맞는 이종 네트워크를 선택할 수 있는 계층적 새도우 클러스터(Layered Shadow Cluster)를 제안한다. 또한, 3개의 이종 네트워크로 구성된 네트워크 모델에서 가상 시나리오에 따라 기존의 방안과 성능 비교를 통해 제안 알고리즘의 효율성을 살펴본다.
This paper deals with a new approach to tolerance optimization problems. Optimal tolerance allotment problems can be formulated as stochastic optimization problems. Most schemes to solve the stochastic optimization problems have been found to exhibit difficulties in multivariate integration of the probability density function. As a typical example of stochastic optimization the optimal tolerance allotment problem has the same difficulties. In this stochastic model, manufacturing system is represented by Gauss-Markov stochastic process and the manufacturing unit availability is characterized for realistic optimization modeling. The new algorithm performed robustly for a large deviation approximation. A significant reduction in computation time was observed compared to the results obtained in previous studies.
GPS를 이용한 상대측위에 있어서 기선의 길이가 길어질수록 측위지점 사이의 상관관계 저하로 인하여 전리층 지연 효과와 같은 오차가 관측치내에 존재하는 문제가 여전히 남아있다. 본 연구에서는 중기선 이상의 상대측위에서 가장 큰 오차요인으로 알려져 있는 전리층 지연 효과를 통계적 모델을 이용하여 모델링하고, 이론적 경험적으로 가장 좋다고 알려져 있는 LAMBDA방법을 이용하여 모호정수를 결정하였다. 상시관측소데이터를 이용하여 통계적 모델을 경험적으로 Gauss-Markov 1차를 결정하였으며, 모델 파라미터인 상관시간(correlation time) 및 모델의 분산을 산출하였다. 최종적으로 개발된 알고리즘의 적용 및 정확도 분석을 위하여 상용소프트웨어 및 Bernese와 비교하였다.
Today, the application area and scope of FANET(Flying Ad Hoc Network) has been extended. As a result, FANET related research are actively conducted, but there is no decision yet as the routing protocol for FANET. In this paper, we propose the OLSR-Pds (Prediction with direction and speed) which is added a method to predict status of link for OLSR protocol. The mobility of nodes are modeled using Gauss-Markov algorithm, and relative speed between nodes were calculated by derive equation of movement, and thereby we can predict link status. An experiment for comparing AODV, OLSR and, OLSR-Pds was conducted by three factors such as packet delivery ratio, end to end delay, and routing overhead. In experiment result, we were confirm that OLSR-Pds performance are superior in these three factors. OLSR-Pds has the disadvantage that requires time-consuming calculations for link state and required for computing resources, but we were confirm that OLSR-Pds is suitable for routing to the FANET environment because it has all the characteristics of proactive protocol and reactive protocol.
본 논문은 온라인 벡터 양자화기 설계에 stochastic relaxation (SR) 개념을 응용함으로써 SR 방법에 기초한 새로운 온라인 학습 알고리즘을 제안한다. 이는 전통적인 Kohonen 학습법 (KLA)이 안고 있는 극소점(local minimum)으로의 수렴 문제를 개선시켜준다. SR 방법의 응용은 simulated annealing (SA) 개념을 사용하느냐 안 하느냐에 따라 둘로 나눌 수 있는데, 이를 구분하기 위해 SA 개념을 이용하는 SR 알고리즘을 LOVQ-SA로, SA 개념을 이용하지 않는 알고리즘을 OLVQ SR로 부르기로 한다. 제안된 방법들은 KLA와 결합되어 있으며 KLA의 특성을 보존하도록 설계되었다. 이는 제안된 방법들의 수렴의 속도 및 안정성을 향상시켜준다. 제안된 방법의 우수성을 입증하기 위하여 Gauss-Markov 신호원과 음성 및 영상 자료에 대한 벡터양자화 실험을 하였으며 실험결과를 통하여 제안된 방법이 KLA 보다 일관되게 우수한 코드북을 생성함을 보인다.
본 논문에서는 NNVQ (nearest neighbor vector quantization)를 위한 고속탐색 알고리듬을 제안하였다. 제안된 알고리듬은 입력 벡터 내 지정된 요소의 부호화 왜곡을 임계값과 비교해서 최적 코드워드가 될 가능성이 없는 코드워드를 탐색 대상 코드워드에서 제외함으로써 코드북 탐색의 범위를 줄인다. 이를 통해 기존의 풀서치(full-search) 알고리듬과 동일한 SD(spectral distortion) 성능을 얻으면서 부호화 과정에서의 처리시간과 복잡도를 감소시킨다. 제안된 알고리듬을 Gauss-Markov 소스에 대해 설계된 일반적인 벡터 양자화기와 3GPP에서 표준화된 AMR (adaptive multi-rate) 음성 코덱의 LSP 양자화기에 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과 제안된 알고리듬은 SD 성능감쇄 없이 탐색 대상 범위를 감소시킴으로써 부호화시 복잡도를 50%이상 줄일 수 있었다.
일반적으로 VRS 데이터 생성 등을 위해 GPS 상시관측망으로부터 대류지연 및 전리층 지연량을 계산하여야 하며 이를 위해 다양한 모델링 기법과 추정 이론을 적용하게 된다. 본 연구에서는 대류 및 전리층 지연량의 계산을 위해 칼만필터를 기반으로 모델링을 수행하였으며 상태벡터의 특성을 고려하여 상태전이행렬 및 분산-공분산 값을 결정하였다. 수신기의 좌표 및 천정방향의 대류지연량과 이중차분전리층 지연량은 각각 random walk 및 first-order Gauss-Markov 프로세스로 모델링을 하였다. 모델링한 필터의 검증을 위해 구현된 칼만필터를 이용하여 상시관측소 데이터를 처리하였으며 그 결과 수신기의 좌표뿐만 아니라 천정방향의 대류지연량 및 이중차분전리층 지연량을 성공적으로 추출할 수 있었다. 따라서 향후 알고리즘을 통해 추출된 대기효과에 VRS 데이터 등의 생성에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
This paper proposes the strategy of noise injection into inputs in the Kohonen learning algorithm (KKA) to improve the local convergence problem of the KLA. Noise strengths are high in the begin of the learning and gradually lowered as the teaming proceeds. This strategy is a kind of stochastic relaxation (SR) method which is broadly used in the general optimization problems. It is convenient to implement and improves the convergence properties of the KLA with moderately increased computing time compared to the KLA. Experimental results for Gauss-Markov sources and real speech demonstrate that the proposed method can consistently provide better codebooks than the KLA.
Despite the fact that the deployment of sensor networks and target tracking could both be managed by taking full advantage of Voronoi diagrams, very little few have been made in this regard. In this paper, we designed an optimized barrier coverage and an energy-efficient clustering algorithm for forming Vonoroi-based Wireless Sensor Networks(WSN) in which we proposed a mobile target tracking scheme (CTT&MAV) that takes full advantage of Voronoi-diagram boundary to improve detectability. Simulations verified that CTT&MAV outperforms random walk, random waypoint, random direction and Gauss-Markov in terms of both the average hop distance that the mobile target moved before being detected and lower sensor death rate. Moreover, we demonstrate that our results are robust as realistic sensing models and also validate our observations through extensive simulations.
In wireless cellular networks, previous researches on admission control policies and resource allocation algorithm considered the QoS (Quality of Service) in terms of CDP (Call Dropping Probability) and CBP (Call Blocking Probability). However, since the QoS was considered only within a predetermined cell capacity, the results indicated a serious overload problem of systems not guaranteeing both CDP and CBP constraints, especially in the hotspot cell. That is why a close interrelationship between CDP, CBP and cell capacity exists. Thus, it is indispensable to consider optimal cell capacity guaranteeing multiple QoS (CDP and CBP) at the time of initial cell planning for networks deployment. In this paper, we will suggest a distributed determination scheme of optimal cell capacity guaranteeing both CDP and CBP from a long-term perspective for initial cell planning. The cell-provisioning scheme is performed by using both the two-dimensional continuous-time Markov chain and an iterative method called the Gauss-Seidel method. Finally, numerical and simulation results will demonstrate that our scheme successfully determines an optimal cell capacity guaranteeing both CDP and CBP constraints for initial cell planning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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