클라우드 환경은 분산컴퓨팅 분야의 한가지로서, 물리 노드와 가상 노드로 구성이 되어 있다. 분산화 된 클라우드 환경에서의 최적 경로 탐색은 각 노드들이 최적 경로 탐색을 수행하는 것이다. 실시간으로 급변하는 탐색 환경은 빠른 데이터 전송을 통한 각 노드들의 동기화를 요구한다. 따라서 QoS의 보장과 최적 경로 탐색을 위해서 양자화 기법이 필요하다. 양자화 기법을 통해 중앙 서버는 각 노드로 실시간 탐색 환경 데이터를 빠르게 전송가능하며 각 노드들은 원활하게 최적 경로 탐색을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 중앙 서버에서 각 노드들의 최적 경로 탐색 문제를 해결하기 위해 데이터의 전송량을 줄일 수 있는 양자화를 적용한다. 최적 경로 생성 시스템에 양자화 데이터 전송을 적용하는 실험을 하기 위해 클라우드 환경의 시뮬레이션을 구성하였다. 양자화 기법의 적용을 통해 클라우드 환경에서 전송 되는 총 데이터를 줄이면서 성능을 높일 수 있으며, 최적 경로 탐색을 위한 어플리케이션의 QoS를 보장할 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제11권4호
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pp.280-285
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2011
Recently, with the development of service robots and the concept of ubiquitous, the position estimation of mobile objects has received great interest. Some of the localization schemes are introduced, which provide the relative location of the moving objects subjected to accumulated errors. To implement a real time localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and the ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. In some case, the mobile robot can acquire the ultrasonic signals from only one or two beacons, due to the obstacles located along the moving path. In this paper, a position estimation scheme using fewer than three sensors is developed. Also, the extended Kalman filter algorithm is applied for the improvement of position estimation accuracy of the mobile robot.
멀티미디어 스트림은 일반적으로 용량이 크고, 서로 다른 미디어간의 통기화가 필요하며, 실시간으로 재생되어져야 한다는 특징이 있다. 그러므로 VOD 서버에 관계된 연구는, 궁극적으로 디스크 대역폭이나 버퍼의 크기 등 서버의 주어진 자원 한계 아래에서 얼마만름 사용자의 수를 최대화 하느냐에 주된 관심이 되고 있다. 똔 논문에서는 멀티 캐스팅 환경에서 서버의 자원을 동적으로 모니터하고 관리하여 효율적으로 서비TM를 할 수 있는 버퍼 관리정책을 제안한다. 시뮬레이션 해본결과 전통적인 방식보다 버퍼의 활용과 QOS의 변동에서 약 23% 정도 향상된 성능을 보였는데, 이는 서비스 사용자의 수를 증가 시키는 문제와 밀접한 관련이 있다.
이 논문은 실외에서 실시간 적이고 안정적이며 정확도가 높은 위치 인식 정보 및 위치 기반 서비스 제공을 위한 복합 위치인식 알고리즘 개발에 초점을 둔다. 현재 사용 중인 위성 항법 시스템에 갈릴레오 위성 항법 시스템을 병행하여 사용할 경우 사용 주파수의 증가와 가시 위성의 증가로 전리층 오차 등 여러 가지 오차 요인을 줄일 수 있다. 따라서 더 이상 거리 오차는 위치 인식에서는 문제가 되지 않는다. 하지만 노이즈로인해 생기는 chips 등기 오차는 acquisition이나 tracking 지연 오차를 유발하게 되어 수신기의 성능을 저하시킨다. 이를 해결하기 위하여 이 논문에서는 고 정밀도 향상을 위한 correlator를 제안하여 수신기의 성능 향상에 그 목적이 있다.
In real time applications, due to their effective cost and small size, wireless networks play an important role in receiving particular data and transmitting it to a base station for analysis, a process that can be easily deployed. Due to various internal and external factors, networks can change dynamically, which impacts the localisation of nodes, delays, routing mechanisms, geographical coverage, cross-layer design, the quality of links, fault detection, and quality of service, among others. Conventional methods were programmed, for static networks which made it difficult for networks to respond dynamically. Here, machine learning strategies can be applied for dynamic networks effecting self-learning and developing tools to react quickly and efficiently, with less human intervention and reprogramming. In this paper, we present a wireless networks survey based on different machine learning algorithms and network lifetime parameters, and include the advantages and drawbacks of such a system. Furthermore, we present learning algorithms and techniques for congestion, synchronisation, energy harvesting, and for scheduling mobile sinks. Finally, we present a statistical evaluation of the survey, the motive for choosing specific techniques to deal with wireless network problems, and a brief discussion on the challenges inherent in this area of research.
최근 멀티미디어 서비스에 대한 사용자들의 고화질, 고해상도 요구에 따라 비디오 코덱의 연산량이 크게 증가되었기 때문에, 모바일 장치 멀티미디어 장치에서 실시간 영상 서비스를 위해서는 많은 속도 개선이 필요하다. 이에 새롭게 등장한 멀티 코어 플랫폼을 이용한 코덱 병렬화에 대한 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 비디오 코덱을 슬라이스 기반으로 병렬화 하는 방법을 제안한다. 병렬화를 위한 새로운 병렬 슬라이스(parallel slice)를 정의하고, 부호화 효율을 고려하여 병렬 슬라이스에 적합한 부호화 순서를 제안한다. 또한, 제안하는 슬라이스간의 동기화 시간을 최소화하기 위하여 복호화 가능 여부를 각각의 슬라이스에서 판단하는 동기화 방법을 제안한다. 제안하는 병렬화 슬라이스를 H.264/AVC에 적용하여 CIF 영상에 대해서 3.4%의 비트율 증가에 27.5%의 병렬화 속도 개선을 얻었으며, 720p 영상에 대해서는 2.7%의 비트율 증가에 40.7%의 병렬화 속도 개선을 얻었다.
Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, some of the localization schemes are introduced, which provide the relative location of the moving objects subjected to accumulated errors. To implement a real time localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed in this paper. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. The ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from. Three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. In some case, the mobile robot can get the ultrasonic signals from only one or two beacons, because of the obstacles located along the moving path. Therefore, in this paper, as one of our dedicated contribution, the position estimation scheme with less than three sensors has been developed. Also, the extended Kalman filter algorithm is applied for the improvement of position estimation accuracy of the mobile robot.
Recently, with the development of service robots and with the new concept of ubiquitous world, the position estimation of mobile objects has been raised to an important problem. As pre-liminary research results, some of the localization schemes are introduced, which provide the absolute location of the moving objects subjected to large errors. To implement a precise and convenient localization system, a new absolute position estimation method for a mobile robot in indoor environment is proposed in this paper. Design and implementation of the localization system comes from the usage of active beacon systems (based upon RFID technology). The active beacon system is composed of an RFID receiver and an ultra-sonic transmitter: 1. The RFID receiver gets the synchronization signal from the mobile robot and 2. The ultra-sonic transmitter sends out the traveling signal to be used for measuring the distance. Position of a mobile robot in a three dimensional space can be calculated basically from the distance information from three beacons and the absolute position information of the beacons themselves. Since it is not easy to install the beacons at a specific position precisely, there exists a large localization error and the installation time takes long. To overcome these problems, and provide a precise and convenient localization system, a new auto calibration algorithm is developed in this paper. Also the extended Kalman filter has been adopted for improving the localization accuracy during the mobile robot navigation. The localization accuracy improvement through the proposed auto calibration algorithm and the extended Kalman filter has been demonstrated by the real experiments.
최근 인터넷 뱅킹, 전자결제, 전자상거래, 홈쇼핑, 증권 거래, 민원 업무 등 미션 크리티컬한 비즈니스가 증가함에 따라 무정지 서비스에 대한 요구가 높아지면서, 기존의 단일 데이터베이스에서 클러스터링, 이중화 기법 등에 관한 고가용성 기법에 관한 연구가 증가하고 있다. ALTIBASE$^{TM}$ Log Analyzer(이하 ALA)는 이중화 기법과는 별개로 Active Log를 기반으로 API를 제공하여, 이기종 또는 동일 기종간의 통신 및 확장성을 제공한다. 본 논문에서는 ALA를 사용하여 고가용성과 고확장성, 실시간 동기화 기능을 모두 만족시킬 수 있는 데이터베이스 시스템의 설계를 제시하고 ALA에 대한 성능평가를 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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