Most of the recent researches for ATM switches have been based on multistage interconnection network known as regularity and self-routing property. These networks can switch packets simultaneously and in parallel. However, they are blocking networks in the sense that packet is capable of collision with each other Mainly Banyan network have been used for structure. There are several ways to reduce the blocking or to increase the throughput of banyan-type switches: increasing the internal link speeds, placing buffers in each switching node, using multiple path, distributing the load evenly in front of the banyan network and so on. Therefore, this paper proposes the use of recirculating shuffle-exchange network to reduce the blocking and to improve hardware complexity. This structures are recirculating shuffle-exchange network as simplified in hardware complexity and Rank network with tree structure which send only a packet with highest priority to the next network, and recirculate the others to the previous network. after it decides priority number on the Packets transferred to the same destination, The transferred Packets into banyan network use the function of self routing through decomposition and composition algorithm and all they arrive at final destinations. To analyze throughput, waiting time and packet loss ratio according to the size of buffer, the probabilities are modeled by a binomial distribution of packet arrival. If it is 50 percentage of load, the size of buffer is more than 15. It means the acceptable packet loss ratio. Therefore, this paper simplify the hardware complexity as use of recirculating shuffle-exchange network instead of bitonic sorter.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.9
no.3
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pp.35-50
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2007
In a data centric sensor network, a sensor node to store data is determined by the measured data value of each sensor node. Therefore, if the same data occur frequently, the energy of the sensor node to store the data is exhausted quickly due to the concentration of loads. And if the sensor network is extended, the communication cost for storing data and processing queries is increased, since the length of the routing path for them is usually in the distance. However, the existing researches that generally focus on the efficient management of data storing can not solve these problems efficiently. In this paper, we propose a NUNS(Non-Uniform Network Split) method that can distribute loads of sensor nodes and decrease the communication cost caused by the sensor network extension. By dividing the sensor network into non-uniform partitions that have the minimum difference in the number of sensor nodes and the splitted area size and storing the data which is occurred in a partition at the sensor nodes within the partition, the NUNS can distribute loads of sensor nodes and decrease the communication cost efficiently. In addition, by dividing each partition into non-uniform zones that have the minimum difference in the splitted area size as many as the number of the sensor nodes in the partition and allocating each of them as the processing area of each sensor node, the NUNS can protect a specific sensor node from the load concentration and decrease the unnecessary routing cost.
The growing demand for customer-response, made-to-order manufacturing and satisfactory delivery are stimulating the importance of commercial fleet management problem. Moreover, the rapid transformation to the customer-oriented multi-frequency, relatively small fleet, such as home delivery and Perishable goods, requiring prompt delivery and advanced real-time operation of vehicle fleets. In this paper we consider the vehicle routing problem(VRP) to minimize delivery completion time which is equal to the time that last customer wait for the vehicle in fleet operation. The mathematical formulation is different from those for the classical VRP which is minimizing cost/distance/time by running vehicles in manager's point of view. The key aspect of this model is not considering the return time from the last customer to depot in every vehicle path. Thereby, the vehicle dispatcher can afford to dynamically respond to customer demand and vehicle availability. The customer's position concerned with minimizing waiting time that may be applied for the delivery of product required freshness or delivery time. Extensive experiments are carried out to compare the performance of minimizing delivery completion time by using the ILOG Solver which has the advantage of solving quickly an interim solution very near an optimal solution. The experimental results show that the suggested model can easily find near optimal solution in a reasonable computational time under the various combination of customers and vehicles.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.5
no.3
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pp.27-45
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2010
It is strongly believed that multicast will become one of the most promising services on internet for the next generation. Multicast service can be deployed either on network-layer or application-layer. IP multicast (network-layer multicast) is implemented by network nodes (i.e., routers) and avoids multiple copies of the same datagram on the same link. Despite the conceptual simplicity of IP multicast and its obvious benefits, it has not been widely deployed since there remain many unresolved issues. As an alternative to IP multicast, overlay multicast (application-layer multicast) implements the multicast functionality at end hosts rather than routers. This may require more overall bandwidth than IP multicast because duplicate packets travel the same physical links multiple times, but it provides an inexpensive, deployable method of providing point-to-multipoint group communication. In this paper we develop an efficient method applied greedy algorithm for solving two models of overlay multicast routing protocol that is aimed to construct MDST (Minimum Diameter Spanning Tree : minimum cost path from a source node to all its receivers) and MST (Minimum Spanning Tree : minimum total cost spanning all the members). We also simulate and analyze MDST and MST.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.27-30
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2012
In the Cluster-Based Routing Protocol (CBRP) a cluster header in each cluster should be elected. The cluster headers consume energy much more than other nodes because they manage and operate all of mobile nodes in their cluster. The traditional CBRP elects a cluster header without considering the remaining electric energy of each node. So, there exists problems that the cluster header has short average lifetime, and another cluster header should be elected again frequently. In this paper, we propose the improved protocol which prolongs the lifetime of the cluster header, decreases of header re-elected problem, decreases of header re-elected problem and enhances the stability of the path. In order to achieve this, when a cluster header is elected in a cluster, the remaining electric energies of all the nodes are compared with one another, and the node with the highest energy is elected as the cluster header. Also, the node with the second highest energy is elected as the second header. If the elected cluster header is unable to perform the role of the cluster header because the remaining energy level goes low, it sends a beacon message to neighbor member nodes and the second header will serve as the cluster header.
Although IoT systems are used in a variety of heterogeneous environments as cloud environments develop, all IoT devices are not provided with reliable protocols and services. This paper proposes an IoT data management technique that can extend the IoT cloud environment to an n-layer multi-level structure so that information collected from different heterogeneous IoT devices can be efficiently sorted and processed. The proposed technique aims to classify and process IoT information by transmitting routing information and weight information through wireless data link data collected from heterogeneous IoT devices. The proposed technique not only delivers information classified from IoT devices to the corresponding routing path but also improves the efficiency of IoT data processing by assigning priority according to weight information. The IoT devices used in the proposed technique use each other's reliable protocols, and queries for other IoT devices locally through a local cloud composed of hierarchical structures have features that ensure scalability because they maintain a certain cost.y channels of IoT information in order to make the most of the multiple antenna technology.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.4
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pp.35-42
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2011
Link quality assessment is a crucial part of sensor network formation to stably operate large-scale wireless sensor networks (WSNs). A stability of path consisting of several nodes strongly depends on all link quality between pair of consecutive nodes. Thus it is very important to assess the link quality on the stage of building a routing path. In this paper, we present a link quality assessment method, Hybrid Link Quality Metric (HQLM), which uses both of LQI and RSSI from RF chip of sensor nodes to minimize set-up time and energy consumption for network formation. The HQLM not only reduces the time and energy consumption, but also provides complementary cooperation of LQI and RSSI. In order to evaluate the validity and efficiency of the proposed method, we measure PDR (Packet Delivery Rate) by exchanging multiple messages and then, compare PDR to the result of HQLM for evaluation. From the research being carried out, we can conclude that the HQLM performs better than either LQI- or RSSI-based metric in terms of recall, precision, and matching on link quality.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.4
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pp.71-81
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2010
In grid system, Task scheduling based on list scheduling models has showed low complexity and high efficiency in fully connected processor set environment. However, earlier schemes did not consider sufficiently the communication cost among tasks and the composition process of lightpath for communication in optical gird environment. In this thesis, we propose LSOG (Leveling Selection in Optical Grid) which sets task priority after forming a hierarchical directed acyclic graph (DAG) that is optimized in optical grid environment. To determine priorities of task assignment in the same level, proposed algorithm executes the task with biggest communication cost between itself and its predecessor. Then, it considers the shortest route for communication between tasks. This process improves communication cost in scheduling process through optimizing link resource usage in optical grid environment. We compared LSOG algorithm with conventional ELSA (Extended List Scheduling Algorithm) and SCP (Scheduled Critical Path) algorithm. We could see the enhancement in overall scheduling performance through increment in CCR value and smoothing network environment.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.44
no.1
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pp.113-121
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2007
Commonly, in the Sensor Network that composed with multiple nodes uses Ad-hoc protocol to communicate each other. Each sensed data packets are collected by base node and processed by Host PC. But the Ad-hoc protocol is too vulnerable to Sinkhole attack, where the intruder attracts surrounding nodes with unfaithful routing information, and then performs selective forwarding or changes the data passing through it. The Sinkhole attack increases overhead over the network and boosts energy consumption speed to decrease network's life time. Since the other attacks can be easily adopted through sinkhole attack, the countermeasure must be considered carefully. In this paper, we proposed the Hop-depth algorithm that detects intruder in Sinkhole attack and colluded nodes. First, the proposed algorithm makes list of suspected nodes and identifies the real intruder in the suspected node list through the Hop-depth count value. And recalculates colluder's path information to find the real intruder. We evaluated the performance of the proposed algorithm using NS2. We compared and analyzed the success ratio of finding real intruder, false positive ratio, false negative ratio, and energy consumption.
In order to reach Ultra-Reliable Low-Latency communication, one of 5G aims, Multi-access Edge Computing paradigm was born. The idea of this paradigm is to bring cloud computing technologies closer to the network edge. User services are hosted in multiple Edge Clouds, deployed at the edge of the network distributedly, to reduce the service latency. For mobile users, migrating their services to the most proper Edge Clouds for maintaining a Quality of Service is a non-convex problem. The service migration problem becomes more complex in high mobility scenarios. The goal of the study is to observe how user mobility affects the selection of Edge Cloud during a fixed mobility path. Mobility-Aware Service Migration (MASM) is proposed to optimize service migration based on two main parameters: routing cost and service migration cost, during a high mobility scenario. The performance of the proposed algorithm is compared with an existing greedy algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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