KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.61-80
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2018
Location information of individual nodes is important in the implementation of necessary network functions. While extensive studies focus on localization techniques in 2D space, few approaches have been proposed for 3D positioning, which brings the location closer to the reality with more complex calculation consumptions for high accuracy. In this paper, an effective range-free localization scheme is proposed for 3D space localization, and the sensitivity of parameters is evaluated. Firstly, we present an improved algorithm (MDV-Hop), that the average distance per hop of the anchor nodes is calculated by root-mean-square error (RMSE), and is dynamically corrected in groups with the weighted RMSE based on group hops. For more improvement in accuracy, we expand particle swarm optimization (PSO) of intelligent optimization algorithms to MDV-Hop localization algorithm, called PMDV-hop, in which the parameters (inertia weight and trust coefficient) in PSO are calculated dynamically. Secondly, the effect of various localization parameters affecting the PMDV-hop performance is also present. The simulation results show that PMDV-hop performs better in positioning accuracy with limited energy.
에너지 효율성과 같은 센서 네트워크에 중요한 요소들을 보장하기 위한 트리기반 프로토콜들이 여럿 제시되었다. 하지만 선박이나 해양 분야와 같이 베이스 노드의 이동성이 큰 네트워크 환경을 전제로 한 토폴로지에 대한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 베이스 노드의 이동성이 큰 센서 네트워크 환경에 적합한 토폴로지로 최소 Wiener 수 신장트리를 제안한다. 가중치 있는 그래프로부터 최소 Wiener 수를 가진 신장트리를 구하는 문제는 NP-hard로 알려져 있다. 문제 해결을 위해 분기 한정 알고리즘을 설계하고 대표적인 신장트리 중 하나인 최소신장트리를 대상으로 1라운드 패킷 전송에 필요한 전송 거리 및 에너지 소모량, 네트워크 수명을 모의실험을 통해 비교하였다. 전송 거리와 에너지 소모량은 제시한 트리가 최소신장트리에 비해 우수하였지만 네트워크 수명은 오히려 열등함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 에드-혹 네트워크에서 조합가중치 클러스터링 알고리즘을 적용하여 강건하고 신뢰성 있는 클러스터 기반의 그룹 멀티캐스트 방식을 제안한다. 에드-혹 네트워크는 고정된 통신 하부 구조의 도움 없이 이동 단말기로만 구성된 무선 네트워크이다. 제한된 대역폭과 높은 이동성으로 인하여 에드-혹 네트워크에서의 라우팅 프로토콜은 강건하고, 간단하면서 에너지 소비를 최소화하여야 한다. WCGM(Weighted Cluster Group Multicast)방식은 조합 가중치 다중 클러스터 기반 구조를 이용하고 기존의 FGMP(forwarding Group Multicast Protocol)방식의 장점인 제한적인 플러딩에 의한 데이터 전달방식은 유지하면서 클러스터 헤드 선출시 조합가중치를 적용한다. 이것은 안정적이며 강건한 데이터 전달 구조를 가지기 때문에 데이터 전달 구조를 유지하기 위한 오버헤드(Overhead)와 데이터 전달을 위한 오버헤드를 모두 줄이는 효과가 있었다.
본 논문은 화소 단위의 정보가 아닌 분할된 영역들의 정보를 기반으로 유전자 알고리즘을 이용한 텍스트 후보영역 검출방안을 제안한다. 먼저, 영상분할을 수행하기 위해 색상별 화소분류와 비동질적인 군집의 감소를 위한 영역 단위의 재분류 알고리즘을 수행한다. 색상별 화소분류에 이용되는 EWFCM(Entropy-based Weighted Fuzzy C-Means) 알고리즘은 공간정보를 추가한 개선된 FCM 알고리즘으로써, 잡음에 강건한 특징을 가진다. EWFCM 알고리즘에 의해 분류된 화소들의 군집정보를 기반으로 수행되는 영역 단위의 재분류는 화소나 군집 단위의 재분류에 비해 효과적으로 영상에 존재하는 비동질적인 군집들을 감소시킬 수 있다. 그리고 텍스트 후보영역 검출은 분할된 영역들로부터 추출한 방향성 에지 성분에 대한 분산값 및 에너지, 크기, 개수 등의 정보를 기반으로 유전자알고리즘에 의해 수행된다. 이는 화소 단위의 정보를 이용한 방법보다 더 명확한 텍스트 영역정보를 획득할 수 있으며, 향후 자동문자인식에서 좀 더 손쉽게 이용될 수 있다. 실험 결과 제안한 분할방법은 기존 방법이나 화소나 군집 기반의 재분류보다 좋은 결과를 보였으며, 텍스트 후보영역 검출에서도 화소 단위의 정보를 이용한 기존 방법보다 더 좋은 결과를 보여 제안방법의 유효성을 확인하였다.
미 연방통신위원회 FCC가 디지털 방송 전환으로 인해 발생되는 유휴 주파수 대해 비면허 시스템의 사용을 허가함에 따라 비면허 시스템은 사용에 앞서 데이터베이스 혹은 센싱 정보를 통해 면허 사용자로의 간섭을 방지하도록 하고 있다. 미국 디지털 TV 표준인 ATSC 신호는 특정 주파수에 강한 파일럿 신호를 포함하고 있어 센싱 알고리즘들은 이 파일럿 신호를 검출하는 메카니즘으로 연구되어 왔으나 페이딩 등의 영향으로 파일럿 주파수 감쇄가 심한 경우에는 검출이 어려운 특징을 나타냈다. 따라서 본 논문에서는 이를 보완할 수 있는 방식으로 수신 신호의 에너지를 가중치로 가지는 싸이클로 스테이셔너리 특성을 이용한 새로운 검출 알고리즘 및 데이터 통합 방식을 제안하였다. 전산 모의 실험 결과 약한 파일럿을 가진 신호의 경우 기존 싸이클로 스테이셔너리 특성 최대값만을 이용한 결과보다 제안된 검출 방식을 적용하였을 때 90% 검출 성능 기준으로 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타났으며, 제안 검출 방식을 이용한 데이터 통합 방식의 경우에도 기존 방식에 비해 약 2dB정도의 SNR 개선 효과가 나타남으로써 이 방식을 적용할 경우 전송 휴지 기간 감소 흑은 검출 성능 향상 효과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 이동 에드 혹 네트워크에서 효율적인 전력 사용 및 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하는 연결형 dominating set 기반의 라우팅 프로토콜을 제안하였다. 연결형 dominating set 기반의 라우팅 알고리즘에서 잦은 dominating set의 재구성은 루트 손실로 인한 전송 에러를 발생시키기 때문에, 노드의 잔여 전력량과 이동성을 고려하여 게이트웨이 노드를 선택하여야 한다. 또한 같은 지역에 노드가 집중되어 있다면 매체를 공유하는 무선네트워크의 특성상 병목으로 인한 충돌 및 지연 등을 야기 시킬 가능성이 크다. 따라서 본 논문에서는 노드의 잔여전력량 및 이동성, 이웃 노드수의 가중 가산 값에 비례하여 이웃 구성 통보 메시지 (neighbor set advertisement message)의 브로드캐스팅을 지연시키는 방법을 통해 연결형 dominating set의 재구성을 최소화 하면서도 신뢰성 있고 효율적인 데이터 전송을 보장하는 새로운 연결형 dominating set 구성 방법을 제안하고 다양한 상황에서의 실험을 통해 그 성능을 비교 평가하였다.
The purpose of this study is to propose a method to evaluate task complexity using CIFs(Complexity Influencing Factors). We developed a method that CIFs can be used in the evaluation of task complexity using fuzzy linguistic approach. That is, a fuzzy linguistic multi-criteria method to assess task complexity in a specific task situation was proposed. The CIFs luting was assessed in linguistic terms, which are described by fuzzy numbers with triangular and trapezoidal membership function. A fuzzy weighted average algorithm, based on the extension principle, was employed to aggregate these fuzzy numbers. Finally, the method was validated by experimental approach. In the result, it was validated that TCIM(Tink Complexity Index Method) is an efficient method to evaluate task complexity because the correlation coefficient between task performance time and TCI(Task Complexity Index) was 0.699.
Jung, Seongmoon;Kim, Bitbyeol;Kim, Jung-in;Park, Jong Min;Choi, Chang Heon
Journal of Radiation Protection and Research
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제45권4호
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pp.171-177
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2020
Background: This study aims to determine the effective atomic number (Zeff) from dual-energy image sets obtained using a conventional computed tomography (CT) simulator. The estimated Zeff can be used for deriving the stopping power and material decomposition of CT images, thereby improving dose calculations in radiation therapy. Materials and Methods: An electron-density phantom was scanned using Philips Brilliance CT Big Bore at 80 and 140 kVp. The estimated Zeff values were compared with those obtained using the calibration phantom by applying the Rutherford, Schneider, and Joshi methods. The fitting parameters were optimized using the nonlinear least squares regression algorithm. The fitting curve and mass attenuation data were obtained from the National Institute of Standards and Technology. The fitting parameters obtained from stopping power and material decomposition of CT images, were validated by estimating the residual errors between the reference and calculated Zeff values. Next, the calculation accuracy of Zeff was evaluated by comparing the calculated values with the reference Zeff values of insert plugs. The exposure levels of patients under additional CT scanning at 80, 120, and 140 kVp were evaluated by measuring the weighted CT dose index (CTDIw). Results and Discussion: The residual errors of the fitting parameters were lower than 2%. The best and worst Zeff values were obtained using the Schneider and Joshi methods, respectively. The maximum differences between the reference and calculated values were 11.3% (for lung during inhalation), 4.7% (for adipose tissue), and 9.8% (for lung during inhalation) when applying the Rutherford, Schneider, and Joshi methods, respectively. Under dual-energy scanning (80 and 140 kVp), the patient exposure level was approximately twice that in general single-energy scanning (120 kVp). Conclusion: Zeff was calculated from two image sets scanned by conventional single-energy CT simulator. The results obtained using three different methods were compared. The Zeff calculation based on single-energy exhibited appropriate feasibility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권6호
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pp.1892-1912
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2022
With the massive demand and growth of cloud computing, virtualization plays an important role in providing services to end-users efficiently. However, with the increase in services over Cloud Computing, it is becoming more challenging to manage and run multiple Virtual Machines (VMs) in Cloud Computing because of excessive power consumption. It is thus important to overcome these challenges by adopting an efficient technique to manage and monitor the status of VMs in a cloud environment. Reduction of power/energy consumption can be done by managing VMs more effectively in the datacenters of the cloud environment by switching between the active and inactive states of a VM. As a result, energy consumption reduces carbon emissions, leading to green cloud computing. The proposed Efficient Dynamic VM Scheduling approach minimizes Service Level Agreement (SLA) violations and manages VM migration by lowering the energy consumption effectively along with the balanced load. In the proposed work, VM Scheduling for Efficient Dynamically Migrated VM (VMS-EDMVM) approach first detects the over-utilized host using the Modified Weighted Linear Regression (MWLR) algorithm and along with the dynamic utilization model for an underutilized host. Maximum Power Reduction and Reduced Time (MPRRT) approach has been developed for the VM selection followed by a two-phase Best-Fit CPU, BW (BFCB) VM Scheduling mechanism which is simulated in CloudSim based on the adaptive utilization threshold base. The proposed work achieved a Power consumption of 108.45 kWh, and the total SLA violation was 0.1%. The VM migration count was reduced to 2,202 times, revealing better performance as compared to other methods mentioned in this paper.
In this study, the second-order Nomoto's nonlinear expansion model was implemented as a Tagaki-Sugeno fuzzy model based on the heading angular velocity to design the automatic steering system of a ship considering nonlinear elements. A Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was designed using the applied fuzzy membership functions from the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The linear models and fuzzy membership functions of each operating point of a given nonlinear expansion model were simultaneously tuned using a genetic algorithm. It was confirmed that the implemented Tagaki-Sugeno fuzzy model could accurately describe the given nonlinear expansion model through the Zig-Zag experiment. The optimal parameters of the sub-PID controller for each operating point of the Tagaki-Sugeno fuzzy model were searched using a genetic algorithm. The evaluation function for searching the optimal parameters considered the route extension due to course deviation and the resistance component of the ship by steering. By adding a penalty function to the evaluation function, the performance of the automatic steering system of the ship could be evaluated to track the set course without overshooting when changing the course. It was confirmed that the sub-PID controller for each operating point followed the set course to minimize the evaluation function without overshoot when changing the course. The outputs of the tuned sub-PID controllers were combined in a weighted average method using the membership functions of the Tagaki-Sugeno fuzzy model. The proposed Tagaki-Sugeno fuzzy PID controller was applied to the second-order Nomoto's nonlinear expansion model. As a result of examining the transient response characteristics for the set course change, it was confirmed that the set course tracking was satisfactorily performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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