Our networked world has been growing exponentially fast. The explosion in volume of machine-to-machine (M2M) transactions threatens to exceed the transport capacity of the networks that link them. Therefore, it is quite essential to reconsider the tradeoff between using many data sets versus using good data sets. We focus on this tradeoff in the context of the quality of information aggregated from many sensors in a noisy environment. We start with a basic theoretical model considered in the famous "CEO problem'' in the field of information theory. From a point of view of large deviations, we successfully find a simple statement for the optimal strategies under the limited network capacity condition. Moreover, we propose an open problem for a sensor network scenario and report a numerical result.
본 논문에서는 광대역 CDMA망에서 음성, 비디오, 데이터와 같은 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서 다양한 서비스 특성에 적합한 액세스 제어 방법을 제안한다. 즉 서비스별로 다른 Eb/No 값을 이용함으로써 서비스의 BER을 조절하고 음성과 비디오의 전송률이 시간에 따라 변하는 특성을 이용하여 데이터의 전송률을 제어하는 방법을 제안하였다. 또한 각 방법에 대한 시뮬레이션과 분석을 수행하였다. 성능 분석결과 제안된 액세스 방법을 사용할 경우 데이터에 대한 지연을 통해 전체적인 outage 발생확률을 감소시킴을 알 수 있었다.
본 논문에서는 음성호 및 데이타호를 동시에 서비스하는 계층구조를 가지는 CDMA 셀룰러 시스템에서 트래픽 특성을 고려한 효율적인 채널 할당 알고리듬을 제안한다. 제안된 채널할당 알고리듬은 신규호나 핸드오프호가 마이크로셀에 접속을 시도하고 만약 여유채널이 존재하지 않으면 상위계층인 매크로셀로 오버플로우(Overflow)되는 방식을 Birth-Death Process를 이용한 Stochastic Model로써 모델링한다. 특히, 이 모델에서는 핸드오프 전용채널을 두고 이 핸드오프 전용채널의 수에 따른 블록킹확률을 구한다. 이 결과를 이용하여 적정한 서비스품질(QoS)을 만족하는 핸드오프 전용채널의 수를 결정한다.
Conventional X-band marine radar has been used as one of the effective tools for collecting and retrieving ocean surface information parameters for three decades. Several wave information extracting algorithms have been designed in such a way that they can be utilized for efficiently estimating sea surface wave parameters such as current velocities, wave direction, significant wave heights in VTS (Vessel Traffic Service). However, their performances are still restricted. For the purpose of overcoming the performance limits, in this paper, first the conventional algorithms are analyzed and their performances are compared, and then a new control algorithm is proposed. Furthermore, we try to improve the estimation performances of typical wave parameters including wave directions and significant wave heights by introducing linear regression model in the process of computing wave information extraction. Through several simulations with the X-band radar images, it is shown that the proposed method is very effective in estimating the wave information compared to the real measured buoy data.
Manual 3D pipeline modeling from LiDAR scanned point cloud data is laborious and time-consuming process. This paper presents a method to extract the pipe, elbow and branch information which is essential to the automatic modeling of the pipeline connection. The pipe geometry is estimated from the point cloud data through the Hough transform and the elbow position is calculated by the medial axis intersection for assembling the nearest pair of pipes. The branch is also created for a pair of pipe segments by estimating the virtual points on one pipe segment and checking for any feasible intersection with the other pipe's endpoint within the pre-defined range of distance. As a result of the automatic modeling, a complete 3D pipeline model is generated by connecting the extracted information of pipes, elbows and branches.
Sensor networks are used in various fields such as marine, defense, and smart home etc. Among the components of the sensor network, the sensor node collects sensor data, as one of the representative sensor network roles, and the sensor node makes a greate influence on the overall performance of the sensor network. Therefore, how to design the sensor node is an important issue in the sensor network field. However, the research on the sensor network architecture suitable for the sensor network installation environment has been made more important than the research on how to configure the sensor node. In this paper, we propose to identify elements to be considered for designing a sensor node that makes a large influence on the performance of the sensor network, and to easily implement the sensor node through the state transition model based on these elements.
The purpose of this study is to validate the validity of the methodology for analyzing the space with complex characteristics and to evaluate the existing spatial structure analysis theory. Seven example models are designed and analyzed data of spatial syntax analysis and visibility graph analysis. And analyzed the agent-based model using two analytical methods: the adjacent space and the whole spatial connection. The results of this study are as follows. Based on the analysis of the agent - based model for perfectly freewalking, the validity of the method is verified in terms of predictive ability and effectiveness. Agent-based models can be simulated considering various variables, so realistic predictions will be possible and a new biography of complex systems can be met.
The Internet of Things(IoT) paradigm is flourishing strenuously for the last two decades. Researchers around the globe have their dreams to transmute every real-world object to the virtual object. Consequently, IoT devices are escalating exponentially. The abrupt evolution of these IoT devices has caused a major challenge i.e. object classification. In order to classify devices comprehensively and accurately, this paper proposes a context-aware based multi-classification model for devices, which classifies the smart devices according to people's contexts. However, the classification features of contextual data of different contexts are difficult to extract. The deep learning algorithm has the capability to solve this problem. This paper proposes a context-aware based multi-classification model of devices, which classifies the smart devices according to people's contexts.
The last few years have represented a boom for the online gaming industry. Internet-based online games have been an increasingly popular form of entertainment. The gaming industry estimates there will be over 26 million online gaming participants in 2002. The rapid development of online game content and related information technology will increase the size of the industry and have a profound impact on many aspects of our lives and our society. This paper develops the exploratory LISREL model for identifying the factors affecting the players' loyalty to a specific brand of online game. The concepts of flow, word of mouth, feedback, challenge, social norms, and online community activities, etc, are all introduced into the model, as the independent variables directly and indirectly affecting loyalty. Based on data collected from an online survey, the validity of the model has been tested and interesting conclusions have been developed concerning the relationships between loyalty and flow, word of mouth, and other independent variables. It is hoped that this result might provide useful guidelines for developing successful online game content.
자연생태환경에서의 하천변화에 대한 연구는 관찰자가 상주해야하는 문제점과 사람의 주관적인 분석으로 인해 부정확한 결과물을 초래한다. 본 논문은 자연하천생태의 현장조사를 통한 자료획득과 동수역학 모형의 모의를 바탕으로 정확한 분석을 통한 자원관리 및 평가를 할 수 있는 모델을 제안한다. 하천의 생태에서의 유체의 변화는 신경회로망을 이용하여 충돌을 감지하였다. 실험결과, 충돌감지에 따르는 시간비용을 줄였으며, 그 정확도 또한 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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