Opportunistic spectrum access (OSA) allows unlicensed users to share licensed spectrum in space and time with no or little interference to primary users, with bring new research challenges in MAC design. We propose a cognitive MAC protocol using statistical channel utilization information and selecting appropriate spectrum hole for multi-channel data transmission. The protocol based on the CSMA/CA, exploits statistics of spectrum usage for decision making on channel access.
In this study, we designed irrigation channel which meet function of waterquality purification and landscape as well as waterquantity using planting in Sanggye-ri Yeomsan-myeon Yeounggwang-gun Jeollanam-do. First, according to hydrology characteristic, irrigation channel is designed dividing three zone flood control zone, river-friendliness facilities zone and naturally favorable zone. Second, for designing planting, criterion of selecting plant is established. As a result, we designed planting dividing segment to harmony regional characteristic and landscape.
The proliferation of electronic commerce(EC) has led manufactureres to consider Internet based marketing as a salient candidate for strategic diversification of marketing channel. In this case, each manufacturer can build its own Web store or rent an existing special EC store. Such decision making of ‘build’ or ‘rent’ can be analyzed by a game model which derives the Nash solutions for price and profit considering degree of competition with other competitive manufacturers. In this paper, to overcome the drawbacks of the traditional linear demand function, we first propose a new linear demand function which incorporates not only the price difference between competitive products but the awareness of Web stores perceived by the consumers, then design the game models to analyze the characteristics of three typical types of marketing channel in duopoly market. Based on the Nash solutions of the game models, we analyzed the effect of the degree of competition and Web awareness in selecting the optimal marketing channel.
채널 추정 오차가 존재하는 상황에서 MIMO 시스템의 채널 용량을 수식적으로 분석한다. 수식적인 분석에 의해, 채널 용량은 평균 신호 대 잡음비 (SNR) 와 함께 채널 추정 오차 (MSE)에 영향을 받음을 알 수 있다. 또한 본 논문에서는 평균 SNR 과 채널 용량의 손실량이 제한되어 있을 경우, 허용가능한 채널 추정 오차를 구함으로써 주어진 시스템에 적합한 채널 추정기법을 선택하는 기준을 제시한다. 실험 결과로부터 1 bps/Hz 채널용량의 손실에 대해 허용 가능한 채널 추정 오차는 20dB와 40dB의 평균 신호 대 잡음비에서 각각 10/sup -2/와 10/sup -4/임을 확인 할 수 있다.
We address a question of what are three main channels that can best translate other channels in ultraviolet (UV) and extreme UV (EUV) observations. For this, we compare the image translations among the nine channels of the Atmospheric Imaging Assembly on the Solar Dynamics Observatory using a deep learning model based on conditional generative adversarial networks. In this study, we develop 170 deep learning models: 72 models for single-channel input, 56 models for double-channel input, and 42 models for triple-channel input. All models have a single-channel output. Then we evaluate the model results by pixel-to-pixel correlation coefficients (CCs) within the solar disk. Major results from this study are as follows. First, the model with 131 Å shows the best performance (average CC = 0.84) among single-channel models. Second, the model with 131 and 1600 Å shows the best translation (average CC = 0.95) among double-channel models. Third, among the triple-channel models with the highest average CC (0.97), the model with 131, 1600, and 304 Å is suggested in that the minimum CC (0.96) is the highest. Interestingly they are representative coronal, photospheric, and chromospheric lines, respectively. Our results may be used as a secondary perspective in addition to primary scientific purposes in selecting a few channels of an UV/EUV imaging instrument for future solar satellite missions.
안테나 그룹화(antenna grouping)는 빔 형성(beamforming)파 공간 다중화 기법(spatial multiplexing)의 결합이라 할 수 있다. 안테나 그룹화는 $N_t$개의 송신 안테나를 $N_r$개의 그룹으로 나누고, 한 그룹 내에서는 빔 형성으로 하나의 데이터 정보를, 각 그룹 사이에서는 공간 다중화 기법으로, 전체 $N_r$개의 데이터 정보를 전송하는 시스템을 가정한다. 안테나 그룹화를 통하면 빔 형성을 통하여 다이버시티 이득을 얻을 수 있는 동시에 공간 다중화 기법에 따른 다중화 이득을 통하여 주파수 효율을 높일 수 있다. 하지만 통신 채널이 조건 나쁜(ill-conditioned) 행렬로 모델링 되거나, 안테나 사이에 상관관계가 있는 경우에는 안테나 그룹화의 BER 성능이 열화될 수 있으므로, 이 경우에는 전체 시스템에서 하나의 데이터 정보만 전송하는 빔 형성의 성능이 가장 좋다. 이 논문에서는 채널이 안테나 그룹화에 적합하면 안테나 그룹화 모드를 선택하여 전송하고, 빔 형성에 적합하면 빔 형성 모드를 선택하여 전송하는 시스템을 가정하였다. 그리고 간단한 모드 선택 기법을 제안한다. 이 모드 선택 기법을 사용하면 매 시간동안 일정한 데이터를 전송할 때, 채널 상태에 따른 BER 성능의 열화를 막고, 최적의 BER 성능을 얻을 수 있다.
In this paper, the performance enhancement algorithm of channel allocation for voice and data transmission in cellular networks is proposed. The voice activity detection has been applied to dynamic channel allocation procedure to detect and separate the silence and speech among conversation periods. Hence a data user can use the silent period of an active voice channel to transmit its information. To control the selecting of channel allocation policies, the information of number of data in transmission waiting queue has been determined in order to accept the performance measurement. In the simulation results, the improvement of the performance shows via the quality of services, which are an average delay in queue, a blocking probability, and an impact of the proposed scheme is presented in the system.
In this paper, we investigate the problem of minimizing the average transmission power of users while guaranteeing the average delay constraints in time-varying uplink channels. We design a scheduler that selects a user for transmission and determines the transmission rate of the selected user based on the channel and backlog information of users. Since it requires prohibitively high computation complexity to determine an optimal scheduler for multi-user systems, we propose a low-complexity scheduling scheme that can achieve near-optimal performance. In this scheme, we reduce the complexity by decomposing the multiuser problem into multiple individual user problems. We arrange the probability of selecting each user such that it can be determined only by the information of the corresponding user and then optimize the transmission rate of each user independently. We solve the user problem by using a dynamic programming approach and analyze the upper and lower bounds of average transmission power and average delay, respectively. In addition, we investigate the effects of the user selection algorithm on the performance for different channel models. We show that a channel-adaptive user selection algorithm can improve the energy efficiency under uncorrelated channels but the gain is obtainable only for loose delay requirements in the case of correlated channels. Based on this, we propose a user selection algorithm that adapts itself to both the channel condition and the backlog level, which turns out to be energy-efficient over wide range of delay requirement regardless of the channel model.
Recently, there are many user selection algorithms in multi user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. One of well-known user selection methods is Semi orthogonal user selection (SUS). It is an algorithm maximizing channel capacity. However, it is applicable only when user's antenna is one. We propose a generalized user selection algorithm regardless of the number of user's antennas. In the proposed scheme, Base station (Bs) selects the first user who has the highest determinant of channel and generates a user group that correlation with first user's channel is less than allowance of correlation. Then, each determinant of channels made up of first user's channel and a user's channel in the generated group is calculated and BS selects the next user who has the highest determinant of that. BS selects following users by repeating above procedure. In this paper, we get better performance because of selecting users who have the highest determinant of channel as well as allowance of correlation optimally calculated through matrix operations.
Purpose - The ICT(information and communications technologies) development is affecting consumer behaviors on selecting channel or distribution system. This study aims to advance our knowledge about the factors influencing omni-channel behaviors. This study considers the positive brand experience as the moderating variable into the relationship between omini-channel use intention and consumer brand relation. Also, the effect of positive brand experience on consumer-brand relation is researched. Research design, data, and methodology - This study conducted an empirical test with the subject as customers who purchase goods or service through on-off cross channel simultaneously. The research model is developed from prior literatures about influencing variables on channel selection. The structure of this study is designed to identify causal relationships between the variables. 268 survey data from the questionnaire survey which is conducted to target customers who use online and offline channels, is used for empirical analysis. This study validates generality with descriptive statistics and data reliability with Cronbach's alpha value. The exploratory factor analysis is used for value purification. Then, the confirmatory factor analysis is conducted for structural equation modeling. Finally, the execute structural equation modeling is analyzed to confirm the hypotheses Results - First, the two causal influences between perceived performance risk and the propensity of omni-channel and between price consciousness and the propensity of omni-channel are verified through the empirical test. Second, the result identifies that the propensity of omni-channel is influenced on consumer-brand relationship. Third, the AMOS analysis proves that the moderating variable, positive brand experience, has significant positive impact on consumer-brand relationship. This significant relationship is highly supported by the regression analysis between brand experience and propensity of omni-channel because it results that positive brand experience has positive impact on the propensity of omni-channel. All hypotheses are verified to be true. Conclusions - Based on the empirical result, this study confirms that perceived performance risk and price consciousness are the important factors influencing propensity of omni-channel. According to the additional analysis, the moderating variable and positive brand experience plays important role between the propensity of omni-channel and consumer-brand relationship. Furthermore, positive brand experience influences more on consumer-brand relationship than non-positive brand experience.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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