In general, cellular network is deployed as distributed network architecture, so network equipment is spread out all over the coverage area. This case causes high cost. Recently, centralized network architecture has been deployable at cellular network since base station was able to be virtualized due to advance in computing power. The centralized network architecture in cellular network adjusts its cell radius dynamically and minimizes power consumption of the network. This paper introduces a new centralized deployment way of cellular network using SDR and cloud computing technology. Then, advantage and feasibility of the new network will be reviewed by implementing this novel network.
Recently, new concept of energy systems such as microgrid, smart grid, supergrid, and energy network has been introducing. In this paper, the concept of the centralized micro-energy network, which is an energy community of a building group without district heating system, is introduced. In addition, a mathematical model for optimal operation of the micro-energy network as a main function of an energy management system (EMS) for the micro-energy network is proposed. In order to show the validation, the proposed model is tested through the simulation and analyzed.
In this paper, we propose a real-time centralized soft motion control system for high speed and precision robot control. The system engages EtherCAT as high speed industrial motion network to enable force based motion control in real-time and is composed of software-based master controller with PC and slave interface modules. Hard real-time control capacity is essential for high speed and precision robot control. To implement soft based real time control, The soft based master controller is designed using a real time kernel (RTX) and EtherCAT network, and servo processes are located in the master controller for centralized motion control. In the proposed system, slave interface modules just collect and transfer all sensor information of robot to the master controller via the EtherCAT network. It is proven by experimental results that the proposed soft motion control system has real time controllability enough to apply for various robot control systems.
본 연구에서는 지역적으로 집중화된 역물류네트워크(Regionally centralized multistage reverse logistics network: cmRL)와 지역적으로 분산회된 역물류네트워크(Regionally decentralized multistage reverse logistics network: dmRL)를 제안하고 있다. cmRL과 dmRL 각각은 고려되는 영역 전체와 지역적으로 분산된 세부영역에서의 RL 네트워크로 구성된다. 이들은 혼합정수계획법(Mixed integer programming: MIP) 모델로 공식화되며, 유전알고리즘(Genetic algorithm: GA)을 통해 해를 구하게 된다. 사례연구에서는 두 가지 형태의 RL네트워크를 제시하며 다양한 수행도 척도를 사용하여 cmRL과 dmRL의 효율성을 비교분석하였다. 분석결과 cmRL이 dmRL 보다 더 우수한 수행도를 나타내었다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.171-174
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2006
A large number of service providers in countries all over the world have established GNSS reference station networks in the last years and are using network software today to provide a correction stream to the user as a routine service. In current GNSS network processing, all the geometric related information such as ionospheric free carrier phase ambiguities from all stations and satellites, tropospheric effects, orbit errors, receiver and satellite clock errors are estimated in one centralized Kalman filter. Although this approach provides an optimal solution to the estimation problem, however, the processing time increases cubically with the number of reference stations in the network. Until now one single Personal Computer with Pentium 3.06 GHz CPU can only process data from a network consisting of no more than 50 stations in real time. In order to process data for larger networks in real time and to lower the computational load, a federated filter approach can be considered. The main benefit of this approach is that each local filter runs with reduced number of states and the computation time for the whole system increases only linearly with the number of local sensors, thus significantly reduces the computational load compared to the centralized filter approach. This paper presents the technical aspect and performance analysis of the federated filter approach. Test results show that for a network of 100 reference stations, with the centralized approach, the network processing including ionospheric modeling and network ambiguity fixing needs approximately 60 hours to process 24 hours network data in a 3.06 GHz computer, which means it is impossible to run this network in real time. With the federated filter approach, only less than 1 hour is needed, 66 times faster than the centralized filter approach. The availability and reliability of network processing remain at the same high level.
Software Defined Network (SDN) separates control plane and data plane to achieve benefits such as centralized management, centralized provisioning, lower device cost and more flexibility. In SDN, scalability is an important issue. Centralized controller can be a bottle neck and many research tried to solve this issue on the control plan. However, scalability issue does not only happen in the control plane, but also happen in the data plane. In the data plane, flow table is an important component and its size is limited. In a large network operated by SDN technology, the performance of the network can be highly degraded because of the size limitation of a flow table. In this paper, we propose a ranking-based flow replacement method, Flow Table Management (FTM), to overcome this problem.
With the incitation to reduce power consumption and the aggressive reuse of spectral resources, there is an inevitable trend towards the deployment of small-cell networks by decomposing a traditional single-tier network into a multi-tier network with very high throughput per network area. However, this cell size reduction increases the complexity of network operation and the severity of cross-tier interference. In this paper, we consider a downlink two-tier network comprising of a multiple-antenna macrocell base station and a single femtocell access point, each serving multiples users with a single antenna. In this scenario, we treat the following beamforming optimization problems: i) Total transmit power minimization problem; ii) mean-square error balancing problem; and iii) interference power minimization problem. In the presence of perfect channel state information (CSI), we formulate the optimization algorithms in a centralized manner and determine the optimal beamformers using standard convex optimization techniques. In addition, we propose semi-decentralized algorithms to overcome the drawback of centralized design by introducing the signal-to-leakage plus noise ratio criteria. Taking into account imperfect CSI for both centralized and semi-decentralized approaches, we also propose robust algorithms tailored by the worst-case design to mitigate the effect of channel uncertainty. Finally, numerical results are presented to validate our proposed algorithms.
차세대 네트워크의 성공적인 추진을 위하여 서비스 품질과 트래픽 엔지니어링을 보장할 수 있는 중앙 집중형 통합망 제어 및 관리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 전달 평면과 제어 평면이 분리되어 있는 중앙 집중형 서버 기반의 망에서 사용될 수 있는 연결 관리 방식인 SNMP, 웹 서비스 그리고 네트워크 개방형 인터페이스 기반의 연결 관리 방식을 기술하였다. 또한, 이들 각 연결 관리 방식에 대한 플랫폼을 구축하고 각 연결 관리 방식에 대한 연결 설정 지연을 측정하여 성능을 비교 분석하였다.
We propose self-encoded spread spectrum with two different iterative detection methods in multi-channel communication. The centralized iterative detection outperforms the iterative detection distributed over multiple channels. The results show that self-encoded spread spectrum with the centralized iterative detection is an excellent candidate for cognitive radio network.
Siddiqui, Isma Farah;Abbas, Asad;Lee, Scott Uk-Jin
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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pp.75-78
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2017
This paper compares operational and network analysis of centralized and distributed repository for big data solutions in the IoT enabled Smart Grid environment. The comparative analysis clearly depicts that centralize repository consumes less memory consumption while distributed locality-based repository reduce network complexity issues than centralize repository in state-of-the-art Big Data Solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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