The scheme for recognizing the channel availability is one of the most important research issues in cognitive radio systems utilizing unused frequency bands. In this paper, we propose a novel scheme of selecting sensing channel in order to improve the sensing ability of frequency status in cognitive radio ad hoc networks. To fully exploit the sensing ability of each cognitive radio user, we adopt a master for a cluster which is made of several cognitive radio users. By gathering and analyzing the sensing information from cognitive radio users in the cluster, the cooperative sensing is realized. Since the transmission range of a licensed user is limited, it is possible that a master determines different sensing channels to each cognitive radio users based on their location. By making cognitive radio users sense different channels, the proposed scheme can recognize the state of wireless spectrum fast and precisely. Using the simulation, we compare the performance of the proposed scheme with those of two different compared schemes that one makes cognitive radio users recognize the frequency status based on their own sensing results and the other shares frequency status information but does not utilize the location information of licensed user. Simulation results show that the proposed scheme provides available channels as many as possible while detecting the activation of licensed user immediately.
IETF has proposed integrated services model(Int-Serv) and differentiated service(Diff-Serv) to supply IP QoS in Internet[1][2]. Int-Serv model uses state information of each IP flow, so satisfies QoS according to traffic characteristics, but increases the amount of flow state information with increasing flow number. Diff-Serv uses PHP(Per Hop Behaviour) and there are well-defined classes to provide differentiated traffics with different services according to delay and loss sensitivity. Diff-Serv model can provide diverse services in Internet because of having no the state and signal information of each flow. As MPLS uses the packet forwarding technology based on label, it implements the forwarding engine of high performance easily. The MPLS can set up the path having different and variable bandwidth and assign each path to particular CoS (Class of Service). Therefore it is possible to support the Diff-Serv model of well- defined classes that can provide the differentiated traffic with different services according to delay and loss sensitivity in IP QoS models of IETF. In this paper we propose a scheme that can accommodate Diff-Serv model to provide QoS. The system performance has been estimated by scheduling plan according to traffic classes.
Soft real-time applications such as multimedia feature highly variable processor requirements and probabilistic guarantees on deadline misses, meaning that each task in the application meets its deadline with a given probability. Thus, for such soft real-time applications, a system designer may want to improve the system utilization by allocating to each task a processor time less than its worst-case requirement, as long as the imposed probabilistic timing constraint is met. In this case, however, we have to address how to schedule jobs of a task that require more than (or, overrun) the allocated processor time to the task. In this paper, to address the overrun problem, we propose an overrun control method, which probabilistically controls the execution of overrunning jobs. The proposed overrun control method probabilistically allows overrunning jobs to complete for better system utilization, and also probabilistically prevents the overrunning jobs from completing so that the required probabilistic timing constraint for each task can be met. In the paper, we show that the proposed method outperforms previous methods proposed in the literature in terms of the overall deadline miss ratio, and that it is possible to synthesize the scheduling parameters of our method so that all tasks can meet the given probabilistic timing constraints.
Time synchronization algorithm in wireless sensor networks is essential to various applications such as object tracking, data encryption, duplicate detection, and precise TDMA scheduling. This paper describes CDRS that is a time synchronization algorithm using the Clock Drift rate and Reference Signals between two sensor nodes. CDRS is composed of two steps. At first step, the time correction is calculated using offset and the clock drift rate between the two nodes based on the LTS method. Two nodes become a synchronized state and the time variance can be compensated by the clock drift rate. At second step, the synchronization node transmits reference signals periodically. This reference signals are used to calculate the time difference between nodes. When this value exceeds the maximum error tolerance, the first step is performed again for resynchronization. The simulation results on the performance analysis show that the time accuracy of the proposed algorithm is improved, and the energy consumption is reduced 2.5 times compared to the time synchronization algorithm with only LTS, because CDRS reduces the number of message about 50% compared to LTS and reference signals do not use the data space for timestamp.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.4A
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pp.336-344
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2005
Discrete Wavelet Transform(DWT) is the oncoming generation of compression technique that has been selected for MPEG4 and JEPG2000, because it has no blocking effects and efficiently determines frequency property of temporary time. In this paper, we propose an efficient bit-serial architecture for the low-power and low-complexity DWT filter, employing two-channel QMF(Qudracture Mirror Filter) PR(Perfect Reconstruction) lattice filter. The filter consists of four lattices(filter length=8) and we determine the quantization bit for the coefficients by the fixed-length PSNR(peak-signal-to-noise ratio) analysis and propose the architecture of the bit-serial multiplier with the fixed coefficient. The CSD encoding for the coefficients is adopted to minimize the number of non-zero bits, thus reduces the hardware complexity. The proposed folded 1D DWT architecture processes the other resolution levels during idle periods by decimations and its efficient scheduling is proposed. The proposed architecture requires only flip-flops and full-adders. The proposed architecture has been designed and verified by VerilogHDL and synthesized by Synopsys Design Compiler with a Hynix 0.35$\mu$m STD cell library. The maximum operating frequency is 200MHz and the throughput is 175Mbps with 16 clock latencies.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.2B
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pp.36-43
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2005
This paper suggests a method to effectively apply an application model of fuzzy-neural network to the optimal load distribution algorithm, considering the complication and non-linearity of the web server environment. We use the clustering web server in the linux system and it consists of a load balancer that distributes the network loads and some of real servers that processes the load and responses to the client. The previous works considered only with the scrappy decision information such as the connections. That is, since the distribution algorithm depends on the input of the whole network throughput, it was proved inefficient in terms of performance improvement of the web server. With the proposed algorithm, it monitors the whole states of both network input and output. Then, it infers CPU and memory states of each real server and effectively distributes the requests of the clients. In this paper, the proposed model is compared with the previous method through simulations and we analysis the results to develop the optimal and intelligent load balancing model.
Due to recent rapid deployment of Internet streaming service and digital broadcasting service, the issue of how to efficiently support streaming workload in so called "Internet Home Appliance" receives prime interests from industry as well as academia. The underlying dilemma is that it may not be feasible to put cutting edge CPU, boards, disks and other peripherals into that type of device. The primary reason is its cost. Usually, Internet Home Appliances has its dedicated usage, e.g. Internet Radio, and thus it does not require high-end CPU nor high-end Va subsystem. The same reasoning applies to I/O subsystem. In Internet Home Appliances dedicated to handle compressed moving picture, it is not equipped with high end SCSI disk with fast rotational speed. Thus, it is mandatory to devise elaborate software algorithm to exploit the available hardware resources and maximize the efficiency of the system. This paper presents our experiences in the design and implementation of a new multimedia file system which can efficiently deliver the required disk bandwidth for a periodic I/O workload. We have implemented the file system on the Linux operating system, and examined itsperformance under streaming I/O workload. The results of the study show that the proposed file system exhibits superior performance than the Linux Ext2 file system under streaming I/O workload. The result of this work not only contribute to advance the state f art file system technology for multimedia streaming but also put forth the software which is readily available and can be deployed. deployed.
The general solution for classification and regression problems can be found by matching and modifying matrices with the information in real world and then these matrices are teaming in neural networks. This paper treats primary space as a real world, and dual space that Primary space matches matrices using kernel. In practical study, there are two kinds of problems, complete system which can get an answer using inverse matrix and ill-posed system or singular system which cannot get an answer directly from inverse of the given matrix. Further more the problems are often given by the latter condition; therefore, it is necessary to find regularization parameter to change ill-posed or singular problems into complete system. This paper compares each performance under both classification and regression problems among GCV, L-Curve, which are well known for getting regularization parameter, and kernel methods. Both GCV and L-Curve have excellent performance to get regularization parameters, and the performances are similar although they show little bit different results from the different condition of problems. However, these methods are two-step solution because both have to calculate the regularization parameters to solve given problems, and then those problems can be applied to other solving methods. Compared with UV and L-Curve, kernel methods are one-step solution which is simultaneously teaming a regularization parameter within the teaming process of pattern weights. This paper also suggests dynamic momentum which is leaning under the limited proportional condition between learning epoch and the performance of given problems to increase performance and precision for regularization. Finally, this paper shows the results that suggested solution can get better or equivalent results compared with GCV and L-Curve through the experiments using Iris data which are used to consider standard data in classification, Gaussian data which are typical data for singular system, and Shaw data which is an one-dimension image restoration problems.
This study examined elements which could evaluate a container terminal logistics system from the viewpoint of supply chain management. This study derived the elements of a container terminal logistics system such as flexibility, reliability, responsiveness, and information sharing and 16 evaluation sub-items in the aspect of a supply chain. In the result of analysis, the weight between SCM elements of a container terminal logistics system was the highest in reliability(0.282), followed by flexibility(0.273), responsiveness(0.224), and information sharing(0.221). The conversion weight was calculated by combining the weight of elements of a container terminal logistics system and the weight of evaluation sub-items. The highest weight which was considered as the most important factor to evaluate a container terminal logistics system was work planning(berth, yard) of flexibility(0.081), followed by accurate fulfillment of container work schedule(ship, yard) and the optimum distribution and arrangement of equipment(QC, TC, YT)(0.079), stable works without damage of containers and ships(0.071), and preventive maintenance of equipment and operators' skill(0.070).
For a time-multiplexed FPGA, a circuit is partitioned into several subcircuits, so that they temporally share the same physical FPGA device by hardware reconfiguration. In these architectures, all the hardware reconfiguration information called contexts are generated and downloaded into the chip, and then the pre-scheduled context switches occur properly and timely. Typically, the size of the chip required to implement the circuit depends on both the maximum number of the LUT blocks required to implement the function of each subcircuit and the maximum number of micro-registers to store results over context switches in the same time. Therefore, many partitioning or synthesis methods try to minimize these two factors. In this paper, we present a new estimation technique to find the lower bound on the number of micro-registers which can be obtained by any synthesis methods, respectively, without performing any actual synthesis and/or design space exploration. The lower bound estimation is very important in sense that it greatly helps to evaluate the results of the previous work and even the future work. If the estimated lower bound exactly matches the actual number in the actual design result, we can say that the result is guaranteed to be optimal. In contrast, if they do not match, the following two cases are expected: we might estimate a better (more exact) lower bound or we find a new synthesis result better than those of the previous work. Our experimental results show that there are some differences between the numbers of micro-registers and our estimated lower bounds. One reason for these differences seems that our estimation tries to estimate the result with the minimum micro-registers among all the possible candidates, regardless of usage of other resources such as LUTs, while the previous work takes into account both LUTs and micro-registers. In addition, it implies that our method may have some limitation on exact estimation due to the complexity of the problem itself in sense that it is much more complicated than LUT estimation and thus needs more improvement, and/or there may exist some other synthesis results better than those of the previous work.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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