KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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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.
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.
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.
IEEE 802.11 장비가 널리 사용되고 있으며, 저비용 IEEE 802.11 장비들이 보급됨에 따라 단말들은 다중 IEEE 802.11 라디오를 장착할 수 있게 되었다. 최신 IEEE 802.11 장비들은 다수 채널 (multi-channel)과 전송률 (multi-rate)을 제공한다. 실제 다중 채널 네트워크에서는 같은 노드에 대해 채널들이 서로 다른 신호 특성을 가지는 채널 이질성 (channel heterogeneity)이 있으므로, 네트워크 용량을 향상시키기 위해 다수의 채널을 효율적으로 할당해야 한다. 또한, 다중 전송률 네트워크에서는 같은 채널 상의 낮은 전송률 링크가 높은 전송률 링크의 성능을 심각히 저하시키는 성능 이상 (performance anomaly) 현상이 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 이질성과 성능 이성을 반영하여 네트워크 성능을 향상시키는 HACA (Heterogeneity Aware Channel Assignment) 알고리즘을 제안한다. NS-2 시뮬레이션을 통해 HACA 알고리즘이 채널 이질성을 반영하지 못하는 기존 채널 할당 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보임을 검증하였다.
본 논문은 무선 애드혹 네트워크에서 채널 효율성 및 네트워크 성능 향상을 위한 멀티채널 MAC 프로토콜을 제안한다. 멀티채널 MAC 프로토콜 설계에는 랑데부 문제(rendezvous problem)와 멀티채널 히든 노드 문제 등 두개의 주요한 문제가 있다. 기존에 제안된 여러 멀티채널 MAC 프로토콜에서는 하나의 채널을 공통 컨트롤 채널로 사용하여 컨트롤 패킷 교환을 통해 이러한 문제들을 해결하였는데, 이것은 데이터 채널이 증가할수록 높은 경쟁으로 인한 공통 컨트롤 채널의 병목 현상을 초래하여 비효율적인 데이터 채널 이용의 원인이 된다. 본 논문에서 제안하는 멀티채널 MAC 프로토콜은 멀티채널 히든 노드 문제를 해결하기 위해 TDMA 방식을 사용하였고, 데이터를 동시에 송수신할 수 있도록 하여 네트워크 성능을 높인다. 또한 공통 컨트롤 채널을 사용하지 않기 때문에 공통 컨트롤 채널 병목 현상이 발생하지 않고, 전송 또는 수신할 데이터가 없는 노드는 슬립(sleep) 상태를 유지하도록 하여 에너지 절감(energy savings)이 가능하다. 모의실험결과는 제안한 MAC 프로토콜이 기존의 방법에 비해 네트워크 성능 및 채널 효율성을 향상시키고 에너지를 절감할 수 있다는 것을 보여준다.
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.
본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크에서 복수개 채널을 이용한 효율적인 매체접속제어 프로토콜로써 DM-MMAC (Doze Mode Multi-Chanel MAC)을 제안한다. 기존의 IEEE 802.11 프로토콜의 경우 물리계층에서 복수개의 가용 채널이 주어지나 MAC 계층에서는 오직 고정된 단일채널을 통한 접속만이 가능하다. 이를 보완하기 위한 프로토콜로써 여러 가지 멀티채널 MAC 프로토콜이 제안되었으나 대부분의 경우 채널수가 적고 호스트의 수가 많아지면 전송 처리율(throughput)이 급격히 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존 MMAC 프로토콜의 채널 할당 및 채널점유 과정을 단순화하고 호스트 간 충돌가능성을 줄임으로써 절전효과와 함께 전송률 향상을 도모하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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