저전력 기술에 기반한 무선 센서 네트워크 (Wireless Sensor Networks, WSN) 기술은 유비쿼터스 사회에서 핵심 기술 중 하나이다. 본 논문에서는 WSN환경에서의 국경 감시 및 제어 시스템을 제안한다. 시스템은 고정 센서노드, 모바일 센서노드, 고정 게이트웨이, 모바일 게이트웨이, 서버, 모바일 애플리케이션으로 구성된다. 이 시스템의 유용성은 모바일 애플리케이션은 사용자모드와 관리자모드로 나뉘어, 일반 사람들도 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 통해 국경 침범을 감시하고 국경 망 환경에 대한 데이터를 얻을 수 있다. 관리자모드에서는 노드들의 유동적 작동을 위해 관리자가 원격으로 소프트웨어 업데이트를 할 수 있고, 모바일 노드의 위치를 조정할 수 있다. 또한 저전력 센서노드의 확장성을 위해 시스템에 적합한 멀티 홉 라우팅 프로토콜을 적용하여 구현하였으며 제안한 시스템이 한정된 자원과 저사양의 하드웨어로 동작하는 WSN환경에서도 신속하고 정확하게 동작함을 확인하였다.
This paper investigates the user selection problem of successive zero-forcing precoded multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) downlink systems, in which the base station and mobile receivers are equipped with multiple antennas. Assuming full knowledge of the channel state information at the transmitter, dirty paper coding (DPC) is an optimal precoding strategy, but practical implementation is difficult because of its excessive complexity. As a suboptimal DPC solution, successive zero-forcing DPC (SZF-DPC) was recently proposed; it employs partial interference cancellation at the transmitter with dirty paper encoding. Because of a dimensionality constraint, the base station may select a subset of users to serve in order to maximize the total throughput. The exhaustive search algorithm is optimal; however, its computational complexity is prohibitive. In this paper, we develop two low-complexity user scheduling algorithms to maximize the sum rate capacity of MU-MIMO systems with SZF-DPC. Both algorithms add one user at a time. The first algorithm selects the user with the maximum product of the maximum column norm and maximum eigenvalue. The second algorithm selects the user with the maximum product of the minimum column norm and minimum eigenvalue. Simulation results demonstrate that the second algorithm achieves a performance similar to that of a previously proposed capacity-based selection algorithm at a high signal-to-noise (SNR), and the first algorithm achieves performance very similar to that of a capacity-based algorithm at a low SNR, but both do so with much lower complexity.
무선 메쉬 네트워크(Wireless Mesh Network; WMN)는 넓은 지역에 저렴한 비용으로 인프라 구축을 통해 무선 인터넷 서비스를 제공할 수 있는 기술로 많은 관심을 받고 있다. 하지만 무선 메쉬 네트워크에서는 무선 통신환경의 특성인 높은 오류율, 불안정한 채널 특성, 제한적인 대역폭 등의 문제를 가지고 있다. 이러한 문제점을 최소화하기 위해 다양한 라우팅 기술들이 연구되고 있다. 기존 라우팅 기술들의 경로 설정 기술은 채널 품질이 우수한 노드에 트래픽이 집중되거나 특정 노드에 부하가 집중되어 네트워크 성능이 저하되는 문제가 야기되었다. 따라서 본 논문에서는 실제 전송 가능한 대역폭 정보와 링크 당 부하 정보를 고려한 새로운 라우팅 메트릭을 제안하고, 이를 기존 링크 품질 기반 라우팅 알고리즘에 적용하여 성능 평가를 위한 모의실험을 수행하였다. 성능평가 결과 기존의 라우팅 메트릭을 사용할 때 보다 전송 지연, 전송률 패킷 손실 등의 성능 향상이 가능함을 확인할 수 있었다.
CR 네트워크에서 기존의 단일 노드를 기반으로 하는 센싱 방법은 PU 보호를 위한 센싱 요구조건을 만족시키기 위해 주기적이고 빈번한 센싱을 요구한다. 그러나 각각의 노드는 동작 채널을 결정하기 위해 넓은 대역의 스펙트럼을 관찰해야 하기 때문에, 이 같은 단일 노드에 의한 지속적인 센싱 동작은 센싱 오버헤드를 크게 증가시키게 되어, 확보한 동작 채널에서의 정상적인 송수신 (normal operation) 기회를 감소시키는 것은 물론, 센싱 오버헤드로 인해 노드의 수명이 짧아지는 등의 많은 문제점을 야기할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 동일한 센싱 결과가 예측되는 센싱 zone 기반의 분산적 공정 센싱 방법을 제안하고, 제안된 센싱 동작이 PU 시스템을 보호하기 위한 센싱 요구조건을 만족하도록 하는 프레임 구조를 설계하였다. 또한 이렇게 설계된 프레임 구조를 바탕으로 시뮬레이션 실험을 수행하였으며, 그 결과 제안된 방법이 PU 시스템 보호를 위한 요구조건을 만족시키면서 동시에 기존의 개별적 센싱 방법에 비해 센싱 오버헤드를 크게 감소시킬 수 있음을 보였다.
Courcoubetis, Costas;Sdrolias, Kostas;Weber, Richard
Journal of Communications and Networks
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제18권6호
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pp.975-988
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2016
Large access providers (ISPs) are seeking for new types of business agreements and pricing models to manage network costs and monetize better the provision of last-mile services. A typical paradigm of such new pricing norms is the proliferation of paid peering deals between ISPs and content providers (CPs), while on top of this, some ISPs are already experimenting with usage-based tariffs, usually through data-plans, instead of the typical fixed-based charging. In this work we define as common platform, the infrastructure in which a single ISP transacts with several CPs through peering agreements. In this context, we examine whether, and under which market conditions, the profitability of the involved stakeholders improves when the establishment of this platform is accompanied by a monetary compensation from the CPs to the ISP (paid peering), v.s. a scenario where their deal is a typical settlement-free one. In both cases, we assume that the ISP implements a usage-based access pricing scheme, implying that end-users will pay more for higher transaction rates with the CPs. Our framework captures some of the most important details of the current market, such as the various business models adopted by the CPs, the end-users' evaluation towards the ISP's and CPs' level of investments and the traffic rates per transaction for the offered services. By analysing the equilibrium derived by a leader-follower game, it turns out (among other practical takeaways) that whether or not the profitability of a CP improves, it highly depends on whether its business model is to sell content, or if it obtains its revenue from advertisements. Finally, we extract that consumer surplus is considerably higher under paid peering, which in turn implies improved levels of social welfare.
빅 데이터를 연구 목적으로 제3자에게 배포할 때 프라이버시 정보를 보호하기 위해서 k-익명화 기법이 널리 사용되어 왔다. k-익명화 기법을 적용할 때, 해결 해야할 어려운 문제 중의 하나는 최적의 k값을 결정하는 것이다. 현재는 대부분 전문가의 직관에 근거하여 수동으로 결정되고 있다. 이러한 방식은 익명화의 성능을 떨어뜨리고 시간과 비용을 많이 낭비하게 만든다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 기계학습 기반의 k값 결정방식을 제안한다. 본 논문에서는 제안된 아이디어를 실제로 적용한 구현 및 실험 내용에 대해서 서술 한다. 실험에서는 심층 신경망을 구현하여 훈련하고 테스트를 수행 하였다. 실험결과 훈련 에러는 전형적인 신경망에서 보여지는 패턴을 나타냈으며, 테스트 실험에서는 훈련에러에서 나타나는 패턴과는 다른 패턴을 보여주고 있다. 제안된 방식의 장점은 k값 결정시 시간과 비용을 줄일 수 있다는 장점이 있다.
초고속 네트워크의 보편화와 하드웨어 및 서버 기술의 발달로 인해 대규모 고성능 분산 네트워크 중심의 IT 기반구조 구축이 사회 전반에 걸쳐 확대되고 있다. 이러한 IT 기반 구조에 대한 평가 척도는 매우 다양하게 제시될 수 있지만, 기반 구조라는 특성 상 생존성 평가는 매우 중요한 척도로 간주된다. 주어진 IT 기반 구조에 대하여 어느 정도의 생존성을 가지고 있는지 평가하는 것은, 무수한 IT 기반 구조들에 대한 보편적인 평가 척도를 제시하는 것일 뿐만 아니라 해당 평가결과를 토대로 한 추가 개선 작업을 통하여 더욱 생존성이 강화된 IT 기반 구조로의 발전을 보장해준다. 본 논문에서는 현재의 IT 기반 구조를 구성하고 있는 개별 구성요소들에 대하여 이미 구축해 놓은 방어메커니즘 데이타베이스(DMKB)를 토대로 하여, 전체 IT 기반 구조의 생존성을 평가하는 시스템을 제시한다.
Ad-hoc 무선 네트워크 환경에서 에너지 보유량이 상대적으로 적은 단말은 생존기간이 짧아진다. 단말의 활동이 정지하면 해당 단말을 경유하는 최적의 라우팅 경로도 함께 사라지기 때문에 새로운 대체 경로를 생성해야 한다. 이러한 대체 경로의 생성은 더 많은 단말의 에너지 소모를 촉진하여 활동을 정지하는 단말의 수를 증가시키고, 네트워크의 성능을 저하시킨다. 따라서 에너지 보유량이 적은 단말은 라우팅 경로 생성에 참여시키지 말아야 한다. 본 논문에서는 정지하는 단말의 수를 억제할 수 있도록 단말들의 에너지 보유량을 고려한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안한다. 이 라우팅 프로토콜에서는 가능한 경로 각각에서 최소 에너지를 보유한 단말의 에너지 보유량($E_{m}$)에 근거하여 경로를 설정한다. 즉, 흡수가 동일하면 최소 에너지 보유량($E_{m}$)이 최대인 경로를 선택함으로써 에너지 보유량이 적은 단말의 생존기간을 연장한다. 시뮬레이션을 통하여 제안한 프로토콜이 단말의 생존기간을 연장하고, 그것이 대체 경로 생성을 줄임으로써 네트워크의 성능 저하를 방지하는데 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 일반적인 신경회로망의 단점인 느린 학습속도를 획기적으로 개선한 네트워크인 Extreme Learning Machine과 전문가들의 언어적 정보들을 기술 할 수 있는 퍼지 이론을 접목한 퍼지 Extreme Learning Machine을 최적화하기 위하여 Particle Swarm Optimization 알고리즘을 이용하였다. 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수를 일반적인 시그모이드 함수를 사용하지 않고, 퍼지 C-Means 클러스터링 알고리즘의 활성화 레벨 함수를 이용하였다. Particle Swarm Optimization 알고리즘과 같은 최적화 알고리즘을 통하여 퍼지 Extreme Learning Machine의 활성화 함수의 파라미터들을 최적화 한다. Particle Swarm Optimization과 같은 최적화 알고리즘을 통한 제안된 모델의 최적화 하고 최적화된 모델의 분류성능을 평가하기 위하여 다양한 머신 러닝 데이터 집합을 사용하여 평가한다.
정보통신기술의 발달로 광대역 통신망에서의 서비스들은 지연, 셀 손실 확률, 지터 요구사항들이 트래픽의 특성에 따라 매우 다양하다. 따라서 광대역망에서 다양한 트래픽의 종류에 따른 셀 손실율과 셀 지연율의 요구사항을 만족시킬 수 있는 제어시스템의 설계는 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 트래픽의 각 클래스 타입에 따라 셀 카운터와 윈도우 카운터를 이용한 우선순위 제어 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 요구된 서비스의 질을 만족시키기 위해 셀 카운터와 윈도우 카운터의 비교에 의해 얻어진 셀 손실과 지연 요소를 획득하여 우선순위 제어를 수행하였다. 그리고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 성능을 평가하였다. 시뮬레이션 결과 셀 손실은 비디오, 데이터, 음성 순서로, 지연시간은 비디오, 음성, 데이터 순서의 결과를 보여 각 클래스의 요구조건을 만족시키는 우선순위제어 기법임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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