• 대한산업공학회지
• /
• 제34권2호
• /
• pp.246-254
• /
• 2008

In this paper, a new efficient hidden node detection method is proposed to decide whether the RTS/CTS mechanism is necessary to resolve the hidden node problem for the data transmission of each node in infrastructure mode IEEE 802.11 wireless LANs. The nodes, for which the RTS/CTS mechanism is found to be not necessary by the hidden node detection method, can transmit their data frames without performing the RTS/CTS exchange. Only the nodes, for which the RTS/CTS mechanism is found to be necessary by the hidden node detection method, perform the RTS/CTS exchange before their data frame transmissions.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제22권12호
• /
• pp.1165-1171
• /
• 2011

본 논문에서는 국내 전파 환경에서 DTV 서비스를 안전하게 보호하면서 동시에 TV 유휴 대역 기기를 효과적으로 운용하기 위해 은닉 노드에 의한 DTV 신호 감쇄 영향을 살펴본다. 이를 위해, 국내 전파 환경을 지리적 특성에 따라 해안형, 분지형, 도시형 지역으로 분류하고, 각 지역을 지형적 특징에 따라 다시 8개 지형으로 세분화하여 측정 지점을 선정한 후 DTV 신호의 은닉 노드 감쇄 정도를 측정하고 분석한다. 국내 대도시의 경우 빌딩 건물 지역과 주상 복합 지역이 다른 나라에 비해 상대적으로 밀집해 있기 때문에, 국내 DTV 서비스를 안전하게 보호하기 위해서는 은닉 노드 마진을 최소한 38 dB 이상 설정해야 한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제36권8A호
• /
• pp.702-711
• /
• 2011

본 논문은 IEEE 802.15.4 네트워크에서의 에너지 효율을 향상시키기 위해 위한 은닉 노드들 간의 신호 충돌 문제를 해결하기 위한 은닉 노드 인식 그룹핑(HAG: Hidden-Node-Aware Grouping) 알고리즘을 제안한다. HAG 알고리즘은 노드들 간 수식 신호의 에너지를 이용하여 은닉 관계에 있는 노드들을 파악하고, 그들을 서로 다른 그룹에 배정하는 방식으로 그룹핑을 완성하고 그룹별로 신호 전송 주기를 할당한다. HAG 알고리즘의 정확한 성능 측정 및 예측을 위해 다양한 네트워크 상황을 고려하여 처리량에 대한 분석적 성능 모델을 제시한다. HAG 알고리즘을 사용하지 않은 네트워크 환경에서는 은닉 관계가 있는 노드들의 수가 증가함에 따라 처리량이 급속히 저하되지만, HAG 알고리즘을 적용하면 이와 같은 성능 저하를 예방할 수 있음을 분석적 성능 모델과 더불어 시뮬레이션 결과를 통하여 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제9권1호
• /
• pp.27-44
• /
• 2000

The structure of neural networks is represented by a weighted directed graph with nodes representing units and links representing connections. Each link is assigned a numerical value representing the weight of the connection. In learning process, the values of weights are adjusted by errors. Following experiment results, the interval of adjusting weights, that is, epoch size influenced neural networks＇ performance. As epoch size is larger than a certain size, neural networks＇performance decreased drastically. And the number of hidden layer＇s node also influenced neural networks＇performance. The networks＇performance decreased as hidden layers have more nodes and then increased at some number of hidden layer＇s node. So, in implementing of neural networks the epoch size and the number of hidden layer＇s node should be decided by systematic methods, not empirical or heuristic methods.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권1B호
• /
• pp.8-15
• /
• 2008

CR(Cognitive Radio)은 우선 사용자 네트워크와 공존함으로써 주파수 효율을 극대화할 수 있는 기술이다. 이러한 CR 기술의 가장 우선해야 될 과제는 우선 사용자 시스템에 대한 보호이다. 이를 위해 CR 네트워크는 주기적으로 우선 사용자의 주파수 사용을 탐지하고 우선 사용자 시스템에 간섭을 주지 않기 위해 통신 파라미터를 조절하게 된다. 하지만 CR 네트워크의 특성상 스펙트럼 검출을 통해서도 발견되지 않는 우선 사용자인 HN(Hidden Node)가 존재하게 된다. 이러한 HN가 사용하는 무선 자원을 CR 네트워크에서는 유휴자원이라 판단함으로써 우선 사용자에게 간섭을 주는 문제가 발생하며, 이는 CR 네트워크의 올바른 운용을 방해하는 요인으로 작용한다. 따라서 CR 네트워크의 안전하고 올바른 운용을 위해서는 HN 문제를 해결할 수 있는 방법이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 이러한 HN 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시하며, 이에 대한 성능 평가를 수행하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.30-36
• /
• 2000

은닉노드는 주어진 문제에서 입력패턴(input pattern)들의 특징을 구분해주는 중요한 역할을 한다. 이 때문에 최적의 은닉노드 수로 구성된 신경망 구조가 성능에 가장 큰 영향을 주는 요인으로 중요성이 대두되고 있다. 그러나 역전파(back-propagation) 학습 알고리즘을 기반으로 하여 은닉노드 수를 결정하는데는 문제점이 있다. 은닉노드 수가 너무 적게 지정되면 주어진 입력패턴을 충분히 구분할 수 없게 되어 완전한 학습이 이루어지지 않는 반면, 너무 많이 지정하면 불필요한 연산의 실행과 기억장소의 낭비로 과적응(overfitting)이 일어나 일반성이 떨어져 인식률이 낮아지기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 백 프로퍼게이션 알고리즘을 이용하여 학습을 수행하는 다층 신경망의 학습오차 감소와 수렴율 개선을 위하여 신경망을 구성하는 매개변수를 가지고 은닉노드의 특징 값을 구하고, 그 값은 은닉노드를 제거(pruning)하기 위한 평가치로 사용된다. 구해진 특징 값 중 최대 값과 최소 값을 갖는 노드를 감소(pruning)대상에서 제외하고 나머지 은닉노드 특징 값의 평균과 각 은닉노드의 특징 값을 비교하여 평균보다 작은 특징 값을 갖는 은닉노드를 pruning시키므로서 다층 신경망의 최적 구조를 결정하여 신경망의 학습 속도를 개선하고자 한다.

• 정보학연구
• /
• 제5권2호
• /
• pp.55-67
• /
• 2002

본 논문에서는 학습계수를 발생한 오차에 따라서 적응적으로 갱신할 수 있는 학습알고리즘에 은닉 노드의 수를 다양하게 변화시킬 수 있는 적응 역 전파(Back Propagation) 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 국소점을 벗어날 수 있는 것으로 기대되고, 수렴환경에 알맞은 은닉 노드의 수를 설정할 수 있다. 모의실험에서는 두 가지의 학습패턴을 가지고 실험하였다. 하나는 X-OR 문제에 대한 학습과 또 다른 하나는 $7{\times}5$ 도트 영문자 폰트에 에 대한 학습이다. 두 모의실험에서 국소 점으로 안주할 확률은 감소하였다. 또한, 영문자 폰트 학습에서의 신경회로망은 기존의 역 전파 알고리즘과 HNAD 알고리즘에 비하여 약 41.56%~58.28%정도 학습효율이 향상됨을 고찰하였다.

• 정보처리학회논문지C
• /
• 제16C권1호
• /
• pp.133-142
• /
• 2009

이 논문에서는 은닉 노드(hidden node)들이 있는 환경에서 IEEE 802.15.4의 성능을 정확하게 예측할 수 있는 수학적 모델을 제시한다. 기존의 802.15.4 성능 분석을 위한 수학적 모델은 은닉 노드들이 없는, 즉 모든 노드들은 다른 노드들의 전송 상태를 측정할 수 있는 이상적인 상황만을 고려하였다. 그러나 노드들의 배치에 따라서 은닉 노드들이 빈번하게 발생할 수 있어, 기존의 모델들은 현실적 환경에서 802.15.4의 성능을 정확히 측정하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이 논문에서 제안한 모델은 기존의 802.15.4의 성능 모델에 은닉노드의 성능 영향 모델을 추가하였다. 제안한 802.15.4의 수학적 성능 모델에 의하면 작은 은닉 노드의 수에 의해 성능이 급격하게 저하된다. 일례로 전체 노드의 5%가 은닉노드일 때 802.15.4의 성능이 최대 62% 저하된다. 이러한 예측한 결과는 ns-2의 시뮬레이션 결과와 비교할 때, 최대 6%의 오류한도에서 동일하다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제33권12B호
• /
• pp.1066-1074
• /
• 2008

본 논문에서는 충돌이 잦은 무선 저속 Personal Area Network에서 펄스 (pulse) 신호를 이용한 효율적인 그룹폴링 알고리즘을 제안한다. 현재 IEEE 802.15.4 (LR-WPAN) 표준은 저속, 저가, 저 전력 소모를 목표로 한다. 하지만, 최근 LR-WPAN (Low Rate Wireless PAN)의 응용범위가 확대되고 이에 따라 잦은 충돌이 발생하는 상황 또한 늘어나고 있다. 여기서 충돌의 대부분은 '히든노드 문제'로 인하여 발생되고 이는 CSMA/CA 만으로 해결하기 어렵고 연속해서 일어날 경우 네트워크 성능을 크게 저하시킨다. 또한, 현재 히든노드 충돌에 관한 대부분의 연구는 연속된 충돌이 잦은 상황에서 많은 채널 낭비를 유발한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 잦은 충돌 상황이 발생하였을 때 이미 그룹핑 되어 있는 PAN을 전제로 펄스신호를 이용하여 각 그룹에게 채널 할당과 순서를 정해주고 할당 받은 그룹의 노드들만 경쟁 시킨다. 이에 따라 데이터를 보내기 위해 경쟁하는 노드의 수가 현저히 줄어 연속된 충돌을 줄이고, 충돌로 인한 채널낭비와 낮은 데이터 전송률이 보다 향상되어, 잦은 충돌로 인한 네트워크의 손상을 막는다. 이러한 성능 향상을 NS-2 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제16권1호
• /
• pp.81-91
• /
• 2014

This paper proposes hidden-node aware grouping (HAG) algorithm to enhance the performance of institute of electrical and electronics engineers (IEEE) 802.15.4 networks when they undergo either severe collisions or frequent interferences by hidden nodes. According to the degree of measured collisions and interferences, HAG algorithm dynamically transforms IEEE 802.15.4 protocol between a contention algorithm and a contention-limited one. As a way to reduce the degree of contentions, it organizes nodes into some number of groups and assigns each group an exclusive per-group time slot during which only its member nodes compete to grab the channel. To eliminate harmful disruptions by hidden nodes, especially, it identifies hidden nodes by analyzing the received signal powers that each node reports and then places them into distinct groups. For load balancing, finally it flexibly adapts each per-group time according to the periodic average collision rate of each group. This paper also extends a conventional Markov chain model of IEEE 802.15.4 by including the deferment technique and a traffic source to more accurately evaluate the throughput of HAG algorithm under both saturated and unsaturated environments. This mathematical model and corresponding simulations predict with 6%discrepancy that HAG algorithm can improve the performance of the legacy IEEE 802.15.4 protocol, for example, even by 95% in a network that contains two hidden nodes, resulting in creation of three groups.