MIMO-OFDMA 시스템에서 자원 할당의 최적화 문제가 거론되고 있다. 본 논문은 SFC 방식 아래 채널에 대한 정보를 가지고 적응 변조 및 부호 기법과 전력 제어 기법을 적용하여 전체 시스템 처리량의 최대화에 목표를 두었다. 첫 번째로 수신 받은 채널에 대한 정보를 기반으로 각 서브 채널의 전력 레벨이 결정된다. 그 다음으로는 변조 타입에 맞게 서브캐리어가 할당되어진다. 시뮬레이션 결과는 실제로 전송되어진 데이터 용량 측면에서 기존의 알고리즘보다 제안한 알고리즘이 더 나은 성능을 보인다.
본 논문에서는 동적 대역 할당이 가능한 네트워크에서 라이브 비디오의 고화질 전송을 위한 예방형 전송률 결정 방식을 제안한다. 부호기 앞단의 화면 분석기에서 입력 화면의 분산과 장면전환 정도로부터 향후 화면의 비트율을 예측하고, 부호기와 복호기 버퍼의 제약조건에 의한 전송률 범위를 구한다. 이를 토대로 빈번한 전송률 재협상에 따른 비용 증가 문제를 해결하기 위해 최근 재협상 시점으로부터 경과 시간, 비디오 수신 품질 등을 고려한 예방형 전송률 결정 방식을 제안한다. 모의실험을 통해 제안 방식은 정규화된 Least Mean Square 기반 전송률 결정 방식과 비교되었고, 적은 재협상 비용으로도 지연 위반 화면 없이 높은 채널 이용률 달성이 가능함을 보였다.
In a cellular network, if there are too many data users in a cell, data may suffer long delay, and system's quality-of-service (QoS) will degrade. Some traditional schemes such as dynamic channel-allocation scheme (DCA) will assign more channels to hot (or overloaded) cells through a central control system (CC) and the throughput increase will be upper bounded by the number of new channels assigned to the cell. In mobile-assisted data forwarding (MADF), we add an ad-hoc overlay to the fixed cellular infrastructure and special channels-called forwarding channels- are used to connect mobile units in a hot cell and its surrounding cold cells without going through the hot cell's base station. Thus, mobile units in a hot cell can forward data to other cold cells to achieve load balancing. Most of the forwarding-channel management work in MADF is done by mobile units themselves in order to relieve the load from the CC. The traffic increase in a certain cell will not be upper bounded by the number of forwarding channels. It can be more if the users in hot cell are significantly far away from one another and these users can use the same forwarding channels to forward data to different cold neighboring cells without interference. We find that, in a system using MADF, under a certain delay requirement, the throughput in a certain cell or for the whole net-work can be greatly improved.
본 논문에서는 새로운 간섭 모델, 실제적인 HAPS(High Altitude Platform Station) 간섭 시나리오, HAPS 시스템과 FWA(Fixed Wireless Access) 시스템에 대한 안테나 패턴, 송신 전력 등과 같은 파라미터들을 이용하여 HAPS 시스템의 지상국(GS: Ground Station)으로부터 P-MP(Point-to-Multipoint) FWA 기지국(BS: Base Station)로의 간섭 및 HAPS 시스템의 GS로부터 FWA 단말국(TS: Terminal Station)으로의 간섭 영향에 대하여 분석하였다. 분석 결과를 보게 되면, HAPS GS로부터 P-MP FWA BS로의 간섭의 경우, 섹터화된 안테나를 사용하는 BS국이 nadir (HAPS 커버리지 중심)의 반대편을 바라보고 있을 때에 두 시스템은 효율적으로 운용될 수가 있다. 그러나 HAPS GS로부터 P-MP FWA TS로의 간섭의 경우에서는 충분한 이격거리가 보장되지 않거나, 간섭 경감 기법을 사용하지 않는다면 이 대역에서 두 시스템은 효율적인 스펙트럼 공유가 불가능하다.
본 논문에서는 비대칭 적인 10G-EPON 망에 적합한 효율적인 멀티캐스트 기반 제어 메시지 전송 기법을 제안한다. 제안한 방식은 멀티캐스트 및 집중 폴링 개념을 기반으로 설계 되었으며, 사용자 정의 패킷인 고급, 중급 및 하급 패킷에 대하여 제시한 평가 항목에 따라 차별적 QoS 성능을 보여 준다. 상향(Upstream) 부하가 적은 경우 널리 사용 중인 기존 폴링 기법은 잦은 제어 메시지 전송으로 인한 큰 하향(Downstream) 자원 낭비가 발생함을 보이고 제안한 멀티캐스트 집중 폴링을 통하여 이를 해결한다. 또한 공급 부하가 낮은 경우 기존 방법이 갖고 있는 특이 지연 문제를 재현하고 제안한 방식과 비교한다. OPNET 툴을 이용한 모의시험을 통하여 제안한 기법을 적용한 경우 효과적으로 특이 지연 문제를 해결하고 빈번한 제어 메시지 전송에 인하여 발생하는 하향 자원낭비 문제를 최소화 하는 것이 가능함을 확인했다.
본 논문에서는 새로운 간섭 모델, 실제적인 HAPS 시나리오, HAPS 시스템과 FWA 시스템에 대한 안테나 패턴과 같은 파라미터들을 이용하여 HAPS 비행선에서 P-MP FWA 기지국과 P-MP FWA 단말국으로의 간섭 영향을 분석하였다. 분석 결과를 보게 되면, HAPS AS에서 P-MP FWA BS로의 간섭 경우에 두 시스템들 사이의 호환성은 섹터화된 BS 안테나를 이용함으로서 얻어질 수 있었다. 그러나 HAPS AS에서 P-MP FWA TS로의 경우에 동적 채널 할당과 같은 간섭 경감 기법을 이용한 이격 거리가 보장되지 않으면 두 시스템들은 동일한 대역에서 효과적으로 운용될 수 없었다.
Cognitive networks (CNs) are capable of enabling dynamic spectrum allocation, and thus constitute a promising technology for future wireless communication. Whereas, the implementation of CN will lead to the requirement of an increased energy-arrival rate, which is a significant parameter in energy harvesting design of a cognitive user (CU) device. A well-designed spectrum-sensing scheme will lower the energy-arrival rate that is required and enable CNs to self-sustain, which will also help alleviate global warming. In this paper, spectrum sensing in a multi-user cognitive ad hoc network with a wide-band spectrum is considered. Based on the prospective spectrum sensing, we classify CN operation into two modes: Distributed and centralized. In a distributed network, each CU conducts spectrum sensing for its own data transmission, while in a centralized network, there is only one cognitive cluster header which performs spectrum sensing and broadcasts its sensing results to other CUs. Thus, a wide-band spectrum that is divided into multiple sub-channels can be sensed simultaneously in a distributed manner or sequentially in a centralized manner. We consider the energy consumption for spectrum sensing only of an analog-to-digital convertor (ADC). By formulating energy consumption for spectrum sensing in terms of the sub-channel sampling rate and whole-band sensing time, the sampling rate and whole-band sensing time that are optimal for minimizing the total energy consumption within sensing reliability constraints are obtained. A power dissipation model of an ADC, which plays an important role in formulating the energy efficiency problem, is presented. Using AD9051 as an ADC example, our numerical results show that the optimal sensing parameters will achieve a reduction in the energy-arrival rate of up to 97.7% and 50% in a distributed and a centralized network, respectively, when comparing the optimal and worst-case energy consumption for given system settings.
저궤도 위성을 활용한 모바일 위성 네트워크는 낮은 출력의 소형화된 단말기를 통해 서비스를 제공할 수 있어 국가 공공재난망 및 국방분야 등 기반 통신망을 사용하기 어려운 상황에서 신뢰성 있는 통신수단으로 활용될 수 있다. 그러나 비상대비 상황에서의 High Traffic 환경은 위성 네트워크의 New call blocking 확률과 Handover Failure 확률을 높이며, 저궤도 위성은 매우 빠른 속도로 궤도를 이동하므로 Handover Failure 확률 증가는 서비스 품질에 큰 영향을 미친다. 위성통신의 채널 할당방식 중 FCA 방식은 DCA에 비해 높은 트래픽에서 상대적으로 양호한 성능을 보여 비상대비 상황에 적절하나 트래픽 증가 시 QoS를 최적화하기 위해 New call blocking 확률과 Handover failure 확률을 최소화해야 한다. 본 논문에서는 FCA 방식 중 Handover Call에 우선권을 부여하는 FCA-QH 방식을 예시로 하여 저궤도 위성의 빔폭과 터미널들의 통화시간을 적응적으로 조절하여 QoS를 개선하는 LEO-DBC(LEO satellite Dynamic Beam width Control) 기법을 제안한다. LEO-DBC 기법을 통해 비상대비 상황의 High traffic 환경에서 모바일 위성통신 네트워크의 QoS를 최적으로 유지할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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