For smart mobile devices, the wireless communication module is one of the hardware modules that consume the most energy. If we can build a multi-channel multi-interface environment using heterogeneous communication modules and operate them dynamically, data transmission performance can be highly improved by increasing the parallelism. Also, because these heterogeneous modules have different data rates, transmission ranges, and power consumption, we can save energy by exploiting a power efficient and low speed wireless interface module to transmit/receive sporadic small data. In this paper, we propose a power efficient data transmission method using heterogeneous communication networks. We also compared the performance of our proposed scheme to a conventional scheme, and proved that our proposed scheme can save energy while guaranteeing reasonable data delivery time.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.22
no.3
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pp.504-518
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1998
Degree-Of-Freedom(DOF) for most power transmission system varies according to the operation status which consists of friction elements to change the power flow or to adjust the speed ratio such as clutches, brakes or one-way clutches. To simulate the dynamic characteristics of automatic power transmission system which is a typical example of such a variable DOF systems, many sets of governing equations and complicated phase decision routines are necessary. In this paper dynamic constraint theorem is derived explaining the torque transmission characteristics during the clutch engagement process and a robust stable algorithm is developed describing this phase transition phenomenon effectively by introducing the concept of direct torque and virtual damping. Finally, applying this algorithm to a passenger car automatic transmission gear consisting of several friction elements, an efficient simulation methods for such a complex system will be suggested that is very simple and systematic.
In this paper, we propose efficient peer assignment algorithms for low-latency transmission of scalable coded images in peer-to-peer networks, in which peers may dynamically join and leave the networks. The objective of our algorithm is to minimize the transmission time of a requested image that is scalable coded. When an image is scalable coded in different bit rates, the bit stream encoded in a lower bit rate is a prefix subset of the one encoded in a higher bit rate. Therefore, a peer with the same requested image coded in any bit rate, even when it is different from the requested rate, may work as a supplying peer. As a result, when a scalable coded image is requested, more supplying peers can be found in peer-to-peer networks to help with the transfer. However, the set of supplying peers is not static during transmission, as the peers in this set may leave the network or finish their transmission at different times. The proposed peer assignment algorithms have taken into account the above constraints. In this paper, we first prove the existence of an optimal peer assignment solution for a simple identity permutation function, and then formulate peer assignment with this identity permutation as a mixed-integer programming problem. Next, we discuss how to address the problem of dynamic peer departures during image transmission. Finally, we carry out experiments to evaluate the performance of proposed peer assignment algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.5
no.3
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pp.523-541
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2011
In current IEEE 802.11 wireless LAN, every unicast transmission requires an ACK from the receiver for reliability, though it consumes energy and bandwidth. There have been studies to remove or reduce ACK overhead, especially for energy efficiency. However none of them are practically used now. This paper introduces a noble method of selective unacknowledged transmission, where skipping an ACK is dynamically decided frame by frame. Utilizing the fact that a multicast frame is transmitted without accompanying an ACK in 802.11, the basic unacknowledged transmission is achieved simply by transforming the destination address of a frame to a multicast address. Since removing ACK is inherently more efficient but less strict, its practical profit is dependent on traffic characteristics of a frame as well as network error conditions. To figure out the selective conditions, energy and performance implications of unacknowledged transmission have been explored. Extensive experiments show that energy consumption is almost always reduced, but performance may be dropped especially when TCP exchanges long data with a long distance node through a poor wireless link. An experiment with a well-known traffic model shows that selective unacknowledged transmission gives energy saving with comparable performance.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.91-102
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2022
With the evolution of wireless sensor network (WSN) technology, the routing policy has foremost importance in the Internet of Things (IoT). A systematic routing policy is one of the primary mechanics to make certain the precise and robust transmission of wireless sensor networks in an energy-efficient manner. In an IoT environment, WSN is utilized for controlling services concerning data like, data gathering, sensing and transmission. With the advantages of IoT potentialities, the traditional routing in a WSN are augmented with decision-making in an energy efficient manner to concur finer optimization. In this paper, we study how to combine IoT-based deep learning classifier with routing called, Kriging Regressive Deep Belief Neural Learning (KR-DBNL) to propose an efficient data packet routing to cope with scalability issues and therefore ensure robust data packet transmission. The KR-DBNL method includes four layers, namely input layer, two hidden layers and one output layer for performing data transmission between source and destination sensor node. Initially, the KR-DBNL method acquires the patient data from different location. Followed by which, the input layer transmits sensor nodes to first hidden layer where analysis of energy consumption, bandwidth consumption and light intensity are made using kriging regression function to perform classification. According to classified results, sensor nodes are classified into higher performance and lower performance sensor nodes. The higher performance sensor nodes are then transmitted to second hidden layer. Here high performance sensor nodes neighbouring sensor with higher signal strength and frequency are selected and sent to the output layer where the actual data packet transmission is performed. Experimental evaluation is carried out on factors such as energy consumption, packet delivery ratio, packet loss rate and end-to-end delay with respect to number of patient data packets and sensor nodes.
Kim, Sung-Un;Park, Seon-Yeong;Cheon, Hyun-Soo;Kim, Kun-Ho
Journal of Korea Multimedia Society
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v.13
no.11
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pp.1657-1666
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2010
Underwater wireless sensor networks (UWSN) need stable efficient data transmission methods because of environmental characteristics such as limited energy resource, limited communication bandwidth, variable propagation delay and so on. In this paper, we explain an enhanced hybrid transmission method that uses a hexagon tessellation with an ideal cell size in a two-dimensional underwater wireless sensor network model (2D) that consists of fixed position sensors on the bottom of the ocean. We also propose an energy efficient sensing and communication coverage method for effective data transmission in a three-dimensional underwater wireless sensor network model (3D) that equips anchored sensors on the bottom of the ocean. Our simulation results show that proposed methods are more energy efficient than the existing methods for each model.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.10
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pp.935-940
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2016
Recently, wireless power transmission system is gradually extended to technology in various fields such as lighting field, electric vehicles and smartphones wireless charging system. The largest of the two elements for high transmission efficiency of the wireless power transmission system are resonant coils and power amplifiers. In this paper, in order to build a high efficient wireless power transmission system, we introduce the resonance coil manufacturing method and high efficiency power amplifier design method that operates at 6.78MHz.
Powering wireless sensors with energy harvested from the environment is coming of age due to the increasing power densities of both storage and harvesting devices and the electronics performing energy efficient energy conversion. In order to maximize the functionality of the wireless sensor network, minimize missing packets, minimize latency and prevent the waste of energy, problems like congestion and inefficient energy usage must be addressed. Many sleep-awake protocols and efficient message priority techniques have been developed to properly manage the energy of the nodes and to minimize congestion. For a WSN that is operating in a strictly energy constrained environment, an energy-efficient transmission strategy is necessary. In this paper, we present a novel transmission priority decision scheme for a heterogeneous body sensor network composed of normal nodes and an energy harvesting node that acts as a cluster head. The energy harvesting node's decision whether or not to clear a normal node for sending is based on a set of metrics which includes the energy harvesting node's remaining energy, the total harvested energy, the type of message in a normal node's queue and finally, the implementation context of the wireless sensor network.
Under limited transmission conditions, many factors affect the efficiency of video transmission. During the flight of an unmanned aerial vehicle (UAV), frequent network switching often occurs, and the channel transmission condition changes rapidly, resulting in low-video transmission efficiency. This paper presents an efficient video coding flow for UAVs working in the 5G nonstandalone network and proposes two bit controllers, including time and spatial bit controllers, in the flow. When the environment fluctuates significantly, the time bit controller adjusts the depth of the recursive codec to reduce the error propagation caused by excessive network inference. The spatial bit controller combines the spatial bit mask with the channel quality multiplier to adjust the bit allocation in space to allocate resources better and improve the efficiency of information carrying. In the spatial bit controller, a flexible mini graph is proposed to compute the channel quality multiplier. In this study, two bit controllers with end-to-end codec were combined, thereby constructing an efficient video coding flow. Many experiments have been performed in various environments. Concerning the multi-scale structural similarity index and peak signal-to-noise ratio, the performance of the coding flow is close to that of H.265 in the low bits per pixel area. With an increase in bits per pixel, the saturation bottleneck of the coding flow is at the same level as that of H.264.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.10
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pp.1264-1271
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1999
In this paper, an efficient method of analysis and design of fault detection filter is presented. Since the directional constraint is applied to the eigenstructure associated with the detection space, an eigenvector is determined by the eigenvalues associated with other eigenvectors. Further, the assignment of a pair of eigenvalue and eigenvector leads to the fixation of overall eigenstructure related with the detection space. Using the transmission zeros and the transmission zero vectors, these phenomenon are clearly proven, and an efficient algorithm for design of the fault detection filters is presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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