본 논문은 투영 행렬을 이용한 높은 채널 용량을 획득할 수 있는 사용자 선택 기법을 제안한다. 기존의 Frobenius norm기반의 사용자 선택 기법이 다수의 사용자를 선택할수록 정확도가 감소하는 점을 투영 행렬의 근사화 형태를 이용하여 개선하였다. Flop count를 이용한 제안 기준의 계산복잡도를 분석하였고, 모의 실험을 통하여 안테나 구성에 따른 획득 가능한 채널 용량에 대해서 비교하였다. 모의 실험 결과를 통해 제안한 사용자 선택 기법이 더 높은 채널 용량을 획득하는 것을 확인하였다.
AS(Autonomous System) 안에서 라우터들끼리 라우팅 정보를 주고 받기 위한 내부용 라우팅 프로토콜(IGP : Interior Gateway Protocol)인 RIP, EIGRP, OSPF에 대하여 metric을 이용한 경로선택 방법들이 연구되고 있으나, 학습자들이 이론으로 이해한 내용을 실습을 통해 검증하는 구현 사례는 많지 않았다. 각 라우팅 프로토콜별로 해당 토폴로지에 기반 한 Cost value를 이론적으로 계산하여 Best Path를 결정한 후, 시뮬레이터 상에서 가상망을 구현하여 각 Routing Protocol 별로 경로선택을 검증한 결과와 서로 일치함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 학습방안을 활용하면 라우팅 프로토콜의 경로선택 과정을 체계적으로 이해할 수 있어 우수한 학습 결과를 성취할 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1406-1423
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2014
Multi-mode device which combines multiple access technologies into a device will offer more cost-effective solution than a sole access implementation. Its concurrent multipath transfer (CMT) technology can transmit media flows over multiple end-to-end paths simultaneously, which is essential to select at least two paths from all available paths. At real networks, different paths are likely to overlap each other and even share bottleneck, which can weaken the path diversity gained through CMT. Spurred by this observation, it is necessary to select multiple independent paths as much as possible to avoid underlying shared bottleneck between topologically joint paths. Recent research in this context has shown that different paths with shared bottleneck can weaken the path diversity gained through CMT. In our earlier work, a grouping-based multipath selection (GMS) mechanism is introduced and developed. However, how to estimating the selection is still to be resolved. In this paper, we firstly introduce a Selection Correctness Index (SCI) to evaluate the correctness of selection results in actual CMT experiment. Therefore, this metric is helpful to discuss and validate the accuracy of the output paths. From extensive experiments with a realized prototype, the proposed scheme provides better evaluation tool and criterion in various network conditions.
Journal of information and communication convergence engineering
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제22권3호
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pp.207-214
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2024
In wireless sensor networks, the implementation of routing protocols is crucial owing to their limited computational capacities. Tree routing is a suitable method in wireless sensors owing to its minimal routing overhead. However, single-hop metric schemes, such as hop count, cause congestion at specific nodes, whereas multiple metric schemes cannot control dynamically changing network environments. To address these issues, we propose a scheme to implement enhanced tree routing with adaptive metrics based on hop count. This approach assigns different weights to metrics to select suitable parent nodes based on hop count. The parent-selection algorithm utilizes hop count, buffer occupancy, and received signal strength indicator (RSSI) as metrics. This study evaluates the performance through simulation scenarios to analyze whether improvements can be made to address problems encountered in traditional tree routing. The performance metrics include packet delivery speed, throughput, and end-to-end delay, which vary depending on the volume of network traffic.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권1호
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pp.133-151
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2019
In order to achieve faster content distribution speed and stronger fault tolerance, a P2P peer can connect to multiple peers in parallel and receive chunks of the data simultaneously. A critical issue in this environment is selecting a set of nodes participating in swarming sessions. Previous related researches only focus on performance metrics, such as downloading time or the round-trip time, but in this paper, we consider a new performance metric which is closely related to the network and propose a peer selection algorithm that produces the set of peers generating optimal worst link stress. We prove that the optimal algorithm is practicable and has the advantages with the experiments on PlanetLab. The algorithm optimizes the congestion level of the bottleneck link. It means the algorithm can maximize the affordable throughput. Second, the network load is well balanced. A balanced network improves the utilization of resources and leads to the fast content distribution. We also notice that if every client follows our algorithm in selecting peers, the probability is high that all sessions could benefit. We expect that the algorithm in this paper can be used complementary to existing methods to derive new and valuable insights in peer-to-peer networking.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권2호
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pp.185-192
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2009
In wireless mesh networks multi-rate technology environment, a mesh node can dynamically modify the data transmission rate on a particular link, in response to link distance, or more accurately, the perceived SNR ratio between neighbor nodes. In such networks, existing route selection schemes use a link quality metric. Thus, these schemes may easily result in the network being overloaded. In this paper, a new route metric is proposed; it considers both per-hop service delay and link quality at mesh nodes. In addition, the Load-Aware AODV (LA-AODV) protocol using the proposed metric is presented. The performance evaluation is performed by simulation using the OPNET simulator. It is demonstrated that the LA-AODV protocol outperforms the existing routing protocols using other existing route metrics in multi-rate WMN environment.
소프트웨어 기술의 급속한 발전으로 컴포넌트 개발방법론은 많이 연구되었으나 컴포넌트의 품질을 구매자 관점에서 종합적이고 체계적으로 비교 및 평가하는 선정기법에 대한 연구가 미약한 상황이다. 지금까지 대부분의 컴포넌트 품질평가 방법은 객체지향의 척도를 기반으로 한 개발자 관점의 평가 방법이었으나 본 논문에서는 구매자 관점에서 최적의 상용컴포넌트를 선정하기 위한 기법으로 MCDM(Multiple Criteria Decision Making)기법을 활용한 4단계 선정 절차와 평가기준을 제시하였다. 상용컴포넌트의 품질은 국제표준(IS0/IEC 9126)에서 규정하고 있는 6가지 중요한 품질 특성 중에서 기능성, 효율성, 사용성을 고려하였으며 현재 인터넷상에서 판매하고 있는 상용 EJB 컴포넌트들에 대한 실증적 분석을 통하여 본 논문에서 제시한 상용컴포넌트 선정기법이 최적의 상용컴포넌트를 선택하는데 적용 가능한 것임을 보여준다.
본 논문은 듀티사이클 기반의 무선센서네트워크에서 에너지 효율성을 높이고 시간 지연을 줄일 수 있는 경로설정을 위해 새로운 라우팅 메트릭을 고안하고 이를 활용한 라우팅 프로토콜을 제안한다. 듀티사이클을 고려한 새로운 라우팅 메트릭인 EDW 메트릭을 사용함으로써 에너지 효율적이며 저지연의 경로를 설정할 수 있다. 본 논문에서는 새로운 라우팅 메트릭을 적용하는 크로스레이어 기반의 다중경로 라우팅 프로토콜을 제안하고 실험을 통해 낮은 전송 지연시간과 적은 에너지소비를 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권2호
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pp.113-122
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2015
Feature subset selection is as a pre-processing step in learning algorithms. In this paper, we propose an efficient algorithm, ModifiedFAST, for feature subset selection. This algorithm is suitable for text datasets, and uses the concept of information gain to remove irrelevant and redundant features. A new optimal value of the threshold for symmetric uncertainty, used to identify relevant features, is found. The thresholds used by previous feature selection algorithms such as FAST, Relief, and CFS were not optimal. It has been proven that the threshold value greatly affects the percentage of selected features and the classification accuracy. A new performance unified metric that combines accuracy and the number of features selected has been proposed and applied in the proposed algorithm. It was experimentally shown that the percentage of selected features obtained by the proposed algorithm was lower than that obtained using existing algorithms in most of the datasets. The effectiveness of our algorithm on the optimal threshold was statistically validated with other algorithms.
Journal of information and communication convergence engineering
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제15권1호
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pp.53-61
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2017
The preferred feature selection methods for text classification are filter-based. In a common filter-based feature selection scheme, unique scores are assigned to features; then, these features are sorted according to their scores. The last step is to add the top-N features to the feature set. In this paper, we propose an improved global feature selection scheme wherein its last step is modified to obtain a more representative feature set. The proposed method aims to improve the classification performance of global feature selection methods by creating a feature set representing all classes almost equally. For this purpose, a local feature selection method is used in the proposed method to label features according to their discriminative power on classes; these labels are used while producing the feature sets. Experimental results obtained using the well-known 20 Newsgroups and Reuters-21578 datasets with the k-nearest neighbor algorithm and a support vector machine indicate that the proposed method improves the classification performance in terms of a widely known metric ($F_1$).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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