In order to support the mobility of the wireless devices, at least two APs (Access Points) must be arranged in a single AP area to maintain communication area. In the WLAN (Wireless LAN) environment, seamless handover is one of the most important issues in terms of effective utilization of wireless networks and maximization of services for users. On the other hand, SDN (Software-Defined Networking), which is emerging rapidly in recent years, is revolutionizing network management in terms of flexibility, fine control, and convenience. SDN originally reduces latency time or increases network robustness by real-time flow table control reducing or bypassing paths between switches in LAN-based data centers. In this study, we apply OpenFlow, a SDN platform focused on wired LAN, to a dense WLAN environment using legacy APs to implement and evaluate seamless handover for streaming services of digital contents.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.12
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pp.1135-1144
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2013
Deploying small cells is a reliable and influential solution to handle the skyrocketing traffic increase in the cellular network, and the small cell technology is evolving to ultra-dense network (UDN). In this paper we propose a small cell on/off algorithm with a simple but essential framework composed of access point (AP), user equipment (UE), and small cell controller (SCC). We propose Device-Assisted Networking for Cellular grEening (DANCE) algorithms that save the energy consumption by tying to minimize the number of turned-on APs while maintaining the network throughput. In doing so, SCC firstly gathers the feedback messages from UEs and then makes a decision including a set of turned-on APs and user association. DANCE algorithm has several variations depending on the number of bits of the UE's feedback message (1 bit vs. N bit), and is divided into AP-first, UE-first, or Proximity ON according to the criteria of selecting the turned-on APs. We perform extensive simulations under the realistic UDN environment, and the results confirm that the proposed algorithms, compared to the baseline, can significantly enhance the energy efficiency, e.g., more than a factor of 10.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.6
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pp.55-66
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2016
Power gating is one of effective techniques for reducing leakage current in semiconductor chip. However, power gating cell (PGC) which is used to switch the power source causes performance degradation and the associated reliability problem by increasing IR drop. However, the newly raised problem caused by different scaling properties between gates and metal wires demands additional considerations in power gating design. In this paper, we propose a robust cell placement based power gating design method for reducing the area for power gating cell and metal routing thus to meet IR drop requirement. Experimental results by applying the proposed techniques on the application processor for smartphone fabricated in 28nm CMOS process show that power gating cell area is reduced by 16.16% and maximum IR drop value is also decreased by 8.49% compared to existing power gating cell placement techniques.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.3
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pp.381-388
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2022
In instance segmentation, Mask-RCNN is mostly used as a base model. Increasing the performance of Mask-RCNN is meaningful because it affects the performance of the derived model. Mask-RCNN has a transform module for unifying size of input images. In this paper, to improve the Mask-RCNN, we apply deep-learning-based ASSR to the resizing part in the transform module and inject calculated scale information into the model using IM(Integration Module). The proposed IM improves instance segmentation performance by 2.5 AP higher than Mask-RCNN in the COCO dataset, and in the periment for optimizing the IM location, the best performance was shown when it was located in the 'Top' before FPN and backbone were combined. Therefore, the proposed method can improve the performance of models using Mask-RCNN as a base model.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.1
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pp.15-22
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2022
In order to improve the accuracy of the deep learning object detection technique, the effect of magnification rate conditions and seasonal factors on detection accuracy in aerial photographs and drone images was analyzed through experiments. Among the deep learning object detection techniques, Mask R-CNN, which shows fast learning speed and high accuracy, was used to detect the vehicle to be detected in pixel units. Through Seoul's aerial photo service, learning images were captured at different screen magnifications, and the accuracy was analyzed by learning each. According to the experimental results, the higher the magnification level, the higher the mAP average to 60%, 67%, and 75%. When the magnification rates of train and test data of the data set were alternately arranged, low magnification data was arranged as train data, and high magnification data was arranged as test data, showing a difference of more than 20% compared to the opposite case. And in the case of drone images with a seasonal difference with a time difference of 4 months, the results of learning the image data at the same period showed high accuracy with an average of 93%, confirming that seasonal differences also affect learning.
This experiment was conducted to investigate the effects of dietary supplementation of oriental herb extracts (Alpha $Plus^{(R)}$ (AP)+Dried Foxglove Powder (DFP)) on growth performance and proliferation of splenocytes in broiler chicken raised under low or high density stocking conditions. A total of 240 male broiler chicks were randomly divided into four treatment groups with three replicates composed of ten birds in low density stocking groups and thirty birds in high density stocking groups. The four treatment groups were as follows: Cl (low density without AP and DFP); T1 (low density with AP 0.2% and DFP 0.03%); C2 (high density without AP and DFP); T2 (high density with AP 0.2% and DFP 0.03%). The feed intake of the high density stocking group was significantly lower than that of low density stocking groups during overall experimental period (p<0.05). The body weight of high density stocking groups was lower than that of low density stocking groups (p<0.05). The decrease of feed intake and body weight gain in growing stage (7~25day) under the high density stocking condition seems to be recovered in final stage (26~34day). Meanwhile dietary supplementation of AP+DFP in low and high density stocking groups tended to have higher daily body weight gain than control groups. The proliferation of splenocytes in treatment groups was significantly higher than control groups (p<0.05). In conclusion, the result of the present study suggested that the oriental herb extracts (AP+DFP) could be used as an alternative feed additive resources to improve growth performance and immune activity in broiler chickens.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.2
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pp.289-309
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2022
In recent years, astronomy has been snowballing: including Higgs particle discovery, black hole imaging, extraterrestrial exploration, and deep space observation. Students are also largely interested in astronomy. The purpose of this study is to discover what needs to be improved in the current astronomy curriculum in light of recent scientists' researches and discoveries. We collected keywords from all papers published from 2011 to 2020 in four selected journals-ApJ, ApJL, A&A, and MNRAS- by R package to examine research trends. The curriculum contents were extracted by synthesizing the in-service teachers' coding results in the 2015 revised curriculum document of six subjects (Science, Integrated Science, Earth Science I, Earth Science II, Physics II, Convergence Science). The research results are as follows: first, keywords that appear steadily in astronomy are 'galaxies: formation, galaxy: active, star: formation, accretion, method: numerical.' Second, astronomy curriculum includes all areas except the 'High Energy Astrophysical Phenomena' area within the common science curriculum learned by all students. Third, it is necessary to review the placement of content elements by subject and grade and to consider introducing new concepts based on astronomy research keywords. This is an exploratory study to compare curriculum and the field of scientific research that forms the basis of the subject. We expect to provide implications for a future revision of the astronomy curriculum as a primary ground investigation.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.91-92
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2023
본 논문에서는 Yolov5와 Deepsort를 사용한 Tracking by detection을 구현하여 특정 영역을 통과하는 차량의 수를 집계하고, 각 차량의 추정속도를 계산하는 시스템을 구현한다. 실시간 객체 탐지 기능을 수행하는 Yolov5 모델의 학습에는 Kaggle의 개방 데이터인 '도요타 자동차 이미지'를 사용한다. 이미지 크기 640*640, 배치사이즈 16, Early stopping 플래그를 사용하여 학습했을때, Yolov5의 객체 탐지 성능은 정확도 98%, 정밀도 0.961, mAP 0.72을 보여주었다.
There have recently been various services that use indoor location estimation technologies. Representative methods of location estimation include fingerprinting and triangulation, but they lack accuracy. Various kinds of research which apply existing location estimation methods like AOA, TOA, and TDOA are being done to solve this problem. In this paper, we study the location estimation algorithm based on AOA using a RSSI difference in indoor environments. We assume that there is a single AP with four antennas, and estimate the angle of arrival based on the RSSI value to apply the AOA algorithm. To compensate for RSSI, we use a recursive averaging filter, and use the corrected RSSI and the Pythagorean theorem to estimate the angle of arrival. The results of the experiment, show an error of 18% because of the radiation pattern of the four non-directional antennas arranged at narrow intervals.
Along with the rapid development of the wireless network (Wireless Network) technology for secure wireless communications, security problems have emerged as an important issue. In order to operate the wireless network intrusion detection system detects the agent installed on each wireless node should be. Ad-hoc network structures scattered in the AP over a wireless network without the node is a structure that makes it possible to communicate to connect. Intrusion detection agent to be installed on the node, and the corresponding energy consumption occurs when the survival time is reduced. On a node that can monitor a lot of traffic in order to increase the effect of intrusion detection, an intrusion detection agent should be placed. Therefore, in this paper, by taking advantage of the structure of Ad-hoc wireless network, considering the maximum living time of the network, while at the same time, the effectiveness of intrusion detection and intrusion detection by proposing a plan for installing the agent. Also improve the system performance by reducing the network load on each network, a system designed for data aggregation to reduce data redundancy, network energy consumption by reducing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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