KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.1
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pp.68-82
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2011
Wireless mesh networks (WMNs) provide high-speed backbone networks without any wired cable. Many researchers have tried to increase network throughput by using multi-channel and multi-radio interfaces. A multi-radio multi-channel WMN requires channel assignment algorithm to decide the number of channels needed for each link. Since the channel assignment affects routing and interference directly, it is a critical component for enhancing network performance. However, the optimal channel assignment is known as a NP complete problem. For high performance, most of previous works assign channels in a centralized manner but they are limited in being applied for dynamic network environments. In this paper, we propose a simple flow estimation algorithm and a hybrid channel assignment algorithm. Our flow estimation algorithm obtains aggregated flow rate information between routers by packet sampling, thereby achieving high scalability. Our hybrid channel assignment algorithm initially assigns channels in a centralized manner first, and runs in a distributed manner to adjust channel assignment when notable traffic changes are detected. This approach provides high scalability and high performance compared with existing algorithms, and they are confirmed through extensive performance evaluations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.7B
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pp.488-501
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2008
Convergence of various wireless systems can be cost effectively achieved through enhancement of existing technology. The emergence of Wireless Mesh Network (WMN) entails the interoperability and interconnection of various wireless technologies in one single system. Furthermore, WMN can be implemented with multi-radio and multi-channel enhancement. A multi-radio, multi-channel wireless mesh network could greatly improve certain networking performance metrics. In this research, two approaches namely, clustering and topology control mechanisms are integrated with multi-radio multi-channel wireless mesh network. A Clustering and Topology Control Algorithm (CTCA)is presented that would prolong network lifetime of the client nodes and maintain connectivity of the routers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.6
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pp.17-24
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2017
In recent digital broadcasting, up to 250 channels are multiplexed and transmitted. The channel transmission is made in the form of MPEG-2 Transport Stream (TS) and transmits one channel (Video, Audio). In order to check if many broadcast channels are transmitted normally, in multi-channel multi-view system, ability of real-time monitoring is required. In order to monitor efficient multi-channel, a distributed system in which functions and load are distributed should be implemented. In the past, we used an inefficient system that gave all of the functionality to a piece of hardware, which limited the channel acceptance and required a lot of resources. In this paper, we implemented a distributed multi-view system which can reduce resources and monitor them economically through efficient function and load balancing. It is able to implement efficient system by taking charge of decoding, resizing and encoding function in specific server and viewer function in separate server. Through this system, the system was stabilized, the investment cost was reduced by 19.7%, and the wall monitor area was reduced by 52.6%. Experimental results show that efficient real-time channel monitoring for multi-channel digital broadcasting is possible.
In context awareness and user intention tasks, dataset construction is expensive because specific domain data are required. Although pretraining with a large corpus can effectively resolve the issue of lack of data, it ignores domain knowledge. Herein, we concentrate on data domain knowledge while addressing data scarcity and accordingly propose a multi-channel long short-term memory (LSTM). Because multi-channel LSTM integrates pretrained vectors such as task and general knowledge, it effectively prevents catastrophic forgetting between vectors of task and general knowledge to represent the context as a set of features. To evaluate the proposed model with reference to the baseline model, which is a single-channel LSTM, we performed two tasks: voice phishing with context awareness and movie review sentiment classification. The results verified that multi-channel LSTM outperforms single-channel LSTM in both tasks. We further experimented on different multi-channel LSTMs depending on the domain and data size of general knowledge in the model and confirmed that the effect of multi-channel LSTM integrating the two types of knowledge from downstream task data and raw data to overcome the lack of data.
In this paper, we propose a multi-channel medium access control (MAC) protocol, named underwater multi-channel MAC protocol (UMMAC), for underwater acoustic networks (UANs). UMMAC is a split phase and reservation based multi-channel MAC protocol which enables hosts to utilize multiple channels via a channel allocation and power control algorithm (CAPC). In UMMAC, channel information of neighboring nodes is gathered via exchange of control packets. With such information, UMMAC allows for as many parallel transmissions as possible while avoiding using extra time slot for channel negotiation. By running CAPC algorithm, which aims at maximizing the network's capacity, users can allocate their transmission power and channels in a distributed way. The advantages of the proposed protocol are threefold: 1) Only one transceiver is needed for each node; 2) based on CAPC, hosts are coordinated to negotiate the channels and control power in a distributed way; 3) comparing with existing RTS/CTS MAC protocols, UMMAC do not introduce new overhead for channel negotiation. Simulation results show that UMMAC outperforms Slotted floor acquisition multiple access (FAMA) and multi-channel MAC (MMAC) in terms of network goodput (50% and 17% respectively in a certain scenario). Furthermore, UMMAC can lower the end-to-end delay and achieves a lower energy consumption compared to Slotted FAMA and MMAC.
Object detection techniques based on deep learning such as YOLO have high detection performance and precision in a single channel video stream. In order to expand to multiple channel object detection in real-time, however, high-performance hardware is required. In this paper, we propose a novel back-end server framework, a real-time AI vision platform (RAVIP), which can extend the object detection function from single channel to simultaneous multi-channels, which can work well even in low-end server hardware. RAVIP assembles appropriate component modules from the RODEM (real-time object detection module) Base to create per-channel instances for each channel, enabling efficient parallelization of object detection instances on limited hardware resources through continuous monitoring with respect to resource utilization. Through practical experiments, RAVIP shows that it is possible to optimize CPU, GPU, and memory utilization while performing object detection service in a multi-channel situation. In addition, it has been proven that RAVIP can provide object detection services with 25 FPS for all 16 channels at the same time.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.11A
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pp.870-877
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2011
IEEE 802.11 devices are widely used, and terminals can be equipped with multiple IEEE 802.11 interfaces as low-cost IEEE 802.11 devices are deployed. The off-the-shelf IEEE 802.11 devices provide multiple channels and multiple data rates. In practical multi-channel networks, since there is channel heterogeneity which indicates that channels have different signal characteristics for the same node, channels should be efficiently assigned to improve network capacity. In addition, in multi-rate networks, low-rate links severely degrade the performance of high-rate links on the same channel, which is known as performance anomaly. Therefore, in this paper, we propose a heterogeneity aware channel assignment (HACA) algorithm that improves network performance by reflecting channel heterogeneity and performance anomaly. Through NS-2 simulations, we validate that the HACA algorithm shows improved performance compared with existing channel assignment algorithms that do not reflect channel heterogeneity.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2A
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pp.153-164
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2010
In this paper, we propose a multi-channel MAC protocol to improve the channel efficiency and network performance in wireless ad hoc networks. There are two main problems encountered in designing multi-channel MAC protocols. The first problem is the rendezvous problem and the second is multi-channel hidden node problem. In order to solve these problems, most of previous researches that have considered multi-channel MAC protocols use a common control channel to exchange control packets. However, they have a bottleneck problem at common control channel as increasing the number of data channels. The proposed MAC protocol solves the multi-channel hidden node problem using a TDMA scheme and increases the network throughput because transmitting and receiving data at the same time is possible. Also, since there is no common control channel, the network does not suffer from the common control channel saturation problem. Moreover, it achieves energy savings by allowing nodes that are not involved in communication to go into sleep mode. Simulation results show that the proposed MAC protocol improves the network throughput and channel efficiency and provides energy savings.
In this study, Multi-Array Electrodes (MAE) and Programmable Multi-channel Electrical Stimulator (PMES) were implemented for firing Trigger Points (TPs) of the patient with Myofascial Pain Syndrome (MPS). MAE has 25 Ag/AgCl electrodes arranged in the form of array ($5{\times}5$) fabricated with flexible pad, which are applicable to be easy-attached to curved specific region of the human body. PMES consisted of 25 channels. Each channel was to generate various electric stimulus patterns (ESPs) by changing the mono-phasic or bi-phasic of ESP, On/Off duration of ESP, the interval between ESP, and amplitude of ESP. PMES hardware was composed of Host PC, Stimulation Pattern Editing Program (SPEP), and Multi-channel Electrical Stimulator (MES). Experiments were performed using MAE and PMES as the following. First experiment was performed to evaluate the function for each channel of Sub- Micro Controller Unit (SMCU) in MES. Second experiment was conducted on whether ESP applied from each channel of SMCU in PMES was focused to the electrode set to the ground, after applying ESP being output from each channel of SMCU in PMES to MAE.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.7
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pp.1465-1470
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2011
In this paper, we propose a new MAC protocol, namely DM-MMAC (Doze Mode Multi-Channel MAC) for ad hoe wireless networks which can utilize multiple channels effectively, thereby enhancing the network throughput considerably. Basically, the IEEE 802.11 specification allows for the use of multiple channels available at the physical layer, but its MAC protocol is designed only for a single channel with the fatal drawback, so called multi-channel hidden terminal problem in multi-channel environments. In this vein, several multi-channel MAC protocols have been proposed, but most of them demonstrate the performance problem that its throughput drastically decreases as the number of mobile hosts residing in a given network increases with small number of available channels. In this work, we tried to improve the performance of multi-channel MAC protocols in terms of network throughput as well as power saving effects by simplifying the channel assignment and channel capturing procedures and reducing the possibility of collisions between mobile hosts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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