n개의 무선 노드가 랜덤하게 위치한 초 광 대역 애드 혹 네트워크에서의 개선된 용량 스케일링 법칙을 보인다. 먼저, 수정된 계층적 협력 기술이 사용되는 경우를 고려한다. 단위 면적의 밀집 네트워크에서, 유도한 용량 스케일링은 전력 제한된 성격 때문에 특정 동작 영역에서 경로손실 지수 ${\alpha}$에 의존함을 보인다. 또한, 계층적 협력 기술은 2 < ${\alpha}$ < 3에서 우월하지만 ${\alpha}{\geq}3$에 대해서는 다중 홉 라우팅을 사용하는 것이 더 높은 용량을 취득함이 밝혀진다. 둘째로, m개의 기지국이 초 광 대역 네트워크에 균일하게 분포한 경우, 인프라 구조의 영향 및 이득을 분석한다. 이때, 모든 동작 영역에 대해 전력 제한된 성격 때문에, 유도한 용량 스케일링은 ${\alpha}$에 의존한다. 게다가, 변수 m이 특정 레벨 이상일 때 전체 용량이 m과 함께 선형적으로 스케일함을 보인다. 그러므로 계층적 협력 또는 인프라 구조의 사용은 특정 조건에서 초 광 대역 네트워크의 용량을 개선하는데 도움이 된다.
본 연구에서는 이동 환경에서 사용자들이 여러 베이스 스테이션(Base station)을 빠르게 또는 느리게 이동하면서 비디오나 오디오 같은 연속 미디어 서비스를 요구할 때, 이를 위한 캐슁(Caching)이 효용성을 가지는지에 대해서 연구한다. 이동 환경에서 패킷의 단절과 네트워크의 오버헤드의 문제를 줄이고 전송 지연 시간을 최소화하기 위해, 영역(Domain) 기반의 계층적 캐쉬 구조를 제안하고, 이 구조에서 캐슁의 적용이 효용성을 가지는지를 알아본다. 그래서 이동 환경 (Mobile Environment)에서 연속 미디어를 서비스 받는 사용자 환경과 계층적 네트워크 구조를 모델링하고 사용자의 이동성향과 캐슁 위치에 따른 캐슁의 효용성을 분석하여, 캐슁이 이동 환경에서 효용성을 제공하는지 연구한다. 그 결과 캐슁의 위치와 사용자들의 이동성향에 따라 히트율과 재배치 횟수의 변화가 크므로 캐슁의 적응성 있는 적용이 필요함을 알 수 있다.
다중 디스크 드라이브가 포함된 디스크 배열 시스템에서 디스크의 수가 증가 될 때 시스템 성능은 컨트롤러의 집중화 또는 버스로 사용되는 전송 경로의 병목현상에 의해 제한되어진다. 이러한 단점을 보완하기 위해 고성능 대용량의 RAID가 등장하였으며 RAID 시스템에서 컨트롤러 기능은 모든 디스크 드라이브에 분산되고 각 디스크는 그들의 임무를 수행하는 자율성을 가진 자율적 네트웍이 일반적 계층 시스템 보다 확장성이 좋고 시스템 자원을 보다 효율적으로 이용할 수 있어 디스크 수의 증가율에 따라 높은 읽기/쓰기 처리율의 성능을 제공한다.
This paper proposes the controller for biped robot using intelligent control algorithm. The main purpose of this paper is to design the robot controller using Hierarchical Mixture of Experts(HME). The neural network direct control method will be applied to the control scheme for the biped robot and neural network will learn the dynamics of biped robot. The teaming scheme using a intelligent controller to biped robot is developed. The teaming scheme uses a HME controller combined with a inverse biped robot model. The controller provides the control signals at each control time instant. Simulation results are reported for a seven-link biped robot.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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pp.1357-1378
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2013
Energy constraint of wireless sensor networks makes energy saving and prolonging the network lifetime become the most important goals of routing protocols. In this paper, we propose an Energy Efficient Chain-based Routing Protocol (EECRP) for wireless sensor networks to minimize energy consumption and transmission delay. EECRP organizes sensor nodes into a set of horizontal chains and a vertical chain. Chain heads are elected based on the residual energy of nodes and distance from the header of upper level. In each horizontal chain, sensor nodes transmit their data to their own chain head based on chain routing mechanism. EECRP also adopts a chain-based data transmission mechanism for sending data packets from the chain heads to the base station. The simulation results show that EECRP outperforms LEACH, PEGASIS and ECCP in terms of network lifetime, energy consumption, number of data messages received at the base station, transmission delay and especially energy${\times}$delay metric.
Human activity recognition has been studied using various sensors and algorithms. Human activity recognition can be divided into sensor based and vision based on the method. In this paper, we proposed an activity recognition system using acceleration sensor and gyroscope sensor in smartphone among sensor based methods. We used Deep Belief Network (DBN), which is one of the most popular deep learning methods, to improve an accuracy of human activity recognition. DBN uses the entire input set as a common input. However, because of the characteristics of different time window depending on the type of human activity, the RBMs, which is a component of DBN, are configured hierarchically by combining them from different time windows. As a result of applying to real data, The proposed human activity recognition system showed stable precision.
This paper is concerned with a branched pipe network system which transports some fluids or gas from multiple sources to multiple demand nodes. A nonlinear programming model is proposed for determining junction locations simultaneously with selection of pipe sizes and pump capacities such that the capital and operating costs of the system are minimized over a given planning horizon. To solve the model, a hierarchical decomposition method is developed with the junction location being the primary variable. With some values fixed for the primary, the other decision variables are found by linear programming. Then, using the postoptimality analysis of LP, junction locations are adjusted. We repeat this process until an optimum is approached. A simple example of designing a water distribution network is solved to illustrate the optimization procedure developed.
MANET has various types of attacks. In particular, routing attacks using characteristics of movement of nodes and wireless communication is the most threatening because all nodes which configure network perform a function of router which forwards packets. Therefore, mechanisms that detect routing attacks and defense must be applied. In this paper, we proposed hierarchical structure attack detection techniques in order to improve the detection ability against routing attacks. Black hole detection is performed using PIT for monitoring about control packets within cluster and packet information management on the cluster head. Flooding attack prevention is performed using cooperation-based distributed detection technique by member nodes. For this, member node uses NTT for information management of neighbor nodes and threshold whether attack or not receives from cluster head. The performance of attack detection could be further improved by calculating at regular intervals threshold considering the total traffic within cluster in the cluster head.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권7호
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pp.1874-1893
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2012
An approach to detect abnormal activities based on reputations created individually by each node is vulnerable to a false accusation since intrusion detection in ad-hoc networks is done in a distributed and cooperative manner. Detection of false accusation is considered important because the efficiency or survivability of the network can be degraded severely if normal nodes were excluded from the network by being considered as abnormal ones in the intrusion detection process. In this paper, we propose an improved reputation-based intrusion detection technique to efficiently detect and manage false accusations in ad-hoc networks. Additionally, we execute simulations of the proposed technique to analyze its performance and feasibility to be implemented in a real environment.
DEVSim++ is a C++ based, object-oriented modeling/simulation environment which realizes the hierarchical, modular DEVS formalism for discrete event systems specification. The paper describes a methodology for performance modeling and analysis of an ATM-based network system within the DEVSim++ environment. The methodology develops performance models for the system using the DEVS framework and implement the models in C++. Performance indices measured are the length of queues located at connection of the system and cell waiting times with respect to QoS grades for a network bandwidth of 155 Mbps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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