Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.625-628
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2011
Dynamic sensor network(DSN) technology which is based on swarming flight type air node offers analyzed and acquired information on target data gathered by air nodes in rotation flight or 3 dimension array flight. Efficient operation of dynamic sensor network based on air node is possible when problems of processing time, data transmission reliability, power consumption and intermittent connectivity are solved. Delay tolerant network (DTN) can be a desirable alternative to solve those problems. DTN using store-and-forward message switching technology is a solution to intermittent network connectivity, long and variable delay time, asymmetric data rates, and high error rates. However, all processes are performed at the bundle layer, so high power consumption, long processing time, and repeated reliability technique occur. DSN based on swarming flight type air node need to adopt store-and-forward message switching technique of DTN, the cancelation scheme of repeated reliability technique, fast processing time with simplified layer composition.
본 논문에서는 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거에 관하여 연구하였다. 특징점을 추출하는 방법에는 교차수를 이용한 방법이 있다. 그러나 교차수를 이용한 방법에서는 의사 특징점이 많이 추출된다. 교차수를 이용한 방법에서 잘못 추출된 특징점들을 방향 연결성 추적을 이용한 의사 특징점 제거 알고리즘을 이용하여 의사 특징점을 제거하였다. 성능 평가를 위하여 교차수를 이용한 방법과 방향 연결성 추적을 이용하여 추출된 실제 특징점을 비교하였으며, 실험결과 방향 연결성 추적을 이용하여 많은 의사 특징점이 제거되었음을 알 수 있었다.
In this paper, we propose a new predictive coding scheme for color data of three-dimensional (3-D) mesh models. We exploit connectivity and geometry information to improve coding efficiency. After ordering all vertices in a 3-D mesh model with a vertex traversal technique, we employ a geometry predictor to compress the color data. The predicted color can be acquired by a weighted sum of reconstructed colors for adjacent vertices using both angles and distances between the current vertex and adjacent vertices.
The services such as real-time audio and video applications have become increasingly popular, especially over the Internet. Furthermore, as being commercialized those contents on the Internet require quality of service (QoS) support to ensure their performance. PPP is the best solution to of for those kinds of services. The reason why we want to employ PPP is this satisfies most of the requirements associated with remote connectivity to an NSP, such as IP address assignment, security, and AAA (authentication, authorization and accounting). In addition, since ISPs and corporations are familiar with PPP based connectivity, easy migration from existing ISP infrastructure is expected, if QoS is guaranteed. But so for PPP has had no field to ensure the quality of service. This article presents the solution by using some tunneling protocols and the draft [1] that proposed additional LCP option fields to negotiate QoS. To communicate each other, after negotiating those option fields, over various protocols such as ATM, Ethernet, and etc. tunneling protocol is used. Following sections will mention those briefly. And the service provision to offer the end-to-end communication with negotiated QoS will also be proposed.
본 논문에서는 계층적 클러스터 구조에서 속도, 방향 등의 속성정보를 예측하여 연결성을 분석하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서는 제한 없는 중계노드 선정으로 인한 지연시간이 증가하고, 제한적인 저장용량 및 처리능력의 한계로 패킷손실 및 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 속성정보를 주어진 매트릭으로부터 정의하고 예측하여 베이스스테이션과의 연결성에 따라 중계노드를 선정하는 EPCM 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터의 속성정보를 상황정보 매트릭스에 저장 및 분석하고, 적응적 보정가중치의 오차보정으로 클러스터의 속성정보를 예측한다. 또한 예측된 속성정보에 따른 연결성으로 베이스스테이션을 향하여 이동하는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 환경에 따른 모의실험에서 예측된 노드의 속성정보를 통한 연결성으로 중계노드를 선정함으로써 전송능력을 비교 분석한 결과 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
본 논문에서는 정부 정책으로 건설된 신도시의 2006년 이후 설계된 500세대 이상의 복합주거단지를 두 곳을 대상으로 효율적인 접근성 및 연결성을 정량화하기 위하여 선행 연구들에서의 접근성 및 연결성 이론과 분석 기법을 이용하여 접근성 및 연결성 지수, MST를 활용한 효율성 지수를 측정하였다. 건축도면으로 각 단지의 Node와 Edge를 추출하고 접근성 행렬을 유도해 내었다. 그 결과, 두 대상지의 연결성 지수들 모두 1보다 작아 다소 낮은 수치를 나타냈고, 접근성 지수는 동탄 신도시가 86.922로 일산 신도시의 96.199보다 작았으며, MST 값을 활용한 효율성 지수는 0.26으로 두 대상지 모두 유사하게 나타났다. 측정한 지수를 근거로 주거단지 내의 기하학적인 평가와 주민들의 통행편이를 예측할 수 있을 것으로 기대된다.
무선 센서네트워크에서 센서 커버리지와 네트워크 연결성 문제는 노드의 제한된 탐지거리와 통신거리로 인해 발생한다. 커버리지와 연결성 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되었지만 대부분의 연구가 무선 센서네트워크 배치에 영향을 주는 다양한 환경요소를 고려하고 있지 않기 때문에 실환경에 적용되는데 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 감시정찰 센서네트워크에서 지형, 식생, 기상 등 환경요소와 제한된 노드 수량을 고려하여 노드를 배치하는 방법을 제안한다. 제안방법은 감시정찰 센서네트워크 시스템의 설치 절차를 IPB분석을 통한 배치영향 요소파악, 센서 탐지범위 기반 센서노드 배치, 모니터링 장소 선정, RF 통신범위 기반 중계노드 배치와 같이 4단계로 구분하고, 감시정찰 센서네트워크 시스템 특정과 환경 영향요소를 고려하여 센서노드와 중계노드를 배치하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 교차로 주변 고정된 위치에 있는 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 스마트폰 앱의 긴밀한 상호 연동을 통해 교차로에서의 안전성을 제고하고 이동 효율성을 향상하기 위한 사이버-물리 교차로 시스템(CPIS)을 소개한다. CPIS에서 자동으로 보행자/운전자 모드를 결정하고, GPS 수신기로부터 위치와 속도 정보를 수집하며, 보행자와 운전자에게 CPIS 서비스 인터페이스를 제공하는 스마트폰 앱인 Smartphone Agent (SA)를 제안한다. SA의 보행자 모드에서 스마트폰의 배터리 소모를 최적화하고 CPIS 서비스들을 효과적으로 제공하기 위한 연결성 관리 기법으로 적응적 위치 갱신 및 핸드오버 제어 알고리듬을 제안한다. CPIS 시작품 제작에 필요한 임베디드 시스템 기반의 노변기지국과 자동차통신단말, 그리고 안드로이드 앱 SA를 실제로 개발한다. 부산대학교 캠퍼스 주변에서 다양한 교통수단을 활용하여 이동하면서 수집한 데이터를 기반으로 본 논문에서 제안하는 SA의 연결성 관리 기법들이 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
본 연구에서는 모바일 비즈니스를 특정 단말기 형태에 국한되지 않고, 이동성이 부과된 e-비즈니스로 정의하고, 더 포괄적인 가상공간에서의 상거래 프레임워크를 이루는 두 축으로 연결성(connectivity)과 이동성(mobility)을 도출하여 두 축의 조화(combination)로 인한 각 서비스의 내용들을 여러 사례들을 제시하여 설명한다. 기존 전자 상거래와 e-비즈니스를 설명할 때 주로 고려되었던 "연결성" 요소 이외에, 오프라인상의 "이동성" 요소를 추가한 점이 본프레임워크의 특징이라 할 수 있겠다. 이동성이 '장소(위치)'가 전제되어야 한다는 점에 착안하여 이와 관련된 기술적 요소로 위치 기반 서비스(LBS: Location-Based Service)가 새로운 e-비즈니스 모델 및 서비스 개발에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이동 속성 정보를 활용하여 이동 노드간의 연결 가능성을 분석하고 마스킹 기법을 이용하여 이웃한 이동노드 중 목적 노드와 연결 가능성이 가장 높은 이동노드를 중계노드로 선정하는 EPCM(Enhanced Prediction-based Context-awareness Matrix)을 제안한다. 기존 Delay Tolerant Network (DTN)의 전송방식은 노드의 단순 이동성에 의존하여 목적노드로 메시지를 전송하게 된다. 이러한 경우 목적노드와의 연결성이 낮은 이동노드를 중계노드로 선정하게 되면 이동노드의 메시지 저장 및 처리 능력 제한으로 인하여 전송 지연 또는 패킷 손실의 원인이 된다. 본 논문의 제안된 알고리즘에서는 이동노드의 속도와 방향 속성 정보를 고려하여 목적노드와의 연결성을 계산하고 마스킹 연산을 활용하여 가장 높은 연결 가능성을 가지고 있는 중계노드를 선정하여 목적 노드까지 메시지를 전달하게 된다. 모의실험에서 Epidemic 및 PROPHET 알고리즘과 제안하는 알고리즘의 패킷 전송률을 비교한 결과 제안하는 알고리즘이 노드의 이동 속성을 고려한 연결성으로 보다 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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