• 제목/요약/키워드: Hierarchical Network

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고정크기 패킷 네트워크 환경에서 할당율에 비례한 저지연 한계를 제공하는 계층적 라운드-로빈 알고리즘 (A Hierarchical Round-Robin Algorithm for Rate-Dependent Low Latency Bounds in Fixed-Sized Packet Networks)

  • 편기현
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제32권2호
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    • pp.254-260
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    • 2005
  • 보장서비스에서 실시간 패킷 스케줄링 알고리즘은 높은 네트워크 유용도와 확장성있는 구현의 양쪽 모두를 성취해야만 한다. 여기서 네트워크 유용도는 승인하는 실시간 세션의 수를 나타낸다. 불행히도, 현존하는 스케줄링 알고리즘은 확장성있는 구현에 문제점을 갖거나 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 가령 타임스템프에 기반한 알고리즘은 N이 세션의 수를 나타낼 때 O(log N) 스케줄링 복잡도를 가진다. 반면 라운드-로빈 알고리즘은 O(1) 복잡도를 가지지만 성취할 수 있는 네트워크 유용도가 낮다. 이 논문은 확장성을 잃지 않으면서도 높은 네트워크 유용도를 성취할 수 있는 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 서로 다른 시간 구간 크기에 대해서 다중 라운드를 활용하는 계층적 라운드-로빈 (H-RR) 알고리즘이다. 이 알고리즘은 우선 순위 큐를 사용하는 PGPS 알고리즘이 제공하는 것과 비슷한 지연의 한계를 제공하지만, 구현 복잡도가 상수라는 큰 장점을 갖는다.

CDMA2000, WiBro 및 WLAN 연동을 위한 계층적 네트워크 구조와 핸드오프 프레임워크 (A Hierarchical Network Architecture and Handoff framework for Integrating CDMA2000, WiBro and WLAN)

  • 공두경;조진성;김승희;김대식
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.43-57
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    • 2006
  • 차세대 이동통신 시스템은 유 무선 네트워크의 통합과 더불어 이동성 및 고속 데이터 전송을 제공하는 형태로 진화할 전망이다. 따라서 이러한 상황에서 다양한 서비스를 제공하기 위해 이기종 무선망에 대한 연동 서비스에 대한 연구가 필요하다. 지금까지 연동망 구조에 대한 연구로서 하나의 핵심망을 기준으로 핵심망에서 네트워크들을 제어하는 형태의 연동망 구조가 연구되었고, 핵심망에서 서비스 통합 관리가 이루어져 다양한 서비스를 제공하게 된다. 하지만 핵심망에서 모든 이동성을 관리하기 때문에 네트워크 간 이동을 위한 버티컬 핸드오프 시에 핸드오프의 지연이 발생하며, 이전 통신한 네트워크로의 패킷은 손실된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 CDMA2000, WiBro 및 WLAN 네트워크에 대해 그 특성에 따라 연동망 구조를 계층적인 구조로서 제안한다. 따라서 각 네트워크의 범위 특성에 따라 오버레이 구조로 구성되어 있으므로 핸드오프 지연 및 패킷 손실을 최소화 할 수 있다. 또한 제안된 연동망 구조상에서 동작하기 위한 핵심 기술로서 독립적으로 표준화된 프로토콜들을 적용하여 차세대 이동통신 시스템에 대한 연동 서비스의 프레임워크를 제시한다.

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애드-혹 네트워크에서의 에너지 보존적인 계층 클러스터링에 관한 연구 (A Study on Energy Conservative Hierarchical Clustering for Ad-hoc Network)

  • 문창민;이강환
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.2800-2807
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    • 2012
  • 애드-혹 네트워크는 기간망에 의존하지 않고, 노드들끼리 자율적으로 데이터 이동 경로를 형성하는 네트워크이다. 일반적으로 애드-혹 네트워크는 다중-홉 통신을 기반으로 하며 네트워크의 규모가 커질수록 경로 설정을 위한 제어 패킷의 양이 급격히 증가하게 되고 노드의 수명이 단축 된다. 이러한 노드들의 특성으로 인해서 네트워크 크기에 따른 보다 에너지 효율성 적용이 가능한 경로 설정 기법에 대한 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 특히 계층적인 클러스터 구조 기반의 애드-혹 네트워크 환경에서 노드가 동질적 공간-포아송의 조건에서 노드의 분포 밀도와 속성정보를 고려한 클러스터의 계층 깊이 결정 알고리즘인 CACHE-R(Context-Aware Clustering Hierarchy, Efficient and Resilient)를 제안한다. 제안하고자 하는 CACHE-R기법은 최적화된 계층의 깊이와 속성정보를 적용함으로써 에너지 보존적인 경로를 설정하여, 전체 네트워크의 에너지 소비량을 감소시키고 네트워크 수명을 향상되는 특성을 보여주었다.

계층적 구조를 가진 Fuzzy Neural Network를 이용한 이동로보트의 주행법 (Navigation Strategy of Mobile Robots based on Fuzzy Neural Network with Hierarchical Structure)

  • 최정원;한교경;박만식;이석규
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.269-273
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    • 2000
  • This paper proposes a algorithm for several mobile robots navigation. There are three parts in this algorithm. First part generates robots turning angle and moving distance for goal approaching, sencond part generates robots avoiding angle and avoiding distance for static obstacles or other robots and third part adjust between robots moving distance and avoiding distance. Most simulation results of this algorithm are very effective for several mobile robots traveling in unknown field.

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Two-Degree-of Freedom Fuzzy Neural Network Control System And Its Application To Vehicle Control

  • Sekine, Satoshi;Yamaguchi, Toru;Tamagawa, Kouichirou;Endo, Tunekazu
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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    • pp.1121-1124
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    • 1993
  • We propose two-degree-of-freedom fuzzy neural network control systems. It has a hierarchical structure of two sets of control knowledge, thus it is easy to extract and refine fuzzy rules before and after the operation has started, and the number of fuzzy rules is reduced. In addition an example application of automatic vehicle operation is reported and its usefulness is shown simulation.

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Deep Structured Learning: Architectures and Applications

  • Lee, Soowook
    • International Journal of Advanced Culture Technology
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    • 제6권4호
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    • pp.262-265
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    • 2018
  • Deep learning, a sub-field of machine learning changing the prospects of artificial intelligence (AI) because of its recent advancements and application in various field. Deep learning deals with algorithms inspired by the structure and function of the brain called artificial neural networks. This works reviews basic architecture and recent advancement of deep structured learning. It also describes contemporary applications of deep structured learning and its advantages over the treditional learning in artificial interlligence. This study is useful for the general readers and students who are in the early stage of deep learning studies.

계층적 형태의 Convolutional Neural Network를 이용한 의료영상 분류 알고리즘 (Medical Image Classification based on Hierarchical CNN Model)

  • 이상혁;한종기
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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    • pp.248-249
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    • 2018
  • 본 논문에서는 고해상도 자궁 내막 세포들을 대상으로 정상세포와 이상세포들을 구별하기 위한 알고리즘을 제안한다. 구체적으로 계층적 구조를 갖는 Convolutional Neural Network (CNN) 모델을 기반으로 네 가지 세포들을 구분하는 알고리즘을 제안한다. 이 연구에서 고해상도 영상을 분류하면서도 복잡도 증가를 막기 위해 효율적인 전처리 과정을 사용하였다. 다양한 컴퓨터 실험을 통하여 제안하는 기술을 사용할 때, 인식률이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

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Performance Evaluation of Distributed Clustering Protocol under Distance Estimation Error

  • Nguyen, Quoc Kien;Jeon, Taehyun
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제10권1호
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    • pp.11-15
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    • 2018
  • The application of Wireless Sensor Networks requires a wise utilization of limited energy resources. Therefore, a wide range of routing protocols with a motivation to prolong the lifetime of a network has been proposed in recent years. Hierarchical clustering based protocols have become an object of a large number of studies that aim to efficiently utilize the limited energy of network components. In this paper, the effect of mismatch in parameter estimation is discussed to evaluate the robustness of a distanced based algorithm called distributed clustering protocol in homogeneous and heterogeneous environment. For quantitative analysis, performance simulations for this protocol are carried out in terms of the network lifetime which is the main criteria of efficiency for the energy limited system.

혼돈 시계열의 예측을 위한 Radial Basis 함수 회로망 설계 (Radial basis function network design for chaotic time series prediction)

  • 신창용;김택수;최윤호;박상희
    • 대한전기학회논문지
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    • 제45권4호
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    • pp.602-611
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    • 1996
  • In this paper, radial basis function networks with two hidden layers, which employ the K-means clustering method and the hierarchical training, are proposed for improving the short-term predictability of chaotic time series. Furthermore the recursive training method of radial basis function network using the recursive modified Gram-Schmidt algorithm is proposed for the purpose. In addition, the radial basis function networks trained by the proposed training methods are compared with the X.D. He A Lapedes's model and the radial basis function network by nonrecursive training method. Through this comparison, an improved radial basis function network for predicting chaotic time series is presented. (author). 17 refs., 8 figs., 3 tabs.

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Zigbee 환경에서 Upper Node와의 거리를 고려한 효율적인클러스터 헤더 선출기법 (An efficient cluster header election scheme considering distancefrom upper node in zigbee environment)

  • 박종일;이경화;신용태
    • 센서학회지
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    • 제19권5호
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    • pp.369-374
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    • 2010
  • It is important to efficiently elect the cluster header in Hierarchical Sensor Network, because it largely affects on the lifetime of the network. Therefore, recent research is focused on the lifetime extension of the whole network for efficient cluster header election. In this paper, we propose the new Cluster Header Election Scheme in which the cluster is divided into Group considering Distance from Upper Node, and a cluster header will be elected by node density of the Group. Also, we evaluate the performance of this scheme, and show that this proposed scheme improves network lifetime in Zigbee environment.