Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.19
no.4
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pp.153-161
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2018
This paper describes the performance improvement of Software (SW) digital filter using GPU (Graphical Processing Unit). The previous developed SW digital filter has a problem that it operates on a CPU (Central Processing Unit) basis and has a slow speed. The GPU was introduced to filter the data of the EAVN (East Asian VLBI Network) observation to improve the operation speed and to process data with other stations through filtering, respectively. In order to enhance the computational speed of the SW digital filter, NVIDIA Titan V GPU board with built-in Tensor Core is used. The processing speed of about 0.78 (1Gbps, 16MHz BW, 16-IF) and 1.1 (2Gbps, 32MHz BW, 16-IF) times for the observing time was achieved by filtering the 95 second observation data of 2 Gbps (512 MHz BW, 1-IF), respectively. In addition, 2Gbps data is digitally filtered for the 1 and 2Gbps simultaneously observed with KVN (Korean VLBI Network), and compared with the 1Gbps, we obtained similar values such as cross power spectrum, phase, and SNR (Signal to Noise Ratio). As a result, the effectiveness of developed SW digital filter using GPU in this research was confirmed for utilizing the data processing and analysis. In the future, it is expected that the observation data will be able to be filtered in real time when the distributed processing optimization of source code for using multiple GPU boards.
The growing demand for customer-responsive, made-to-order manufacturing is stimulating the need for improved dynamic decision-making processes in commercial fleet operations. Moreover, the rapid growth of electronic commerce through the internet is also requiring advanced and precise real-time operation of vehicle fleets. Accompanying these demand side developments/pressures, the growing availability of technologies such as AVL(Automatic Vehicle Location) systems and continuous two-way communication devices is driving developments on the supply side. These technologies enable the dispatcher to identify the current location of trucks and to communicate with drivers in real time affording the carrier fleet dispatcher the opportunity to dynamically respond to changes in demand, driver and vehicle availability, as well as traffic network conditions. This research investigates key aspects of real time dynamic routing and scheduling problems in fleet operation particularly in a truckload pickup-and-delivery problem under various settings, in which information of stochastic demands is revealed on a continuous basis, i.e., as the scheduled routes are executed. The most promising solution strategies for dealing with this real-time problem are analyzed and integrated. Furthermore, this research develops. analyzes, and implements hybrid algorithms for solving them, which combine fast local heuristic approach with an optimization-based approach. In addition, various partitioning algorithms being able to deal with large fleet of vehicles are developed based on 'divided & conquer' technique. Simulation experiments are developed and conducted to evaluate the performance of these algorithms.
Kim, Young Sub;Cho, Sang Uk;Kang, Ho Ju;Jeong, Myung Yung
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.12
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pp.1376-1381
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2012
Optical devices are used extensively in the field of information network. Increasing demand for optical device, optical interconnection has been a important issue for commercialization. However many problems exist in the interconnection between optical device and optical fiber, and in the case of the multi-channel, problems of the optical alignment and optical array arise. For solving the alignment and array problem of optical device and the optical fiber, we fabricated fiber alignment and array by using imprint technology. Achieved higher precision of optical fiber alignment and array due to fabricating using imprint technology. The silicon stamp with different depth was fabricated using the conventional photolithography. Using the silicon stamp, a nickel stamp was fabricated by electroforming process. We conducted imprint process using the nickel stamp with different depth. The optical alignment and array by fabricating the patterns of optical device and fiber alignment and array using imprint process, and achieved higher precision of decreasing the dimensional error of the patterns by optimization of process. The fabricated optical interconnection of PLC device was measured 3.9 dB and 4.2 dB, lower than criteria specified by international standard.
Caching popular videos in the storage of base stations is an efficient method to reduce the transmission latency. This paper proposes an incentive proactive cache mechanism in the wireless network to motivate the content providers (CPs) to participate in the caching procedure. The system consists of one/many Infrastructure Provider (InP) and many CPs. The InP aims to define the price it charges the CPs to maximize its revenue while the CPs compete to determine the number of files they cache at the InP's base stations (BSs). We conceive this system within the framework of Stackelberg game where InP is considered as the leader and CPs are the followers. By using backward induction, we show closed form of the amount of cache space that each CP renting on each base station and then solve the optimization problem to calculate the price that InP leases each CP. This is different from the existing works in that we consider the non-uniform pricing scheme. The numerical results show that InP's profit in the proposed scheme is higher than in the uniform pricing.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.154-162
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2003
In this paper, Associative Memory with Cellular Neural Networks classifies and recognizes image patterns as an operator applied to image process. CNN processes nonlinear data in real-time like neural networks, and made by cell which communicates with each other directly through its neighbor cells as the Cellular Automata does. It is applied to the optimization problem, associative memory, pattern recognition, and computer vision. Image processing with CNN is appropriate to 2-D images, because each cell which corresponds to each pixel in the image is simultaneously processed in parallel. This paper shows the method for designing the structure of associative memory based on CNN and getting output image by choosing the most appropriate weight pattern among the whole learned weight pattern memories. Each template represents weight values between cells and updates them by learning. Hebbian rule is used for learning template weights and LMS algorithm is used for classification.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.10
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pp.4814-4834
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2018
This paper presents an architecture for wireless sensor networks (WSNs) with blind source separation (BSS) applied to retrieve the received mixing signals of the sink nodes first. The little-to-no need of prior knowledge about the source signals of the sink nodes in the BSS method is obviously advantageous for WSNs. The optimization problem of the BSS of multiple independent source signals with complex and noncircular distributions from observed sensor nodes is considered and addressed. This paper applies Castella's reference-based scheme to Novey's negentropy-based algorithms, and then proposes a novel fast fixed-point (FastICA) algorithm, defined as the reference-signal negentropy complex FastICA (RSNT-cFastICA) for complex-valued noncircular-distribution source signals. The proposed method for the sink nodes is substantially more efficient than Novey's quasi-Newton algorithm in terms of computational speed under large numbers of samples, can effectively improve the power consumption effeciency of the sink nodes, and is significantly beneficial for WSNs and wireless communication networks (WCNs). The effectiveness and performance of the proposed method are validated and compared with three related BSS algorithms through theoretical analysis and simulations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37B
no.12
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pp.1119-1127
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2012
The one of features of M2M communications, which are recently attracted attention as a future business of mobile communications, is that there is a large number of devices compared with traditional communication services. Hence, the control signal that are generated by the M2M devices may cause a significant congestion in the network and in order to solve this problem, a standardization is progressing for reducing the redundant signaling by managing M2M devices as a group in 3GPP standardization. In this paper, we propose a method of group based mobility management by managing M2M devices that have the same mobility as a group. In the proposed method, M2M devices that have the same mobility are grouped by the Mobility Management Entity (MME) and the MME elects a group header among the M2M devices in the group. Then, the group header performs the Tracking Area Update (TAU) on behalf of the group members to reduce the signaling overhead of mobility management. With the proposed method, we can achieve 80% decrease of the signaling overhead of mobility management compared with the case where each M2M device individually performs its TAU procedure.
Machine learning is achieved by making a cost function from a given digital signal data and optimizing the cost function. The cost function here has local minimums in the cost function depending on the amount of digital signal data and the structure of the neural network. These local minimums make a problem that prevents learning. Among the many ways of solving these methods, our proposed method is to change the learning step-size. Unlike existed methods using the learning rate (step-size) as a fixed constant, the use of multivariate function as the cost function prevent unnecessary machine learning and find the best way to the minimum value. Numerical experiments show that the results of the proposed method improve about 3%(88.8%→91.5%) performance using the proposed method rather than the existed methods.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.10
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pp.1986-1993
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2015
We investigate the optimal resource and power allocation for device-to-device (D2D) communications in a multicell environment. When D2D links reuse the cellular radio resources, each D2D user will interfere with a cellular link and other D2D links, in its own cell as well as in adjacent cells. Under such situation, we propose a coordinated resource allocation scheme that can handle the intercell interferences as well as the intracell interference. For a given resource allocation, we also formulate a power optimization problem and present an algorithm for finding the optimal solution. The resource and power allocation algorithms are designed to maximize the achievable rate of the D2D link, while limiting the generated interference to the cellular link. The performance of the proposed algorithms is evaluated through simulations in a multicell environment. Numerical results are presented to verify the coordination gain in the resource and power allocation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.5
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pp.139-144
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2007
The mobile terminal's frequent changes to the access point introduce significant network overhead in mobile IP networks. To solve this problem, we introduce a hierarchical structure with consideration given to the dynamic value of neighbor scope in IP regional registration[1]. When a mobile terminal moves within the neighbor given by the scope value, it makes registration locally without registration with its home agent. We analyze the algorithm mathematically and show the numerical results. As a result, optimization of the scope value for the localized registration under the hierarchical structure makes the proposed scheme outperform the standard mobile IP protocol[2]. This can be explained from the fact that there is only local registration for terminal's movement within the scope region. Moreover, as the signaling cost for home agent increases, the proposed scheme becomes more advantageous.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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