본 논문은 IEEE 802.15.4 네트워크에서의 에너지 효율을 향상시키기 위해 위한 은닉 노드들 간의 신호 충돌 문제를 해결하기 위한 은닉 노드 인식 그룹핑(HAG: Hidden-Node-Aware Grouping) 알고리즘을 제안한다. HAG 알고리즘은 노드들 간 수식 신호의 에너지를 이용하여 은닉 관계에 있는 노드들을 파악하고, 그들을 서로 다른 그룹에 배정하는 방식으로 그룹핑을 완성하고 그룹별로 신호 전송 주기를 할당한다. HAG 알고리즘의 정확한 성능 측정 및 예측을 위해 다양한 네트워크 상황을 고려하여 처리량에 대한 분석적 성능 모델을 제시한다. HAG 알고리즘을 사용하지 않은 네트워크 환경에서는 은닉 관계가 있는 노드들의 수가 증가함에 따라 처리량이 급속히 저하되지만, HAG 알고리즘을 적용하면 이와 같은 성능 저하를 예방할 수 있음을 분석적 성능 모델과 더불어 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.
본 논문은 수중 센서 네트워크에서 송수신 노드간 거리가 증가함에 따라 통신을 위한 전송전력이 급격하게 증가하는 단점을 효과적으로 극복하여 보다 낮은 전송 전력으로 통신할 수 있도록 하기 위한 방안을 제안한다. 제안한 방식은 각 노드들을 싱크노드로부터의 거리에 따라 몇 개의 그룹으로 나누고, 해당 그룹에 지정된 대역을 활용하게 한다. 즉, 멀리 떨어져 있어 주파수 증가에 따른 감쇠가 큰 노드들은 저주파수를, 가까운 거리에 있어 주파수 증가에 따른 감쇠가 적은 노드들은 고주파수를 활용하여 전체 노드가 일정 수준 이상의 신호 대 잡음비를 유지함으로써 전송전력을 줄일 수 있게 된다. 각 센서노드들의 거리에 따른 주파수 별 신호 감쇠 특징을 활용하여 그룹의 크기에 따라 가변되는 전송전력을 최소화하는 최적 그룹의 크기를 찾고 그룹의 크기에 비례하여 그룹 별 대역을 할당하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 방식은 기존의 그룹을 나누지 않는 방식에 비해 10 dB이상 감소된 전송 전력을 보였다.
본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 센싱 정밀도에 기반 한 그룹화 통신 프로토콜 (SRG)을 제안한다. SRG 는 센서 노드가 밀집해 있는 네트워크에서 응용계층이 요구하는 센싱 정밀도를 만족시키는 방법을 제공하는데, 그룹 헤더 노드를 매 round 마다 라운드-로빈 방식으로 교체하여 전반적인 센싱 정밀도를 높이고 각 노드가 소모하는 에너지를 비슷하게 되도록 만든다. 또한 라우팅 시에 소모되는 에너지를 줄이기 위해 그룹의 크기와 에너지 소모를 고려한 중계 노드를 선택 방법 제안하여 에너지 효율적인 통신이 이뤄지도록 한다. 성능평가를 위한 모의실험 결과 제안한 SRG 프로토콜은 센서노드들의 에너지 소비량을 줄이고 네트워크의 생존시간을 늘리는 것을 알 수 있다.
This paper proposes hidden-node aware grouping (HAG) algorithm to enhance the performance of institute of electrical and electronics engineers (IEEE) 802.15.4 networks when they undergo either severe collisions or frequent interferences by hidden nodes. According to the degree of measured collisions and interferences, HAG algorithm dynamically transforms IEEE 802.15.4 protocol between a contention algorithm and a contention-limited one. As a way to reduce the degree of contentions, it organizes nodes into some number of groups and assigns each group an exclusive per-group time slot during which only its member nodes compete to grab the channel. To eliminate harmful disruptions by hidden nodes, especially, it identifies hidden nodes by analyzing the received signal powers that each node reports and then places them into distinct groups. For load balancing, finally it flexibly adapts each per-group time according to the periodic average collision rate of each group. This paper also extends a conventional Markov chain model of IEEE 802.15.4 by including the deferment technique and a traffic source to more accurately evaluate the throughput of HAG algorithm under both saturated and unsaturated environments. This mathematical model and corresponding simulations predict with 6%discrepancy that HAG algorithm can improve the performance of the legacy IEEE 802.15.4 protocol, for example, even by 95% in a network that contains two hidden nodes, resulting in creation of three groups.
Apache Storm이란 대표적인 실시간 분산 처리 시스템으로써, 분산 서버를 통해 실시간 데이터를 빠르게 처리하는 특징을 갖는다. 기존에 Storm은 다수의 서버에 트래픽을 분배할 때, 셔플(Shuffle) 그룹핑은 처리 지연 문제가 발생하며 이를 개선한 로컬(Local-or-Shuffle) 그룹핑은 트래픽이 특정 노드에 편중되는 문제가 발생할 수 있다. 본 논문은 이러한 기존 Storm 그룹핑에서 발생할 수 있는 문제를 해결하기 위한 지역성 고려(Locality-aware) 그룹핑을 제안한다. 실험에서는 제안하는 지역성 고려 그룹핑이 기존의 셔플 그룹핑 및 로컬 그룹핑에 비해 우수함을 확인하였다. 본 논문은 기존의 Storm의 한계점인 지역성과 로드 밸런싱을 동시에 고려한 우수한 결과라 사료된다.
Background: This was a study to analyze Sanghanron through network theory, as the first attempt to construct network models for systems biomedicine in traditional Korean medicine. For this purpose, we investigated the network structure with priority given to two-node connections between symptoms and herbs of Taeyangbyung compilation in Sanghanron. Purpose: We had three goals in carrying out this study. First, to establish the minimum clinical grouping data sets for symptoms and herbs of Taeyangbyung compilation in Sanghanron. Second, to make index files for the obtained data sets. Third, to generate a network structure for systems biomedicine in this part, and analyze its relationship. Methods: Using MS office Excel and Netminer software, we constructed the minimum clinical grouping data sets and the network for systems biomedicine about symptoms and herbs of Taeyangbyung compilation in Sanghanron, and analyzed its relationship. Results: We established the minimum clinical grouping data sets for symptoms and herbs of Taeyangbyung compilation in Sanghanron, using MS Excel. We constructed a network to structurize our database through two-node connections of Netminer program, and analyzed its relationships. Conclusions: Further research on network model for systems biomedicine between symptoms and herbs for three Yang and three Um(Taeyang, Soyang, Yangmyung, Taeum, Soum, Gualum) disease compilation is necessary.
The group formation problem of the machine and part is a very important issue in the planning stage of cellular manufacturing systems. This paper investigates Self-Organizing Map(SOM) neural networks approach to machine-part grouping problem. We present a two-phase algorithm based on SOM for grouping parts and machines. SOM can learn from complex, multi-dimensional data and transform them into visually decipherable clusters. Output layer in SOM network is one-dimensional structure and the number of output node has been increased sufficiently to spread out the input vectors in the order of similarity. The proposed algorithm performs remarkably well in comparison with many other algorithms for the well-known problems shown in previous papers.
We consider the problem of grouping orders into lots. The problem is modelled by a graph G=(V,E), where each node ${\nu}{\in}V$ denotes order specification and its weight ${\omega}(\nu)$ the orders on hand for the specification. We can construct a lot simply from orders of single specification. For a set of nodes (specifications) ${\theta}{\subseteq}V$, if the distance of any two nodes in $\theta$ is at most d, it is also possible to make a lot using orders on the nodes. The objective is to maximize the number of lots with size exactly $\lambda$. In this paper, we prove that our problem is NP-Complete when $d=2,{\lambda}=3$ and each weight is 0 or 1. Moreover, it is also shown to be NP-Complete when $d=1,{\lambda}=3$ and each weight is 1,2 or 3.
The group formation problem of the machine and part is a critical issue in the planning stage of cellular manufacturing systems. The machine-part grouping with alternative process plans means to form machine-part groupings in which a part may be processed not only by a specific process but by many alternative processes. For this problem, this study presents an algorithm based on self organizing neural networks, so called SOM (Self Organizing feature Map). The SOM, a special type of neural networks is an intelligent tool for grouping machines and parts in group formation problem of the machine and part. SOM can learn from complex, multi-dimensional data and transform them into visually decipherable clusters. In the proposed algorithm, output layer in SOM network had been set as one-dimensional structure and the number of output node has been set sufficiently large in order to spread out the input vectors in the order of similarity. In the first stage of the proposed algorithm, SOM has been applied twice to form an initial machine-process group. In the second stage, grouping efficacy is considered to transform the initial machine-process group into a final machine-process group and a final machine-part group. The proposed algorithm was tested on well-known machine-part grouping problems with alternative process plans. The results of this computational study demonstrate the superiority of the proposed algorithm. The proposed algorithm can be easily applied to the group formation problem compared to other meta-heuristic based algorithms. In addition, it can be used to solve large-scale group formation problems.
In this thesis, we designed specific LonWorks nodes for lighting control then implemented the lighting control system through the operating scenarios. Developed lighting controller plays a role of one network node and according to information from other nodes, decides whether it toms on the light or not. In this way the lights can be controlled by using the location information of light in the lighting control node and the grouping information of the lights in the switch node.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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