Kim, Tae-Hoon;Tipper, David;Krishnamurthy, Prashant
Journal of information and communication convergence engineering
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제11권2호
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pp.69-81
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2013
Maintaining connectivity is essential in multi-hop wireless networks since the network topology cannot be pre-determined due to mobility and environmental effects. To maintain the connectivity, a critical point in the network topology should be identified where the critical point is the link or node that partitions the network when it fails. In this paper, we propose a new critical point identification algorithm and also present numerical results that compare the critical points of the network and H-hop sub-network illustrating how effectively sub-network information can detect the network-wide critical points. Then, we propose two localized topological control resilient schemes that can be applied to both global and local H-hop sub-network critical points to improve the network connectivity and the network resilience. Numerical studies to evaluate the proposed schemes under node and link failure network conditions show that our proposed resilient schemes increase the probability of the network being connected in variety of link and node failure conditions.
홈 네트워크란 일반적으로 PC를 비롯한 가정 내의 가전기기들이 하나의 네트워크로 통합되어 통신이 가능하도록 하는 것을 의미한다. 21세기에 들어서 홈 네트워크 환경을 위한 여러 가지 기술들이 제시되었다. 대표적으로 HomePNA, IEEE1394, ethernet lan, 블루투스 등이 있다. 일반적으로 홈 네트워크를 구현하는데 있어 가전기기간 데이터를 전송 할 경우 표준 직렬 인터페이스인 RS232를 이용한다. 그러나 RS232를 이용하여 홈 네트워크를 구현할 경우 다음과 같은 문제점이 있다. 즉, point-to-point 방식을 사용하여 각각의 기기를 모두 RS232로 연결해야 한다는 것이다. 이를 경우 기기의 숫자만큼 회선이 늘어남으로 인해 시스템 자체가 복잡해지고 비용도 증가한다. 이러한 문제점을 개선하고자 이 논문에서는 RS422 Multi-drop mode 시리얼 통신를 이용하여 흠 네트워크를 설계하였고 임베디드 리눅스 시스템으로 제어하였다. 그리고 홈 네트워크 가상환경을 구현하기 위해서 PIC를 이용하여 모터 및 센서를 RS422와 연결하였다.
홈 네트워크란 일반적으로 PC를 비롯한 가정 내의 가전기기들이 하나의 네트워크로 통합되어 통신이 가능하도록 하는 것을 의미한다. 21세기에 들어서 홈 네트워크 환경을 위한 여러 가지 기술들이 제시되었다. 대표적으로 HomePNA, IEEE1394, ethernet lan, 블루투스 등이 있다. 일반적으로 홈 네트워크를 구현하는데 있어 가전기기간 데이터를 전송 할 경우 표준 직렬 인터페이스인 RS232를 이용한다. 그러나 RS232를 이용하여 홈 네트워크를 구현할 경우 다음과 같은 문제점이 있다. 즉, point-to-point 방식을 사용하여 각각의 기기를 모두 RS232로 연결해야 한다는 것이다. 이를 경우 기기의 숫자만큼 회선이 늘어남으로 인해 시스템 자체가 복잡해지고 비용도 증가한다. 이러한 문제점을 개선하고자 이 논문에서는 RS422 Multi-drop mode 시리얼 통신을 이용하여 홈 네트워크를 설계하였고 임베디드 리눅스 시스템으로 제어하였다. 그리고 홈 네트워크 가상환경을 구현하기 위해서 PIC를 이용하여 모터 및 센서를 RS422와 연결하였다.
CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.
본 논문에서는 Photon Network를 사용하여 경찰과 도둑 컨셉으로 5명이 함께 즐길 수 있는 Multi Game을 구현하였다. 서버는 리슨 서버 방식으로 Master Client가 게임을 시작하면 Game에 참가한 모든 Player는 Photon Network의 RPC 기능을 사용하여 Player의 동작, Game 진행 상황 등을 실시간으로 Server에 동기화한다.
홈 서버와 가정용서비스 로봇, 다양한 Device를 포함하는 홈 네트워크 시스템을 이용하여 가정환경 내에서 발생 가능한 다양하게 분산된 임무들을 수행하는데 있어서 Multi-Agent 시스템을 응용하는 것은 효율적이라고 알려져 있다. 이러한 시스템에서 휴먼 인터페이스와 물리적 서비스 제공의 중추 역할을 하는 것은 바로 지능형 서비스 로봇이다. 따라서, 기존의 Multi Agent System을 응용하여 Multi Agent Robot System을 정의할 수 있다. 가정이라는 'open'된 특성의 환경에서 Multi Agent Robot System이 사용자에게 좀 더 효율적인 서비스를 제공하기 위해서는 존재하는 모든 Agent 간의 유기적인 정보교환과 협력이 필요하다. 이것을 위하여 자율구동하며 사용자에게 물리적 서비스를 제공할 수 있는 다수의 로봇들을 Agent로 정의하고, 로봇 Agent간의 통신과, 로봇 이외의 Agent로써의 역할을 감당할 수 있는 홈 서버 등의 Agent와 로봇 Agent들의 통신을 사용자 interface에 직접 표현할 수 있는 시뮬레이터를 설계, 제시한다.
The performance of the speech recognition mainly depends on uncertain factors such as speaker's conditions and environmental effects. The present study deals with the speech recognition of a number of multi-syllable isolated Korean words using soft computing techniques such as back-propagation neural network, fuzzy inference system, and fuzzy neural network. Feature patterns for the speech recognition are analyzed with 12th order thirty frames that are normalized by the linear predictive coding and Cepstrums. Using four models of speech recognizer, actual experiments for both single-speakers and multiple-speakers are conducted. Through this study, the recognizers of combined fuzzy logic and back-propagation neural network and fuzzy neural network show the better performance in identifying the speech recognition.
This study is a structural analysis of a multi-type and multi-level library network within the framework of a regional interlibrary loan (ILL) system. The study monitored to information network structure for resource sharing of academic and research library materials transmitted through the ILL. The local flow of academic and research information was measured by a survey of the filled ILL transactions by individual libraries in the Western 3Rs region. The major findings were as follows: 1) the regional ILL network showed less than half of participation of the total subject libraries, 2) existing structure surveyed was identified as a composite centralized network with three communication groups, 3) depending on the types of materials transacted, the structure were changed, 4) statewide and multi-state library cooperatives had direct interactions with some of the local libraries, 5) individual libraries participated in the ILL network more for periodicals than book materials, 6) academic libraries throughout the total six structure analyzed showed the highest percentage of participation.
이 논문은 클러스터 형태의 다중 인터페이스 다중 홉 인지 라디오 환경을 위한 효율적인 제어 채널 접근 방식을 제안한다. 인지 라디오 대역 안에서 전체 네트워크 영역에 걸친 공통 채널을 확보하는 것이 어렵기 때문에, 대부분의 멀티 인터페이스 멀티 홉 인지 라디오 네트워크는 라이센스 사용자의 채널 사용 현황과 같은 제어 정보의 교환을 위해인지 라디오 대역 밖에 제어 채널을 두고 하나의 인터페이스를 제어 채널에 고정시켜 할당한다. 그러나 이러한 방식은 네트워크 인터페이스의 낭비를 초래한다. 이 연구는 인지 라디오 노드들이 다수의 데이터 채널을 통해 이웃 노드들과 연결되는 클러스터 구조 하에서 멀티 채널 상황에서의 숨겨진 노드 문제없이 데이터 채널과 제어 채널을 수시로 번갈아 가며 접근하는 방식에 대하여 고찰한다. 시뮬레이션을 사용하여 제안한 방식의 성능을 측정한다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안한 방식이 하나의 네트워크 인터페이스를 제어 채널에 고정적으로 할당하여 데이터 전송을 하지 않는 방법에 비해 더 높은 네트워크 처리량을 보임을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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