The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.14
no.6
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pp.675-685
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1989
The interconnection network is an integral part of parallel processing system. The multistage interconnection networks(MINs) have been the objects of intense research in recent years. In this paper, simulation techniques for circuit switchign MIN are extended to allow the performance evaluation of partitioned ADM/IADM network. Based on simulation data, the relationship between the netwrok performance, the partitioning scheme employed, and the conflict resolution strategies used within the network is enumerated. It is shown that IADM network coupled with the use of the hold strategy produces the best network operation in terms of RST (Request Service Time).
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.10
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pp.2687-2702
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1996
It is desirable that the implementation of next generation information infrastructure is the Integrated Network combining the satellite and the terrestrial network. The application of the ATM network being the dominant infrastrure of terrestrial network to the satellite network is being studied variously. Considering these concepts, this paper analyzes due to ATM transport via satellite, evaluates the degradation of QoS and proposes reliable method of ATM cell transport via satellite. Because ATM is investigated with the optical fiber which is almost error free characteristics, the practical application of ATM transport via satellite essentially need the channel coding(FEC:Forward Error Correction) to enhance BER performance. But using the FEC coding, satellite link has burst error characteristics which evoke severe performance degradation fo ATM QoS. Therefore in satellite link, we analyze burst error characteristics using experimental results of computer simulation. Then to compensate these characteristics, based on this analysis and HEC dual mode algorithm we propose various interleaver structures(Block interleaver, Intra interlever, and Inter-Intra interleaver) to improve cell transmission QoS. We execute performance evaluations of iterleaver structures by computer simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.1
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pp.379-394
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2012
The ever-increasing demand for H.264 scalable video coding (H.264/SVC) distribution motivates researchers to devise ways to enhance the quality of video delivered on the Internet. Furthermore, researchers and practitioners in general depend on computer simulators to analyze or evaluate their designed network architecture or proposed protocols. Therefore, a complete toolset, which is called myEvalSVC, for evaluating the delivered quality of H.264/SVC transmissions in a simulated environment is proposed to help the network and video coding research communities. The toolset is based on the H.264 Scalable Video coding streaming Evaluation Framework (SVEF) and extended to connect to the NS2 simulator. With this combination, people who work on video coding can simulate the effects of a more realistic network on video sequences resulting from their coding schemes, while people who work on network technology can evaluate the impact of real video streams on the proposed network architecture or protocols. To demonstrate the usefulness of the proposed new toolset, examples of H.264/SVC transmissions over 802.11 and 802.11e are provided.
The technology of Software Defined Radio (SDR) is a possible solution to interwork flexibly between various wireless transport protocols. Ubiquitous network, like u-health service network, includes sensor devices or nodes which do not facilitate all the same transport protocols to access network. As such this may be in such unreachable situations as poverty of all required AP (Access Point)’s, faults or contention in a path of particular protocol communication, etc. This paper presents research results of modeling and simulation to analyze transport performance of multi-protocol ubiquitous network which includes SDR-based interwork nodes and congestion-controlled AP’s. Focusing mainly on dynamics of overall transport performance rather than protocol execution procedures, this paper employs the Zeigler’s DEVS (Discrete Event Systems Specification) methodology and DEVSim++simulation environment to experiment.
Rotating machinery is widely applied in important equipment of nuclear power plants (NPPs), such as pumps and valves. The research on intelligent fault diagnosis of rotating machinery is crucial to ensure the safe operation of related equipment in NPPs. However, in practical applications, data-driven fault diagnosis faces the problem of small and imbalanced samples, resulting in low model training efficiency and poor generalization performance. Therefore, a deep convolutional conditional generative adversarial network (DCCGAN) is constructed to mitigate the impact of imbalanced samples on fault diagnosis. First, a conditional generative adversarial model is designed based on convolutional neural networks to effectively augment imbalanced samples. The original sample features can be effectively extracted by the model based on conditional generative adversarial strategy and appropriate number of filters. In addition, high-quality generated samples are ensured through the visualization of model training process and samples features. Then, a deep convolutional neural network (DCNN) is designed to extract features of mixed samples and implement intelligent fault diagnosis. Finally, based on multi-fault experimental data of motor and bearing, the performance of DCCGAN model for data augmentation and intelligent fault diagnosis is verified. The proposed method effectively alleviates the problem of imbalanced samples, and shows its application value in intelligent fault diagnosis of actual NPPs.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.9
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pp.917-922
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2016
There are many researches related on the brain wave signals to monitor the state of human health. Especially, some patients in the medical hospital need to be monitored in case of emergencies such as a seizure, an epilepsy and so on. To support QoS of the brain wave network in the hospital is a vital issue and the Opnet simulator is used for this experiment. So the efficient network topology is required for the stability of the brain wave network service. The brain waves of the patients are collected from the sensor devices in the network. Two different sensor network topologies are suggested and simulated for the comparison of the network performance. One topology is localized and the other is non-localized network. The simulation is operated with the Opnet simulator.
International journal of advanced smart convergence
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v.5
no.1
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pp.34-46
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2016
Networked Control System (NCS) has evolved in the past decade through the advances in communication technology. The problems involved in NCS are broadly classified into two categories namely network issues due to network and control performance due to system network. The network problems are related to bandwidth allocation, scheduling and network security, and the control problems deal with stability analysis and delay compensation. Various delays with variable length occur due to sharing a common network medium. Though most delays are very less and mostly neglected, the network induced delay is significant. It occurs when sensors, actuators, and controllers exchange data packet across the communication network. Networked induced delay arises from sensor to controller and controller to actuator. This paper presents an adaptive delay compensation process for efficient control. Though Smith predictor has been commonly used as dead time compensators, it is not adaptive to match with the stochastic behavior of network characteristics. Time delay adaptive compensation gives an effective control to solve dead time, and creates a virtual environment using the plant model and computed delay which is used to compensate the effect of delay. This approach is simulated using TrueTime simulator that is a Matlab Simulink based simulator facilitates co-simulation of controller task execution in real-time kernels, network transmissions and continuous plant dynamics for NCS. The simulation result is analyzed, and it is confirmed that this control provides good performance.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.795-797
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2009
Voice over Internet Protocol(VoIP) service becomes more and more popular nowadays. As such, it is developed over many kinds of network models, especially wireless networks. Mean Opinion Score(MOS) computes the QoS of VoIP service which should be supported by robust network environment. However, MANET is not stable enough to supply high MOS values for VoIP service. In this paper, VoIP service over MANET is simulated using ns-2(Network Simulation 2). In oder to get different MOS values in the results, we differentiate between network environments by adjusting the parameters of MANET.Through comparing the results we can know how to improve the QoS.
Often system analysts are interested in the estimation of percentile for system performance. For instance, in PERT network system, the percentile that the project. Typically the control variate method is used to reduce the variability of mean response using the correlation between the response and the control variates with a little additional cost during the course of simulation. In the same spirit, we apply this method to estimate the percentile of project completion time in PERT system, and evaluate the efficiency of the controlled estimator for its percentile.1 Simulation results indicate that the controlled estimators are more effective in reducing the variances of estimators than the simple estimators, however those tend to a little underestimate the percentiles for some critical values. We need more simulation experiments to examine such a kind of bias problem. We expect this research presents a step forward in the area of variance reduction techniques of stochastic simulation.
This study aimed to develop a model to accurately predict the acceleration of structural systems during an earthquake. The acceleration and applied force of a structure were measured at current time step and the velocity and displacement were estimated through linear integration. These data were used as input to predict the structural acceleration at next time step. The computation tool used was the Volterra/Wiener neural network (VWNN) which contained the mathematical model to predict the acceleration. For alleviating problems of relatively large-dimensional and nonlinear systems, the VWNN model was utilized as the signal processing tool, including the Taylor series components in the input nodes of the neural network. The number of the intermediate layer nodes in the neural network model, containing the training and simulation stage, was evaluated and optimized. Discussions on the influences of the gradient descent with adaptive learning rate algorithm and the Levenberg-Marquardt algorithm, both for determining the network weights, on prediction errors were provided. During the simulation stage, different earthquake excitations were tested with the optimized settings acquired from the training stage to find out which of the algorithms would result in the smallest error, to determine a proper simulation model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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