UWB is the most spotlighted wireless technology that transmits data at very high rates using low power over a wide spectrum of frequency band. UWB technology makes it possible to transmit data at rate over 100Mbps within 10 meters. To preserve important header information, MB-OFDM UWB adopts Reed-Solomon(23,17) code. In receiver, RS decoder needs high speed and low latency using efficient hardware. In this paper, we suggest the architecture of RS decoder for MB-OFDM UWB. We adopts Modified-Euclidean algorithm for key equation solver block which is most complex in area. We suggest pipelined processing cell for this block and show the detailed architecture of syndrome, Chien search and Forney algorithm block. At last, we show the hardware implementation results of RS decoder for ASIC implementation.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.195-198
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2005
UWB is the most spotlighted wireless technology that transmits data at very high rates using low power over a wide spectrum of frequency band. UWB technology makes it possible to transmit data at rate over 100Mbps within 10 meters. To preserve important header information, MBOFDM UWB adopts Reed-Solomon(23,17) code. In receiver, RS decoder needs high speed and low latency using efficient hardware. In this paper, we suggest the architecture of RS decoder for MBOFDM UWB. We adopts Modified-Euclidean algorithm for key equation solver block which is most complex in area. We suggest pipelined processing cell for this block and show the detailed architecture of syndrome, Chien search and Forney algorithm block. At last, we show the hardware implementation results of RS decoder for ASIC implementation.
The high-rate Wireless Personal Area Networks (WPANs) which IEEE 802.15.3 standard support, foster the Digital Home Network (DHN) scenarios with high rate multimedia data transmission. Actually, there are a few routing protocols for ad-hoc networks which considered the terminal location information and routing metric to reduce the energy consumption and optimize the routing path in mobile system. Based on other routing protocols, this paper presents the reliable location-based routing algorithm which is an adaptation to these networks.
홈 게이트웨이는 홈 네트워크의 지속적인 서비스를 제공해야 한다. 그러나 유비쿼터스 홈 네트워크 영역 확산될수록 홈 게이트웨이의 전력 소비는 기하급수적으로 증가한다. 이에 본 논문에서는 홈 게이트웨이가 지속적인 서비스를 유지하면서도 사용자 트래픽이 없는 구간에 저전력 모드로 전환되도록 제어한다. 이를 위해 기존의 유휴 시간 패턴을 고려하여 다음 유휴 시간을 예측하였다. 네트워크 활용 패턴의 유사성을 상세하고 가변적으로 반영하기 위하여, 요일별 생활 패턴을 프로파일링하여 적용하였다. 유휴 시간의 특성을 전체 평균과 요일별 생활 패턴으로 각각 프로파일링한 데이터를 실제값과 비교한 결과, 전체 평균 적용한 경우 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.43%에서 최대 4%로 나타났다. 이에 반해, 요일별 패턴을 적용한 경우, 유휴 시간의 예측치와 실제 값의 오차가 최소 0.06%에서 최대 2%로 나타났다. 이로서 네트워크 활용 패턴을 적용하는 방식이 더 효율적임을 알 수 있다.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.179-182
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2005
The Home Phoneline Networking Alliance (HomePNA) 2.0 technology can establish a home network using existing in-home phone lines, which provides a channel rate of 4 - 32 Mbps. HomePNA 2.0 Medium Access Control (MAC) protocol adopts an IEEE 802.3 Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection (CSMA/CD) access method, a Quality of Service (QoS) algorithm, and a Distributed Fair Priority Queuing (DFPQ) collision resolution algorithm. In this paper, we analyze the HomePNA 2.0 MAC protocol and propose the architecture of HomePNA 2.0 MAC controller circuit. Then, we present the simulation result of each block included in the HomePNA 2.0 MAC controller.
상황 인식을 통한 지능적인 시스템은 홈 자동화 서비스를 제공하기 위하여 매우 중요한 요소로서 강조된다. 본 논문에서 홈 자동화를 구현하기 위하여 홈 내부에서 일어나는 여러 가지 사건들을 사용자 각각에 대하여 다양한 장치를 이용하여 케이스 별로 수집하여 데이터를 저장하고, 케이스 별로 저장된 데이터를 트레이닝 데이터로 이용하여 신경회로망 알고리즘으로 학습을 시켜서 지능적인 홈 자동화 시스템을 구현한다. 이러한 지능적인 홈 자동화 시스템은 사용자에게 적절한 상황에 적절한 서비스를 스스로 판단하여 제공함으로서 거주자의 편의를 제공할 수 있다.
최근 M2M (Machine to Machine) 통신이 가능한 MTC (machine-type-communication) 기기들의 개발이 활발해지고 있다. MTC 기기들은 가전제품의 형태로 저전력, 저비용, 단거리 무선으로 가정용 무선 네트워크로 통신을 한다. 이를 위해 IEEE 802.15.4/zigbee 기반으로 MTC 기기들을 클러스터-트리 토폴로지 형태로 무선 홈 네트워크를 구성하고, 이 네트워크는 하나의 PAN (Personal Area Network) 코디네이터와 1개 이상의 라우터, 그리고 종단 노드들로 구성된다. 무선 홈 네트워크를 구성하는 MTC 기기들의 증가에 따라 기기들 간에 채널 할당을 위한 경쟁으로 발생하는 충돌에 의한 전송지연과 패킷 전송 실패, 데이터 손실이 일어난다. 그 결과로 네트워크 전체의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 무선 홈 네트워크 상태를 고려한 채널을 할당받는 비콘 프레임 기반 그룹화 알고리즘을 제안한다. 해당 알고리즘은 무선 홈 네트워크 구성 시 IEEE 802.15.4/Zigbee에 정의되어 있는 데이터 전송 간 노드들의 필요한 점유 기간을 알려주는 beacon frame과 가전제품의 특성을 고려한 채널 할당 방법이다. 제안된 비콘 프레임 그룹화 알고리즘은 전송 지연과 패킷 손실을 감소시키고 처리량은 향상시킨다. 그러므로 IEEE 802.15.4/Zigbee 표준보다 제안된 알고리즘이 효율적이다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권4호
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pp.87-106
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2024
Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.
Home Phoneline Networking Alliance (HomePNA) 2.0 기술은 기존의 댁내 전화 선로를 이용하여 홈 네트워크를 구축하는 기술로서, 4-32 Mbps의 고속 데이터 전송 속도를 제공한다. 이러한 HomePNA 2.0의 Medium Access Control(MAC) 프로토콜은 IEEE 802.3 Carrier Sense Multiple Access with Collision Detection (CSMA/CD) 방식을 사용하면서, Quality of Service(QoS) 알고리즘을 제공하구 충돌 해결 알고리즘은 Distributed Fair Priority Queuing(DFPQ) 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 HomePNA 2.0 MAC 프로토콜 성능의 중요 요소인 포화 처리율(Saturation Throughput), 패킷 지연(Packet Delay) 및 패킷 지터(Packet Jitter)에 대한 수학적인 모델을 제안하고, 이에 대한 모의 실험(Simulation) 결과를 제공하며, 각각의 모의 실험 결과를 분석함으로써, HomePNA 2.0 MAC 프로토콜의 성능을 종합적으로 분석한다.
In this paper, an efficient routing algorithm for the heterogeneous home network in which IEEE 802.15.4 compensates for limitations of PLC based home networks. The efficient routing algorithm changes the broadcast period of routing information frame according to the mobility of the node. We implemented the routing algorithm and built a test-bed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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