에드 혹 네트워크에 사용되는 라우팅 프로토콜인 AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)는 ERS(Expanding Ring Search) 알고리즘으로 경로설정 과정에서의 라우팅 패킷 재전송을 제어한다. 그러나 기존의 ERS는 라우팅 패킷 재전송의 기준이 되는 NTT(Node Traversal Time) 계산에 이동성이 높은 네트워크 상황을 적절하게 반영하지 못한다. 본 논문은 NTT 계산에 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하고 출발지 노드와의 인접도에 따라 각 노드의 NTT에 가중치를 달리 적용함으로써 라우팅 패킷의 재전송률을 낮추는 방법을 제안하고 ns2를 이용하여 기존의 ERS와 성능을 비교한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권4호
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pp.123-133
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2023
Active queue management (AQM) is a leading congestion control system, which can keep smaller queuing delay, less packet loss with better network utilization and throughput by intentionally dropping the packets at the intermediate hubs in TCP/IP (transmission control protocol/Internet protocol) networks. To accelerate the responsiveness of AQM framework, proportional-integral-differential (PID) controllers are utilized. In spite of its simplicity, it can effectively take care of a range of complex problems; however it is a lot complicated to track down optimal PID parameters with conventional procedures. A few new strategies have been grown as of late to adjust the PID controller parameters. Therefore, in this paper, we have developed a Squirrel search based PID controller to dynamically find its controller gain parameters for AQM. The controller gain parameters are decided based on minimizing the integrated-absolute error (IAE) in order to ensure less packet loss, high link utilization and a stable queue length in favor of TCP networks.
With the constant increase in network traffic, wireless operators are finding it more challenging to keep network hardware costs to a minimum. At the same time, the energy cost associated with operating a network has increased proportionally. Therefore, the search for higher network capacity is simultaneously accompanied by the search for a cost-efficient network deployment. In this paper, we show that a saving in transmitted signal energy can be achieved at the signal design level by deploying very specific signal processing techniques. Using an orthogonal frequency-division multiplexing signal for Long-Term Evolution networks as an example, we utilize a novel non-uniform companding quantizer to save a transmitted signal energy. Our results show that by using non-uniform quantization it is possible to further optimize 4G wireless networks.
Wireless sensor network (WSN) is a distributed self-organizing network which contains a large number of tiny multi-functional sensor nodes. The network life time is an important issue in WSN because every sensor node has a constraint on electric supply. In this paper, an energy consumption model is described and a GA-based algorithm will be used to optimize the energy consumption by analyzing the working model of sensor nodes. The model will provide an effective reference of working pattern for WSN. This algorithm is evaluated through analysis and simulations.
A mobile ad hoc network (MANET) is a kind of wireless ad hoc network. It is a self-configuring network of mobile nodes connected by wireless links. Infostation is a lower cost and low power system that provides very high bit rate with limited coverage. In this study, we propose search and rescue system that combines MANET of climbers with Infostations. A climber shares location information of climbers with other climbers while climbing, and delivers the information to Infostations. This system is an intermittent network due to the mobility of nodes. From the system, we can track the locations of missing climbers. Ultimately, proposed system achieves low cost and reduces memory requirement using Infestations. We also analyze the performance of the proposed system by simulation. From the performance analysis results, we expect that the proposed system will be very useful to early detect climbers' locations in emergency situations in Korea mountain areas.
It is very difficult to maintain the performance of estimation models for the new breed of projects since the computing environment changes so rapidly in terms of programming languages, development tools, and methodologies. So, we propose to use the relevant cases for a neural network model, whose cost is the decreased number of cases. To balance the relevance and data availability, the qualitative input factors are used as criteria of data classification. With the data sets that have the same value for certain qualitative input factors, we can eliminate the factors from the model making reduced neural network models. So we need to seek the optimally reduced neural network model among them. To find the optimally case-selective neural network, we propose the search techniques and sensitivity analysis between data points and search space.
본 연구에서는 최근 개발된 화음 탐색법을 이용해 교통망 통행배정 모형의 통행비용 함수의 하나인 BPR 함수의 계수들을 추정하였다. 기존 연구에서는 교통량과 통행시간 자료를 실측해 이를 통계적으로 분석해 계수를 추정하는 방법과 관측교통량과 통행배정 교통량을 일치시키는 계수값을 찾는 것을 목표로 통행배정 모형과 최적화 기법을 결합시킨 방법을 이용하여왔다. 이중 대형 교통망의 계수 정산에 자주 이용되어온 최적화 기법은 관측 통행패턴을 최대한 근접하게 재현하는 계수를 추정할 수 있다는 장점이 있으나 그 수학적 성질과 추정 계수값에 대한 수학적 검토가 충분히 이루어지지 못했다. 본 연구에서는 이러한 문제 인식아래 최근 개발된 전역 탐색 기법인 화음탐색법 기반의 교통망 비용함수 정산 방법을 개발하였다. 화음탐색법은 2000년대 초반 개발된 이후 다양한 분야에서 기존에 사용되던 전역탐색기법들에 비해 우수한 성질을 입증하여 왔으나 교통분야에는 그 적용 예가 거의 없었다. 본 연구는 화음탐색법의 개념을 설명하고 이를 이용해 개발된 정산 알고리즘을 기존 연구에서 사용된 점진증가법 및 황금율법과 성능 비교하였다. 화음탐색법 기반 정산기법은 기존 기법들에 비해 관측 통행패턴을 보다 근접하게 재현할 수 있는 비용함수 계수값들을 찾을 수 있는 것으로 나타났다. 또, 관측 교통량 기반 계수추정법은 BPR식의 ${\beta}$값 추정에는 적합하지만 초기속도나 ${\alpha}$값 정산을 위해서는 통행 속도나 시간과 같은 추가 자료가 필요한 것으로 판단된다.
Objective: The aim of this study is to understand and identify the critical issues in vision research area using content analysis and network analysis. Background: Vision, the most influential factor in information processing, has been studied in a wide range of area. As studies on vision are dispersed across a broad area of research and the number of published researches is ever increasing, a bibliometric analysis towards literature would assist researchers in understanding and identifying critical issues in their research. Method: In this study, content and network analysis were applied on the meta-data of literatures collected using three search keywords: 'visual search', 'eye movement', and 'eye tracking'. Results: Content analysis focuses on extracting meaningful information from the text, deducting seven categories of research area; 'stimuli and task', 'condition', 'measures', 'participants', 'eye movement behavior', 'biological system', and 'cognitive process'. Network analysis extracts relational aspect of research areas, presenting characteristics of sub-groups identified by community detection algorithm. Conclusion: Using these methods, studies on vision were quantitatively analyzed and the results helped understand the overall relation between concepts and keywords. Application: The results of this study suggests that the use of content and network analysis helps identifying not only trends of specific research areas but also the relational aspects of each research issue while minimizing researchers' bias. Moreover, the investigated structural relationship would help identify the interrelated subjects from a macroscopic view.
Recently, unmanned aerial vehicles (UAV, Drone) are highly regarded for their potential in the agricultural field, and research and development are actively conducted for various purposes. Therefore, in this study, to present a framework for tracking research trends in UAV use in the agricultural field, we secured a keyword search strategy and analyzed social network, a methodology used to analyze recent research trends or technological trends as an analysis model applied. This study consists of three stages. As a first step in data acquisition, search terms and search formulas were developed for experts in accordance with the Keyword Search Strategy. Data collection was conducted based on completed search terms and search expressions. As a second step, frequency analysis was conducted by country, academic field, and journal based on the number of thesis presentations. Finally, social network analysis was performed. The analysis used the open source programming language 'Python'. Thanks to the efficiency and convenience of unmanned aerial vehicles, this field is growing rapidly and China and the United States are leading global research. Korea ranked 18th, and bold investment in this field is needed to advance agriculture. The results of this study's analysis could be used as important information in government policy making.
This paper relates to a node structure of a multiway search tree and a search method using the node structure and, more particularly, to a search method for accelerating its search speed by reducing the depth of each small tree in a multi-way search tree. The proposed idea can increase the number of keys capable of being recorded on a cache line by using one pointer at a node of the multi-way search tree so that the number of branches in a network address search is also increased and thus the tree depth is reduced. As a result, this idea can accelerate the search speed and the speed of the forwarding engine and accomplish a further speed-up by decreasing required memories and thus increasing a memory rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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