Fibre to the home (FTTH) in KOREA has grown rapidly in recent years. The number of FTTH subscribers exceeded 6.6 millions by end of DEC 2008. It seems that FTTH has moved from the initial, the growth stage to the mature stage. Some design techniques have been developed in order to construct the access network effectively for the mature stage. This paper deal with design, construction and maintenance of optical fibre access networks immediately, effectively and economically.
Journal of information and communication convergence engineering
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제2권3호
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pp.167-171
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2004
The evolution of modern imaging modalities, followed by the rapid development of computer technology has introduced many new features in the communication networks used in medical facilities. Since it is very important to keep patient's record accurately, the ability to exchange medical data securely over the communication network is essential for any medical information. In this paper, therefore, we introduce some problems which occur from digitizing medical images such as MRI (Magnetic Resonance Imaging), CT (Computed Tomography), CR(Computed Radiography), etc., and then we propose a authentication mechanism for medical image verification using secret watermark images.
In this paper, an optimal allocation method of a hybrid active power filter in an active distribution network is designed based on the differential evolution algorithm to resolve the harmonic generation problem when a distributed generation system is connected to the grid. A distributed generation system model in the calculation of power flow is established. An improved back/forward sweep algorithm and a decoupling algorithm are proposed for fundamental power flow and harmonic power flow. On this basis, a multi-objective optimization allocation model of the location and capacity of a hybrid filter in an active distribution network is built, and an optimal allocation scheme of the hybrid active power filter based on the differential evolution algorithm is proposed. To verify the effect of the harmonic suppression of the designed scheme, simulation analysis in an IEEE-33 nodes model and an experimental analysis on a test platform of a microgrid are adopted.
This thesis proposes a new social network simulator, which can be used for the social network analysis (SNA). It is composed of three modules; initialization, network evolution, and output generation. For the network evolution module, we suggest a modified JGN (MJGN) based on JGN, the network evolution model developed by Jin, Girvan, and Newman. Arena, one of the most popular simulation tools, was used to model the agent based social network simulator. Lastly, some test results were presented to show the value of the proposed simulator when one performs SNA at the longitudinal point of view.
The recent explosion in the number of low earth orbit (LEO) satellites launched to space allows to easily anticipate that the number of satellites in orbit will sustain a dramatic increase. As satellite components are integrated and unified with terrestrial cellular networks, they will play a key role in providing coverage and resilience for future cellular networks. We provide a brief overview of typical scenarios and network architectures for cellular-based LEO satellite communication systems. In addition, we outline 3GPP standardization trends in non-terrestrial networks and satellite access based on 5G/5G Advanced systems and analyze future evolution prospects of cellular-based satellite communication systems.
In this study, the Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks is proposed as an one of the recognition part of overall face recognition system that consists of two parts such as the preprocessing part and recognition part. The design methodology and procedure of the proposed pRBFNNs are presented to obtain the solution to high-dimensional pattern recognition problems. In data preprocessing part, Principal Component Analysis(PCA) which is generally used in face recognition, which is useful to express some classes using reduction, since it is effective to maintain the rate of recognition and to reduce the amount of data at the same time. However, because of there of the whole face image, it can not guarantee the detection rate about the change of viewpoint and whole image. Thus, to compensate for the defects, Linear Discriminant Analysis(LDA) is used to enhance the separation of different classes. In this paper, we combine the PCA&LDA algorithm and design the optimized pRBFNNs for recognition module. The proposed pRBFNNs architecture consists of three functional modules such as the condition part, the conclusion part, and the inference part as fuzzy rules formed in 'If-then' format. In the condition part of fuzzy rules, input space is partitioned with Fuzzy C-Means clustering. In the conclusion part of rules, the connection weight of pRBFNNs is represented as two kinds of polynomials such as constant, and linear. The coefficients of connection weight identified with back-propagation using gradient descent method. The output of the pRBFNNs model is obtained by fuzzy inference method in the inference part of fuzzy rules. The essential design parameters (including learning rate, momentum coefficient and fuzzification coefficient) of the networks are optimized by means of Differential Evolution. The proposed pRBFNNs are applied to face image(ex Yale, AT&T) datasets and then demonstrated from the viewpoint of the output performance and recognition rate.
In this study, we develop the very short-term precipitation forecasting model as well as classifier based on polynomial radial basis function neural networks by using AWS(Automatic Weather Station) and KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System) meteorological data. The polynomial-based radial basis function neural networks is designed to realize precipitation forecasting model as well as classifier. The structure of the proposed RBFNNs consists of three modules such as condition, conclusion, and inference phase. The input space of the condition phase is divided by using Fuzzy C-means(FCM) and the local area of the conclusion phase is represented as four types of polynomial functions. The coefficients of connection weights are estimated by weighted least square estimation(WLSE) for modeling as well as least square estimation(LSE) method for classifier. The final output of the inference phase is obtained through fuzzy inference method. The essential parameters of the proposed model and classifier such ad input variable, polynomial order type, the number of rules, and fuzzification coefficient are optimized by means of Particle Swarm Optimization(PSO) and Differential Evolution(DE). The performance of the proposed precipitation forecasting system is evaluated by using KLAPS meteorological data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2841-2860
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2018
Vehicular networks play an important role in current intelligent transportation networks and have gained much attention from academia and industry. Vehicular networks can be enhanced by Long Term Evolution-Vehicle (LTE-V) technology, which has been defined in a series of standards by the 3rd Generation Partnership Project (3GPP). LTE-V technology is a systematic and integrated V2X solution. To guarantee secure LTE-V communication, security and privacy issues must be addressed before the network is deployed. The present study aims to improve the security functionality of vehicular LTE networks by proposing an efficient and secure ID-based message authentication scheme for vehicular networks, named the ESMAV. We demonstrate its ability to simultaneously support both mutual authentication and privacy protection. In addition, the ESMAV exhibit better performance in terms of overhead computation, communication cost, and security functions, which includes privacy preservation and non-frameability.
Orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) is a promising technique, which can provide high downlink capacity for the future wireless systems. The total capacity of OFDMA can be maximized by adaptively assigning subchannels to the user with the best gain for that subchannel, with power subsequently distributed by water-filling. In this paper, we propose the use of composite differential evolution (CoDE) algorithm to allocate the subchannels. The CoDE algorithm is population-based where a set of potential solutions evolves to approach a near-optimal solution for the problem under study. CoDE uses three trial vector generation strategies and three control parameter settings. It randomly combines them to generate trial vectors. In CoDE, three trial vectors are generated for each target vector unlike other differential evolution (DE) techniques where only a single trial vector is generated. Then the best one enters the next generation if it is better than its target vector. It is shown that the proposed method obtains higher sum capacities as compared to that obtained by previous works, with comparable computational complexity.
Hussein, Yaseein Soubhi;Ali, Borhanuddin Mohd;Rasid, Mohd Fadlee A.;Sali, Aduwati
ETRI Journal
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제36권4호
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pp.554-563
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2014
The burgeoning growth of real-time applications, such as interactive video and VoIP, places a heavy demand for a high data rate and guarantee of QoS from a network. This is being addressed by fourth generation networks such as Long-Term Evolution (LTE). But, the mobility of user equipment that needs to be handed over to a new evolved node base-station (eNB) while maintaining connectivity with high data rates poses a significant challenge that needs to be addressed. Handover (HO) normally takes place at cell borders, which normally suffers high interference. This inter-cell interference (ICI) can affect HO procedures, as well as reduce throughput. In this paper, soft frequency reuse (SFR) and multiple preparations (MP), so-called SFRAMP, are proposed to provide a seamless and fast handover with high throughput by keeping the ICI low. Simulation results using LTE-Sim show that the outage probability and delay are reduced by 24.4% and 11.9%, respectively, over the hard handover method - quite a significant result.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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