This paper deals with the problem of optimally controlling traffic flows in urban transportation traffic networks. For this, a nonlinear discrete-time model of urban traffic network is first suggested in order to handle the phenomenon of traffic flows such as oversaturatedness and/or undersaturatedness. Then an optimal control problem is formulated and a hierarchical optimization technique is applied, which is based upon a prediction-type two-level method of Hirvonen and Hakkala.
To connect a mobile ad hoc network (MANET) with an IP network and to carryout communication, ad hoc network node needs to be configured with unique IP adress. Dynamic host configuration protocol (DHCP) server autoconfigure nodes in wired networks. However, this cannot be applied to ad hoc network without introducing some changes in auto configuration mechanism, due to intrinsic properties (i.e., multi-hop, dynamic, and distributed nature) of the network. In this paper, we propose a scalable autoconfiguration scheme for MANETs with hierarchical topology consisting of leader and member nodes, by considering the global Internet connectivity with minimum overhead. In our proposed scheme, a joining node selects one of the pre-configured nodes for its duplicate address detection (DAD) operation. We reduce overhead and make our scheme scalable by eliminating the broadcast of DAD messages in the network. We also propose the group leader election algorithm, which takes into account the resources, density, and position information of a node to select a new leader. Our simulation results show that our proposed scheme is effective to reduce the overhead and is scalable. Also, it is shown that the proposed scheme provides an efficient method to heal the network after partitioning and merging by enhancing the role of bordering nodes in the group.
현재, 3GPP, IETF 등에서 차세대 네트워크(NGN, Next Generation Network)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 생활 패턴에 따른 빈번한 이동성에도 불구하고, 원하는 서비스를 항상 원하는 시간, 장소에 구애받지 않고 자기가 소유하고 있는 단말을 이용하여 서비스를 받기를 원하는 사용자의 요구사항을 반영하기 위해 차세대 네트워크(NGN)는 다양해지는 어플리케이션 개발에 대응하기 위해 IMS(IP Multimedia Subsystem)가 구축되고 있으며, 또한 펨토셀/WiBro/3G등의 다양한 무선 억세스 네트워크로 구성된 계층적 네트워크 구축되고 있다. 이와 같이 무선 멀티 억세스 네트워크로 구성된 계층적 네트워크에서의 사용자가 네트워크 선택하기 위해서는 기존 무선품질 이외에 사용자 프로파일과 네트워크 부하량 등을 고려한 최적의 네트워크 선택 기준이 필요하다. 또한 핸드오버의 판단을 멀티모드 단말에서 수행하는 기존 방법 사용할 경우 발생할 수 있는 핸드오버 핑퐁현상을 억제하고, 보다 정확한 계층적 핸드오버를 수행하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 멀티모드 단말 개발의 용이성과 다양한 억세스 네트워크의 선택 및 등록에 관한 고려사항을 검토하여, 사용자 프로파일을 반영하여 IMS를 포함한 계층적 네트워크에서의 SIP-MIH(Session Initiation Protocol-Media Independent Handover)를 기반으로 하는 무선 멀티 억세스 네트워크의 선택 기법과 계층적 핸드오버 절차에 대해 제안한다.
본 논문에서는 계층적 클러스터링과 GMM을 순차적으로 이용하여 최적의 파라미터를 추정하고 이를 뉴로-퍼지 모델의 초기 파리미터로 사용하여 모델의 성능 개선을 제안한다. 반복적인 시도 중 가장 좋은 파라미터를 선택하는 기존의 알고리즘 과 달리 계층적 클러스터링은 데이터들 간의 유클리디언 거리를 이용하여 클러스터를 생성하므로 반복적인 시도가 불필요하다. 또한 클러스터링 방법에 의해 퍼지 모델링을 행하므로 클러스터와 동일한 갯수의 적은 규칙을 갖는다. 제안된 방법의 유용함을 비선형 데이터인 Box-Jenkins의 가스로 예측 문제와 Sugeno의 비선형 시스템에 적용하여 이전의 연구보다 적은 규칙으로도 성능이 개선되는 것을 보였다.
본 논문에서는 센서 네트워크의 수명을 길게 하기 위해 각 센서 및 클러스터 헤드에서의 데이터 전송량을 줄이기 위한 방법을 제안한다. 즉, 센서의 에너지 소모를 줄이기 위해 계층적 필터링을 제안한다. 계층적 필터링이란 센서 네트워크를 두 계층으로 나누어 필터링하는 것이다. 1계층 필터링은 클러스터 멤버에서 클러스터 헤드로 데이터를 전송시 필터링을 수행하고, 2계층 필터링은 클러스터 헤드에서 기지국으로 데이터를 전송시 필터링을 수행한다. 이는 일반적으로 필터의 폭을 넓혀 필터링을 많이 하는 것보다 필터링 효율은 증대시키면서 필터링에 따른 데이터 부정확성을 최소한 줄이는 효과를 가진다.
본 논문에서는 구조적으로 분산 침입탐지시스템의 구조를 계승하면서 동시에 홈네트워크의 환경을 최대한 고려하여 HNHDIDS(Home Network Hierarchical Distributed Intrusion Detection System)로 명명된 새로운 계층적 분산 침입탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일 클래스 support vector machine(support vector data description)과 지역적 에이전트(agent)들을 계층적으로 결합한 구조로써, 홈네트워크의 환경을 위하여 최적화되었다. 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 FNR(false negative rate) 수치 등을 실험을 통하여 확인함으로써 제안된 시스템이 홈네트워크 환경에 적합함을 검증하였다.
본 논문에서는 일반화된 계층적 MIPv6 환경에서의 안전하고 효율적인 바인딩 업데이트 및 핸드오버 프로토콜을 제안한다. 기존의 계층적 MIPv6 환경에서의 바인딩 업데이트는 보편적으로 foreign network가 소규모 MAP 도메인으로 구성된다. 하지만, 제안 프로토콜에서는 다수의 MAP들이 계층적으로 구성되어지는 대규모 네트워크 환경에서의 안전하고 신속한 이동성 지원을 위한 메커니즘을 소개한다. 또한 다양한 공격 시나리오를 통해 제안 메커니즘의 안전성을 분석한다.
본 논문에서는 염색체의 핵형을 자동으로 분류하는 연구방법을 개선하기 위하여 염색체의 영상을 재구성하는 방법과 패턴의 인식을 위해 계층형 신경회로망의 구현에 관한 두 가지의 알고리즘을 제안한다. 먼저 영상 재구성방법을 사용하여 임상적으로 정상인으로 판명된 20명의 염색체 영상에서 형태 구조학적인 특징정보와 농도정보를 추출하였다. 10명에 대하여 추출한 정보를 다섯 가지로 조합하여 계층형 신경회로망(Hierarchical Multilayer Neural Network: HMNN)의 학습입력으로 사용하여 핵형을 분류할 수 있는 패턴인식기를 구현하였다. 그리고 나머지 10명에 대한 다섯 가지의 조합된 정보를 HMNN의 분류입력으로 사용하여 실험한 결과 약 98.26%의 우수한 인식률을 나타내는 최적화된 계층적 인공신경회로망을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 시분할 다중 접속 릴레이 채널을 고려한다. 여기서 두 개의 송신 노드들은 서로 다른 데이터율을 가진 데이터를 네트워크 코딩을 수행하는 단일 릴레이 노드를 통해 단일 수신 노드에게 전송한다. 하지만 이러한 비대칭한 데이터율 때문에 릴레이 노드는 수신한 비트에 대하여 XOR 기반의 네트워크 코딩을 효율적으로 수행할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 위와 같은 문제를 해결하기 위해 제로 패딩(Zero Padding) 방식과 계층 16QAM 방식을 개별적으로 네트워크 코딩과 결합하여 성능비교를 수행한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제2권1호
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pp.1-13
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2014
In next-generation wireless networks, provisioning of IP-based network architecture and seamless transmission services are very important issues for mobile nodes. For this reason, a mobility management mechanism to support global roaming is highly regarded. These technologies bring a broader life by using a global roaming account through the connection of multiple devices or technology to mobile users; they also provide real-time multimedia services. This paper presents a comprehensive performance analysis of fast handover for hierarchical mobile IPv6 (F-HMIPv6), hierarchical mobile IPv6 (HMIPv6), Proxy Mobile IPv6 (PMIPv6), and fast Proxy Mobile IPv6 (FPMIPv6) using the fluid-flow model and random-walk model. As a result, the location update cost of the PMIPv6 and FPMIPv6 is better than that of HMIPv6 and F-HMIPv6. These results suggest that the network-based mobility management technology is superior to the hierarchical mobility management technology in the mobility environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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