The current multihome-aware protocols (like stream control transmission protocol (SCTP) or parallel TCP for concurrent multipath data transfer (CMT) are not designed for high-capacity and large-latency networks; they often have performance problems transferring large data files over shared long-distance wide area networks. It has been shown that SCTP-CMT is more sensitive to receive buffer (rbuf) constraints, and this rbuf-blocking problem causes considerable throughput loss when multiple paths are used simultaneously. In this research paper, we demonstrate the weakness of SCTP-CMT rbuf constraints, and we then identify that rbuf-blocking problem in SCTP multihoming is mostly due to its loss-based nature for detecting network congestion. We present a simulation-based performance comparison of FAST TCP versus SCTP in high-speed networks for solving a number of throughput issues. This work proposes an end-to-end transport layer protocol (i.e., FAST TCP multihoming as a reliable, delaybased, multihome-aware, and selective ACK-based transport protocol), which can transfer data between a multihomed source and destination hosts through multiple paths simultaneously. Through extensive ns-2 simulations, we show that FAST TCP multihoming achieves the desired goals under a variety of network conditions. The experimental results and survey presented in this research also provide an insight on design decisions for the future high-speed multihomed transport layer protocols.
In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.
S. Devipriya;J. Martin Leo Manickam;B. Victoria Jancee
ETRI Journal
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제45권6호
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pp.963-973
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2023
Non-orthogonal multiple access (NOMA) is considered a key candidate technology for next-generation wireless communication systems due to its high spectral efficiency and massive connectivity. Incorporating the concepts of multiple-input-multiple-output (MIMO) into NOMA can further improve the system efficiency, but the hardware complexity increases. This study develops an energy-efficient (EE) subchannel assignment framework for MIMO-NOMA systems under the quality-of-service and interference constraints. This framework handles an energy-efficient co-training-based semi-supervised learning (EE-CSL) algorithm, which utilizes a small portion of existing labeled data generated by numerical iterative algorithms for training. To improve the learning performance of the proposed EE-CSL, initial assignment is performed by a many-to-one matching (MOM) algorithm. The MOM algorithm helps achieve a low complex solution. Simulation results illustrate that a lower computational complexity of the EE-CSL algorithm helps significantly minimize the energy consumption in a network. Furthermore, the sum rate of NOMA outperforms conventional orthogonal multiple access.
본 연구는 문장 표상형성 과정에서 통사적 제약과 화용적 제약이 시간경과에 따라 각 구성성분의 표상 및 기억접근에 어떠한 영향을 미치는지를 살펴보고자 실시되었다.통사적 제약과 화용적 제약을 분리시키기 위해 구성성분의 통사적 역할(주어,목적어)과 언급순서(첫째,둘째)를 조작하였고, 문장 구성성분의 표상강도를 기억접근의 용이서을 통해 살펴보기 위해 각 문장을 마디별로 제시한 후 목표단어의 재인 반응시간을 측정하였다. 탐사재인의 지연시간이 255ms인 실험 1에서는 주어가 목적어보다 그리고 먼저 언급된 정보가 나중에 언급된 정보보다 각각 28ms씩 기억접근 시간이 빠르 것으로 나타났으나,지연시간이 1540ms으로 기렁진 실험2에서는 주어와 목적어간의 기억접근 시간의 차이는 없었고 먼저 언급된 정보가 나중에 언급된 정보에 비해 기억접근 시간이 48ms가 빠른 것으로 나타났다.따라서 통사적 제약과 화용적 제약 모두 문장 표상형성 과정의 초기에는 독립적인 효과를 미치나 일정시간이 경과하면서 통사적 제약의 효과는 사라지며 화용적 제약의 효과만 남는다고 할수 있다.본 연구의 이러한 결과는 문장의 기억표상이 중다제약의 수렴적 만족에 으해서 점진적으로 심성모형을 형성하는 과정이라는 이론적 입장을 지지한다.
본 연구의 목적은 스크린 스포츠 테마파크의 마케팅믹스, 제약요인 및 재방문의도 간의 인과관계를 실증적으로 검증하는데 있다. 이런 목적을 위해 편의표집방법을 이용하여 서울과 대구에 위치한 스크린 스포츠 테마파크를 이용하는 253명의 고객을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 수집된 자료는 빈도분석, 상관관계 분석 및 다중회귀분석을 통해 분석되었다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 스크린 스포츠 테마파크의 마케팅믹스는 고객의 제약요인에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 스크린 스포츠 테마파크의 마케팅믹스는 고객의 재방문의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 스크린 스포츠 테마파크 방문객의 제약요인 중 내재적 제약요인만이 재방문의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
이 연구는 민간경비원의 여가제약과 여가권태 및 여가만족의 관계를 규명하는데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 이 연구에서는 2011년 1월 서울 소재 민간경비회사를 대상으로 집락무선표집법을 활용해 5개 회사를 무작위로 선정하여 1개 회사에 50명씩 총 250명을 표집 하였다. 최종분석에 사용된 사례수는 205명이다. 수집된 자료는 SPSSWIN 18.0 프로그램으로 요인분석, 신뢰도분석, T검정 및 F검정, 다중회귀분석, 경로분석을 활용하였다. 설문지의 신뢰도는 Cronbach's ${\alpha}$ 값이 .857 이상으로 높게 나타났다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 민간경비원의 사회인구통계학적 특성에 따라 여가제약, 여가권태, 여가만족은 차이가 있다. 즉, 연령에 따른 여가권태는 31-35세 집단에서 가장 높으며, 학력에 따른 여가만족은 전문대졸이상 집단에서 높다. 둘째, 민간경비원의 여가제약은 여가권태에 영향을 미친다. 즉, 개인내적 제약이 크면 여가 권태는 심화된다. 셋째, 민간경비원의 여가제약은 여가만족에 영향을 미친다. 즉, 개인내적 제약과 구조적 제약이 크면 여가만족은 감소된다. 넷째, 민간경비원의 여가제약은 여가권태 및 여가만족에 직간접적 영향을 미친다. 즉, 여가권태는 여가제약과 여가만족을 매개하는 중요한 변수이다.
다수 무인기 체계에서 임무할당은 임무 수행 능력을 결정하는 중요한 요인이다. 본 논문은 유전 알고리즘에 기반한 임무계획기법을 제안한다. 본 기법을 통해 제한 조건을 만족하면서, 임무 완료 시간을 최소화하는 해를 구할 수 있다. 임무 할당 문제의 최적해를 구하기 위해서는 계산량이 많이 필요하므로 본 기법이 해를 구하는 대안이 될 수 있다. 본 기법은 현실 세계의 다양한 종류의 무인기, 임무, 제한 조건을 고려하였다. 제안된 기법은 각 무인기의 임무 시퀀스와 제한 조건 만족을 위한 임무 별 대기 시간을 도출한다. 다양한 수치적 시뮬레이션 결과를 통해 임무 종료 시간을 최소화하는 임무계획 기법의 성능을 확인하였다.
인터넷의 발달과 함께 멀티미디어 스트리밍은 비디오 콘텐츠를 전달하는데 중요한 수단이 되었으며 스트리밍 되는 데이타의 양도 점점 증가하고 있다. 하지만 스트리밍의 양이 증가함에 따라 가변적 네트워크 대역폭을 갖는 IP 네트워크 환경 상에서 실시간 QoS를 보장하기 어려워진다. 본 논문에서는 한정된 가용 대역폭과 트랜스코딩 코스트를 고려하면서 동시에 다중 앵글 콘텐츠의 인지적 화질을 최대화하는 최적화 적응 프레임워크를 제안한다. 제안된 다중 앵글 서비스 프래임워크에서 사용자는 같은 이벤트에 대해 다른 뷰 앵글로 캡쳐된 다중 비디오 스트림들 중에 사용자가 원하는 뷰를 선택할 수 있다. 이러한 향상된 서비스는 시간에 따른 네트워크 대역폭 변화와 같은 네트워크의 스트리밍 문제를 수반한다. 이를 위해 본 논문에서는 제안된 비디오 적응 프래임워크에서 다중 앵글 비디오 콘텐츠는 주어진 대역폭에 맞게 전달하기 위해 다른 비트율로 인코딩되며 적절한 비디오 스트림이 선택되거나 트랜스코딩 될 수 있다고 가정한다. 각 사용자의 선호도에 따른 다양한 위치에서 캡쳐된 콘텐츠의 선택적 소비를 위해, 각 앵글에 제공되는 비트스트림은 다양한 비트율로 인코딩될 수 있고, 제약된 대역폭 환경에서 실시간으로 변하는 비트율에 최적화된 콘텐츠를 전송하기 위해 콘텐츠를 트랜스 코딩되거나 서브 비트스트림이 선택되도록 한다. 이러한 가정을 기반으로 제안된 최적화 적응 프래임워크에서 트랜스 코딩하는데 걸리는 시간을 트랜스코딩 코스트로 정의하고 주어진 트랜스코딩 코스트와 제한된 네트워크 대역폭을 만족하며 동시에 인지적 화질을 최대화하는 방법을 수식화 한다. 또한 제안된 방법의 효율성을 증명하기 위한 다양한 실험 결과를 보인다.
Exploiting the energy-delay tradeoff for energy saving is critical for developing green wireless communication systems. In this paper, we investigate the delay-constrained energy-efficient packet transmission. We aim to minimize the energy consumption of multiple randomly arrived packets in an additive white Gaussian noise channel subject to individual packet delay constraints, by taking into account the practical on-off circuit power consumption at the transmitter. First, we consider the offline case, by assuming that the full packet arrival information is known a priori at the transmitter, and formulate the energy minimization problem as a non-convex optimization problem. By exploiting the specific problem structure, we propose an efficient scheduling algorithm to obtain the globally optimal solution. It is shown that the optimal solution consists of two types of scheduling intervals, namely "selected-off" and "always-on" intervals, which correspond to bits-per-joule energy efficiency maximization and "lazy scheduling" rate allocation, respectively. Next, we consider the practical online case where only causal packet arrival information is available. Inspired by the optimal offline solution, we propose a new online scheme. It is shown by simulations that the proposed online scheme has a comparable performance with the optimal offline one and outperforms the design without considering on-off circuit power as well as the other heuristically designed online schemes.
이 논문은 변동부등식을 제약조건으로 하는 연속형 변수의 가로망 설계 문제를 풀기 위한 해석 알고리즘을 제시하는 것을 목적으로 한다. 가로망 설계 문제는 문제의 특성상 비선형의 목적함수와 비선형. 비볼록한 제약식으로 인해 다수의 국지해를 갖으며, 이러한 여러 국지해 중 가장 최적의 해를 구하는 것에 관심이 모아지고 있다. 전역 최적해를 찾을 수 있는 기존의 방법들은 확률적 최적화 방법에 속하는데 이 논문에서는 유전자 알고리즘의 접근법을 사용하여 2개의 다른 예제 가로망에서 5개의 서로 다른 해석 알고리즘에 대한 비교를 행하였으며. 그 해석결과를 기술하였다. 이 논문에서 사용된 정책결정자의 설계 변수는 가로망상 링크의 용량 변수이며, 연속형 변수의 어떤 설계 변수에도 적절한 변환과정을 거쳐 사용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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