최근 이동 단말 사용자의 수가 급증함에 따라 네트워크 트래픽을 줄여 신속한 호 설정을 가능하게 하는 것이 중요하게 되었다. 이러한 목적을 달성하기 위하여, 빈번하게 호 요청을 하는 이동 단말들에 대해서는 캐쉬를 사용하는 기법이 제안되었다. 그러나, 기존의 캐쉬 기법은 낮은 캐쉬 실패와, 캐쉬 실패 발생시 불필요한 네트워크 지연을 초래하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이동 단말 사용자들이 이동 지역성을 가진다는 점을 이용하여 캐쉬 실패가 발생하더라도 HLR까지 질의하지 않고 포워딩 포인터를 따라 인접 VLR들을 질의하게 함으로써 시스템 전반적으로 위치 질의 비용을 줄여 신속한 호 설정을 가능하게 한다. 이는 HLR로 집중되는 네트워크 트래픽을 감소시켜 PCS 네트워크 사용자들에게 보다 나은 QoS를 제공하는데 이용될 수 있다. 아울러 제안하는 기법이 기존의 위치 관리 기법들보다 위치 관리비용 측면에서 보다 효율적임을 수학적 성능 분석 모델을 통하여 보인다.
개인 통신 서비스에서 주된 당면 문제중의 하나는 위치를 자주 이동하는 많은 이동 단말기들의 위치를 찾는 것이다. 위치 관리를 성취하기 위하여 많은 네트워크 신호처리 트래픽과 데이터베이스 질의가 요구된다. 다수의 정책들은 이동 단말기의 현재 위치를 저장하기 위하여 위치 레지스터 데이터베이스를 사용하고, 그 위치 레지스터의 고장에 대해 약점을 가지고 있다. 이 논문에서, 우리는 위치 레지스터들의 고장을 포용하는 분산 홈 위치 레지스터를 갖는 결함 포용 전방 포인터 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성공을 분석적 모델로 평가하고, Biaz의 우회 전방 정책, 두개 경로 전방 정책과 성능을 비교한다.
Air Quality Index (AQI) is a pointer to broadcast short term air quality. This paper presents one day ahead AQI forecasting on seasonal basis for three major cities in Maharashtra State, India by using Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Programming (GP). The meteorological observations & previous AQI from 2005-2008 are used to predict next day's AQI. It was observed that GP captures the phenomenon better than ANN and could also follow the peak values better than ANN. The overall performance of GP seems better as compared to ANN. Stochastic nature of the input parameters and the possibility of auto-correlation might have introduced time lag and subsequent errors in predictions. Spectral Analysis (SA) was used for characterization of the error introduced. Correlational dependency (serial dependency) was calculated for all 24 models prepared on seasonal basis. Particular lags (k) in all the models were removed by differencing the series, that is converting each i'th element of the series into its difference from the (i-k)"th element. New time series is generated for all seasonal models in synchronization with the original time line & evaluated using ANN and GP. The statistical analysis and comparison of GP and ANN models has been done. We have proposed a promising approach of use of GP coupled with SA for real time prediction of seasonal multicity AQI.
본 논문에서는 무선 모바일 애드 혹 네트워크상에서 스트리밍 미디어 서비스 향상을 위한 프록시 기반 캐싱 최적화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 WLAN상에서 미디어 서버와 노드들 간의 통신을 위해 프록시를 사용하며, 프록시는 무선 엑세스 포인터 근처에 설치한다. 그리고 캐싱 최적화가 수행되도록 NFCO(non-full cache optimization)과 CFO(cache full optimization)기법을 제안한다. NFCO와 CFO는 프록시에서 스트리밍이 수행될 때 캐시의 성능을 최적화하기 위해 사용된다. 제안된 기법의 성능을 알아보기 위하여 본 논문에서는 제안된 기법과 서버-중심 스트리밍 기법, 그리고 전송율 왜곡 스트리밍 기법과의 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 제안된 기법이 서버-중심 스트리밍 기법과 전송율 왜곡 스트리밍 기법에 비해서 최적화 성능이 우수함을 알게 되었다.
본 논문에서는 소프트 컴퓨팅 기법을 이용한 새로운 근전도 신호 패턴 분류 방법을 제안한다. 재활 로봇시스템에서 기존에 사용되었던 여러 가지 입력 장치(음성, 레이저 포인터, 키패드, 3차원 입력기 등)에 비해 근전도 신호를 이용한 방식이 가지는 장점을 서술한다. 기존의 근전도 신호 분류 방법의 문제점인 사용자 의존성을 줄이기 위해 제안한 사용자 독립적인 특징 선택 방법에 대해 상술한다. 선택된 특징 집합을 이용하여 퍼지 패턴 분류기 및 퍼지 최대-최소 신경망을 구성하여 학습 전(퍼지 패턴 분류기)과 학습 후(퍼지 최대-최소 신경망)에 각각 83%와 90%의 분류 성공률을 얻어 제안된 방법의 유용성을 확인할 수 있었다.
클러스터 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 Myrinet과 같은 고성능 통신망 인터페이스가 필수적이다. 그러나 Myrinet에서 동작하는 저수준 통신 계층들은 각기 고유한 통신 방식을 사용하므로 호환성이 떨어진다. 따라서 MPI와 같은 통신 프로그래밍 표준을 효율적으로 구현하여 응용프로그램 수준에서 고성능과 호환성을 동시에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 VMMC 통신 계층을 기반으로 MPI를 구현하였다. VMMC의 직접 저장 방식은 MPI의 Send/Recv 방식을 지원하기에 적합하지 않지만 본 논문에서는 두 가지 통신 방식을 변화하기 위한 송수신 큐 구조를 설계하고 늦은 위치 갱신, 선택적 무복사 전송 등의 최적화 기법을 적용함으로써 높은 전송성능을 얻는다. MPI-VMMC의 최대 전송 대역폭은 90.7Mbytes/sec이며 이는 VMMC 통신 계층의 최대 전송 성능의 95%에 달한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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