Priority MAC is an important issue in every communication system when we consider differentiated service applications. In this paper, we propose a mechanism to support priority MAC based on multi-parameters for IEEE 802.15.7 visible light communication (VLC). By using three parameters such as number of backoff times (NB), backoff exponent (BE) and contention window (CW), we provide priority for multi-level differentiated service applications. We consider beacon-enabled VLC personal area network (VPAN) mode with slotted version for random access algorithm in this paper. Based on a discrete-time Markov chain, we analyze the performance of proposed mechanism under non-saturation environments. By building a Markov chain model for multi-parameters, this paper presents the throughput and transmission delay time for VLC system. Numerical results show that we can apply three parameters to control the priority for VLC MAC protocol.
This paper deals with the stability analysis method of a networked control system using the discrete-time MJLS(Markov Jump Linear System). The necessary and sufficient conditions for the mean stability and mean square stability of a networked control system having data uncertainties are proposed. The numerical example is presented to illustrate the usefulness of proposed stability conditions.
As smart devices and social network services (SNSs) become increasingly pervasive, individuals produce large amounts of data in real time. Accordingly, studies on unstructured data analysis are actively being conducted to solve the resultant problem of information overload and to facilitate effective data processing. Many such studies are conducted for filtering inappropriate information. In this paper, a feature-weighting method considering SNS-message features is proposed for the classification of short text messages generated on SNSs, using Markov logic networks for category inference. The performance of the proposed method is verified through a comparison with an existing frequency-based classification methods.
본 논문에서는 사람의 인지 특성에 가까운 PLP 켑스트럼을 사용하여 음성의 시간적 특성을 잘 반영할 수 있도록 넓은 시간대에 걸쳐 특징을 추출하였으며 인간의 학습 방법과 유사한 인공신경망을 이용하여 음소를 인식하고 인식된 음소로부터 순서 특징을 잘 반영하는 Markov 모델을 통해 음소열을 인식하였다. 음소인식은 연속음성에 나타나는 음소에서 비균일한 프레임 개수로 채취된 음성 블록들을 사용하여 7차 PLP 켑스트럼, PTP, 영교차율 및 에너지를 구하고 이를 MLP 신경망의 입력으로 사용하여 두 사람이 각각 5번씩 발음한 10종류의 한국어 문장, 총 100개를 대상으로 음소 인식을 실시하여 최대 9.4%의 음소별 인식률을 얻을 수 있었다. 문장인식은 학습에 참여했던 두 사람이 각 문장에 대해 10번씩 새로 발음한 총 200개의 데이터에 대해 음소별 인식을 거쳐 첫 번째 실험을 통해 생성된 Markov 모델을 이용하여 문장 인식을 실시한 결과 92.5%의 문장 인식률을 얻었다.
본 논문에서는 혼성 모듈 구조의 recurrent 시간지연신경회로망(time-delay neural network)과 HMM(hidden Markov model)을 결합한 음성인식을 위한 새로운 구조에 대해 연구하였다. 시간지연신경회로망에서는 윈도우 크기를 확장하는 것이 인식률 향상에 유리하므로 이를 위해 첫 번째 은닉층에 궤환 구조를 사용하여 윈도우 크기를 실제로 크게 하지 않고도 동일한 효과를 얻을 수 있도록 하였다. 다음 이 시간지연신경망에서 입력된 음소의 특징 벡터의 시간에 따라 변화하는 성질을 잘 처리 할 수 있도록 시간지연신경회로망의 입력층을 복수의 상태로 나누어 음소특징의 시간축에 대한 각 상태마다 특징 감지기를 갖도록 하였다. 이때 시간지연신경회로망은 전체 음성인식 영역에 적용될 수 있도록 모듈 방식의 구조로 구성되었다. 그리고 이 모듈 구조 시간지연신경망의 출력 벡터를 HMM에 연결하여 서로 결합 하므로써 양 구조의 장점을 취하는 혼성 구조의 인식시스템을 구성하였고 이때 이 혼성 구조에서 효율적으로 적용할 수 있는 HMM 파라미터 smoothing 방법을 제시하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4180-4196
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2017
In this paper, we analyze average capacity of an amplify-and-forward (AF) cooperative communication system model in multi-relay multiuser networks. In contrast to conventional cooperative networks, relays in the considered network have no embedded energy supply. They need to rely on the energy harvested from the signals broadcasted by the source for their cooperative information transmission. Based on this structure, a two-step selection scheme is proposed considering both channel state information (CSI) and battery status of relays. Assuming each relay has infinite or finite energy storage for accumulating the energy, we use the infinite or finite Markov chain to capture the evolution of relay batteries and certain simplified assumptions to reduce computational complexity of the Markov chain analysis. The approximate closed-form expressions for the average capacity of the proposed scheme are derived. All theoretical results are validated by numerical simulations. The impacts of the system parameters, such as relay or user number, energy harvesting threshold and battery size, on the capacity performance are extensively investigated. Results show that although the performance of our scheme is inferior to the optimal joint selection scheme, it is still a practical scheme because its complexity is much lower than that of the optimal scheme.
본 논문은 유비쿼터스 홈 네트워크 시스템에서 저장된 사용자 행동 프로파일 데이터에 은닉 마르코프 모델에 적용하여 사용자의 행동 상태를 예측하는 알고리즘을 제안한다. 은닉 마르코프 모델은, 순차 데이터를 갖는 패턴을 인식하기 위해서 데이터에 내포되어 있는 시간성을 적절히 표현하고, 그것으로부터 원하는 정보를 추론할 수 있는 대표적인 모델이다. 제안 알고리즘에서는 "행동 인지 시스템(Activity Recognition System)"에 의하여 저장된 행동 발생 횟수, 행동 지속시간, 행동이 발생된 위치 데이터를 학습 데이터로 이용하였다. 사용자의 행동에 가중치를 부여하여 사용자의 행동에 대한 흥미를 객관적으로 수식화 하는 방법을 제안하였으며 은닉 마르코프 모델을 이용하여 시간에 따른 가중치 변화를 구하여 사용자의 행동 상태 변화를 예측하였다. 제안 알고리즘은 현실적인 유비쿼터스 홈 네트워크 구축에 도움을 준다.
본 논문에서는 음성인식 시스템의 음향모델 개선을 위한 기초적 연구로서, 문맥적인 요소를 필요로 하는 SSS(Successive State Splitting)와 필요로 하지 않는 SSS-free 알고리즘을 이용한 HMnet(Hidden Markov Network) 음향모델 작성방법에 대해 검토하고 작성한 음향모델을 한국어에 적용하여 그 유효성을 확인하였다. HMnet을 이용한 음소모델의 작성방법은 전체 학습 데이터에 대해서 각각 2개의 상태를 가지는 초기 모델을 작성한 후, 이를 시간과 문맥방향으로의 최대 분포를 가지는 상태를 재분할한 후 임의의 상태수가 될 때까지 상태분할을 계속적으로 수행케 하여 각 음소모델을 작성하게 된다. 작성한 HMnet 음향모델의 유효성을 확인하기 위해 ETRI 445 단어의 3인에 대한 화자종속 음소인식 실험을 수행하였다. 인식실험 결과, SSS 알고리즘을 이용한 화자종속실험의 경우 상태수 520에서 평균 $62.8\%$의 인식률을, SSS-free 알고리즘의 경우 상태수 420에서 평균 $64.2\%$의 인식률을 얻었다. 이 결과는 HMM을 이용한 경우(약$43.4\%$)보다 $20\%$이상의 인식률 향상을 보여 이 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다. SSS와 SSS-free를 비교한 경우, SSS-free가 SSS보다 낮은 상태수에서 평균 $1.4\% 향상된 인식률을 보였다.
Wei, Yifei;Wang, Xiaojun;Fialho, Leonardo;Bruschi, Roberto;Ormond, Olga;Collier, Martin
Journal of Communications and Networks
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제18권4호
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pp.540-550
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2016
Since energy efficiency has become a significant concern for network infrastructure, next-generation network devices are expected to have embedded advanced power management capabilities. However, how to effectively exploit the green capabilities is still a big challenge, especially given the high heterogeneity of devices and their internal architectures. In this paper, we introduce a hierarchical power management architecture (HPMA) which represents physical components whose power can be monitored and controlled at various levels of a device as entities. We use energy aware state (EAS) as the power management setting mode of each device entity. The power policy controller is capable of getting information on how many EASes of the entity are manageable inside a device, and setting a certain EAS configuration for the entity. We propose the optimal local control policy which aims to minimize the router power consumption while meeting the performance constraints. A first-order Markov chain is used to model the statistical features of the network traffic load. The dynamic EAS configuration problem is formulated as a Markov decision process and solved using a dynamic programming algorithm. In addition, we demonstrate a reference implementation of the HPMA and EAS concept in a NetFPGA frequency scaled router which has the ability of toggling among five operating frequency options and/or turning off unused Ethernet ports.
본 논문에서는 Virtual Cellular Network(VCN)을 사용하는 무선 통신망에서 음성 패킷의 지연 특성을 분석하였다. 주기적으로 발생하는 음성 패킷이 슬롯-알로하 프로토콜로 전송될 때의 전송 특성을 Markov Chain으로 모델링하여 정상 상태(steady state)에서의 지연 확률 분포를 구하였고, 무선 채널의 평균 수신확률(prbability of capture), 재전송 방식 등이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 무선 단말기의 수신 확률의 변화에 따른 음성 패킷의 전송 지연 누적 확률 함수를 구하였다. 재전송 방식의 평균 backoff 시간이 성능에 미치는 영향을 알아보기 위해 음성 패킷 발생 주기(N 슬롯시간)당 평균 재전송 횟수, NPr을 파라미터로 정의하였으며 여러가지의 프레임 크기 N에 대하여 1% outage delay를 비교하였다. 성능 실험 결과 NPr의 최적의 범위는 4~7임을 알 수 있었다. 따라서 프레임 크기 N이 주어졌을 때의 재전송 시도 확률 Pr을 구할 수 있다. 또한 전송큐의 크기가 유한함으로써 발생하는 blocking 확률과 전송큐의 적절한 크기를 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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