IEEE 802.11 물리 (Physical) 계층과 MAC (Medium Access Control) 계층은 다수의 채널과 데이터 레이트를 제공한다. IEEE 802.11 멀티 라디오 애드혹 네트워크의 성능을 향상 시키기 위해서는 가용한 채널과 데이터 레이트를 효율적으로 할당해야 한다. 하지만 IEEE 802.11 멀티 레이트 네트워크에서는 낮은 레이트 링크가 높은 레이트 링크에 영향을 미쳐서 네트워크 성능을 심각히 저하시키는 문제인, RA (Rate Anomaly)가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 다른 데이터 레이트를 사용하는 링크들을 멀티 채널로 분할시킴으로써 이러한 RA문제를 완화하는 모델 기반 레이트 분할 (Model-based Rate Separation, MRS) 알고리즘을 제안한다. MRS 알고리즘은 IEEE 802.11 싱글 홉 (single-hop) 네트워크의 성능을 측정하는 기존의 성능 모델을 활용하여 낮은 레이트 링크와 높은 레이트 링크를 분산시킨다. 시뮬레이션을 통해 멀티 라디오 애드혹 네트워크에서 MRS 알고리즘이 기존 알고리즘들에 비해 향상된 네트워크 성능을 나타냄을 확인하였다.
A critical issue in applications involving networks of wireless sensors is their ability to synchronize, and mitigate the fading propagation channel effects. Especially when distributed 'slave' sensors (nodes) reach-back to communicate with the 'master' sensor (gateway), low power cooperative schemes are well motivated. Viewing each node as an antenna element in a multi-input multi-output (MIMO) multi-antenna system, we design pilot patterns to estimate the multiple carrier frequency offsets (CFO), and the multiple channels corresponding to each node-gateway link. Our novel pilot scheme consists of non-zero pilot symbols along with zeros, which separate nodes in a time division multiple access (TDMA) fashion, and lead to low complexity schemes because CFO and channel estimators per node are decoupled. The resulting training algorithm is not only suitable for wireless sensor networks, but also for synchronization and channel estimation of single- and multi-carrier MIMO systems. We investigate the performance of our estimators analytically, and with simulations.
We consider connection-oriented wireless cellular networks such as the second generation wireless cellular networks and wirelss ATM networks. In these networks, a separate forward signaling channel is provided for the transmission of paging and channel allocation packets. When a call destined to a user is requested, all the base stations in the user's current location area broadcast the corresponding paging packet across forward signaling channels. By slot mode operation and paging group allocation for fusers in a location area, we can reduce relative power consumption level at battery-operated terminals. However, a sthe number of paging groups is increased for lowering relative power consumption level, a paging packet experiences higher delay to access the forward signaling channel. For the pre-negotiated quality-of-service level, paging packet delay level must be limited. In this paper, we consider static and dynamic multiplexing schemes for paging packets, and develop an analytical method for calculating paging packet delay and relative power consumption levels. Using this analytial method, we investigate the effect of network parameters on the paging packet delay and relative power consumption levels.
This paper reports on the application of network analysis approaches to investigate the characteristics of graph representations of Japanese word associations. Two semantic networks are constructed from two separate Japanese word association databases. The basic statistical features of the networks indicate that they have scale-free and small-world properties and that they exhibit hierarchical organization. A graph clustering method is also applied to the networks with the objective of generating hierarchical structures within the semantic networks. The method is shown to be an efficient tool for analyzing large-scale structures within corpora. As a utilization of the network clustering results, we briefly introduce two web-based applications: the first is a search system that highlights various possible relations between words according to association type, while the second is to present the hierarchical architecture of a semantic network. The systems realize dynamic representations of network structures based on the relationships between words and concepts.
Model selection is the process that sets up the regularization parameter in the support vector machine or regularization network by using the external methods such as general cross validation or L-curve criterion. This paper suggests that the regularization parameter can be obtained simultaneously within the learning process of neural networks without resort to separate selection methods. In this paper, extended kernel method is introduced. The relationship between regularization parameter and the bias term in the extended kernel is established. Experimental results show the effectiveness of the new model selection method.
On community data. sampled in regular intervals on a long-term basis. artificial neural networks were implemented to extract information on characterizing patterns of community changes. The Adaptive Resonance Theory and Kohonen Network were both utilized in learning benthic macroinvertebrate communities in the Soktae Stream of the Suyong River collected monthly for three years. Initially, by regarding each monthly collection as a separate sample unit, communities were grouped into similar patterns after training with the networks. Subsequently, changes in communities in a sequence of samplings (e.g., two-month, four-month, etc.) were given as input to the networks. After training, it was possible to recognize new data set in line with the sampling procedure. Through the comparative study on benthic macroinvertebrates with these learning processes, patterns of community changes in chironomids diverged while those of the total benthic macro-invertebrates tended to be more stable.
In pulmonary arteriovenous fistula, there are abnormal communications between the pulmonary arteries and the pulmonary veins; the capillary networks that normally separate arteries from veins is absent. The only available treatment of this uncommon variety is an excision. We report a case of pulmonary arteriovenous fistula cured by segmentectomy with a review of literatures.
We investigate how a feedforward neural network works to separate a geometric region from its complement. Our investigations are restricted to regions in ${\mathbb{R}}$ or ${\mathbb{R}}^2$ including an interval, a triangular region, a disk and the union of two disjoint disks. We also examine what happens at each layer of the network.
인지무선 네트워크에서 2차사용자는 1차사용자의 전송이 감지되면 즉각 전송을 중단하고 새로운 유휴 스펙트럼을 찾아 빠르게 동기화를 해야 전송을 재개 할 수 있다. 대부분의 관련 연구에서는 별도의 공용 제어채널을 통해 2차사용자들이 같은 스펙트럼으로 동기화를 수행하는 것을 가정한다. 하지만, 상시 사용 가능한 채널이 별도로 존재한다는 가정은 인지무선 기술의 실제 구현과는 어울리지 않는다. 이 논문에서는 별도의 공용제어채널을 고려하지 않는 능동적 스펙트럼 동기화 기법을 제안한다. 2차송신자와 수신자는 주통신간에 주기적으로 서로의 스펙트럼 감지 결과를 교환한다. 그리고, 송수신자 모두 유휴로 탐지된 스펙트럼에 순차적으로 동기화를 실시하도록 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 USRP를 사용하여 구축된 실제 인지무선 환경에 적용하여 성능을 평가한다.
Fixed-mobile convergence services can be defined as the combination of previously separate fixed and mobile services, and networks and commercial practices. Examples of fixed-mobile convergence services include single voicemail box, single number and unified messaging across fixed and mobile networks. Recently as more voice is transferred to mobile networks, convergence services between fixed and mobile become more important. In Korea convergence services are only starting to become established, and are likely to become an important part of any operator's offering. In this paper, I search the different levels of fixed-mobile convergence services and the trends and regulations for fixed-mobile convergence services in major countries. And at the same time I also try to find a new direction of future regulatory principles related to fixed-mobile convergence services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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