Due to the improved performance and cost of personal mobile devices and rapid progress of wireless communication technology, the number of users who utilize these devices is increasing. This trend requires various types of services be available to users. So far, there have been many solutions provided for the shortest path problem. But, technologies which can offer various recommendation services to user depending on user’s current location are focused on Euclidean spaces rather than road network. Thus, in this paper, we extend the previous work to satisfy this requirement on road network database. Our proposed scheme requires pre-computation for the efficient query processing. In the preprocessing step, we first partition the input road network into a fixed number of Voronoi polygons and then pre-compute routing information for each polygon. In the meantime, we select the number of Voronoi polygons in proposition to the scale of road network. Through this selection, the required size of pre-computation is linearly increasing to the size of road network. Using this pre-computated information, we can process queries more quickly. Through experiments, we have shown that our proposed scheme can achieve excellent performance in terms of scheduling time and the number of visited nodes.
Routing through a backbone, which is responsible for performing and managing multipoint communication, reduces the communication overhead and overall energy consumption in wireless sensor networks. However, the backbone nodes will need extra functionality and therefore consume more energy compared to the other nodes. The power consumption imbalance among sensor nodes may cause a network partition and failures where the transmission from some sensors to the sink node could be blocked. Hence optimal construction of the backbone is one of the pivotal problems in sensor network applications and can drastically affect the network's communication energy dissipation. In this paper a distributed algorithm is proposed to generate backbone trees through robust multi-hop clusters in wireless sensor networks. The main objective is to form a properly designed backbone through multi-hop clusters by considering energy level and degree of each node. Our improved cluster head selection method ensures that energy is consumed evenly among the nodes in the network, thereby increasing the network lifetime. Comprehensive computer simulations have indicated that the newly proposed scheme gives approximately 10.36% and 24.05% improvements in the performances related to the residual energy level and the degree of the cluster heads respectively and also prolongs the network lifetime.
Event-detection is an important application of sensor networks. Join operations can facilitate event-detection with a condition table predefined by a user. When join operations are used for event-detection, it is desirable, if possible, to do in-network join processing to reduce communication costs. In this paper, we propose an energy-efficient in-network join algorithm, called PBA. In PBA, each partition of a condition table is stored along the path from each node to the base station, and then in-network joins are performed on the path. Since each node can identify the parts to store in its storage by its level, PBA reduces the cost of disseminating a condition table considerably Moreover, while the existing method does not work well when the ratio of the size of the condition table to the density of the network is a little bit large, our proposed method PBA does not have such a restriction and works efficiently in most cases. The results of experiments show that PBA is efficient usually and especially provides significant cost reduction over existing one when a condition table is relatively large in comparison with the density of the network, or the routing tree of the network is high.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.5
no.10
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pp.2627-2640
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1998
In this paper, we analyze the performance of the virtual cell system[1] for the transmission of IP datagrams in mobile computer communications. A virtual cell consistsof a group of physical cells shose base stationsl are implemented b recote bridges and interconnected via high speed datagram packet switched networks. Host mobility is supported at the data link layer using the distributed hierachical location information of mobile hosts. Given mobility and communication ptems among physical cells, the problem of deploying virtual cells is equivalent to the optimization cost for the entire system where interclster communication is more expesive than intracluster communication[2]. Once an iptimal partitionof disjoint clusters is obtained, we deploy the virtual cell system according to the topology of the optimal partition such that each virtual cell correspods to a cluser. To analyze the performance of the virtual cell system, we adopt a BCMP open multipel class queueing network model. In addition to mobility and communication patterns, among physical cells, the topology of the virtual cell system is used to determine service transition probabilities of the queueing network model. With various system parameters, we conduct interesting sensitivity analyses to determine network design tradeoffs. The first application of the proposed model is to determine an adequate network bandwidth for base station networking such that the networks would not become an bottleneck. We also evaluate the network vlilization and system response time due to various types of messages. For instance, when the mobile hosts begin moving fast, the migration rate will be increased. This results of the performance analysis provide a good evidence in demonsratc the sysem effciency under different assumptions of mobility and communication patterns.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.6
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pp.157-165
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2020
Aiming at the development of neural network and self-driving data set, it is also an idea to improve the performance of network model to detect moving objects by dividing the data set. In Darknet network framework, the YOLOv4 (You Only Look Once v4) network model was used to train and test Udacity data set. According to 7 proportions of the Udacity data set, it was divided into three subsets including training set, validation set and test set. K-means++ algorithm was used to conduct dimensional clustering of object boxes in 7 groups. By adjusting the super parameters of YOLOv4 network for training, Optimal model parameters for 7 groups were obtained respectively. These model parameters were used to detect and compare 7 test sets respectively. The experimental results showed that YOLOv4 can effectively detect the large, medium and small moving objects represented by Truck, Car and Pedestrian in the Udacity data set. When the ratio of training set, validation set and test set is 7:1.5:1.5, the optimal model parameters of the YOLOv4 have highest detection performance. The values show mAP50 reaching 80.89%, mAP75 reaching 47.08%, and the detection speed reaching 10.56 FPS.
Data is the expression of the language or numerical values that show some characteristics. And information is extracted from data for the specific purposes. The knowledge is utilized as information to construct rules that recognize patterns and make decisions. Today, knowledge extraction and application of the knowledge are broadly accomplished to improve the comprehension and to elevate the performance of systems in several industrial fields. The knowledge extraction could be achieved by some steps that include the knowledge acquisition, expression, and implementation. Such extracted knowledge can be drawn by rules. Clustering (CU, input space partition (ISP), neuro-fuzzy (NF), neural network (NN), extension matrix (EM), etc. are employed for expression the knowledge by rules. In this paper, the various approaches of the knowledge extraction are examined by categories that separate the methods by the applied industrial fields. Also, the several test data and the experimental results are compared and analysed based upon the applied techniques that include CL, ISP, NF, NN, EM, and so on.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.4
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pp.1693-1713
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2018
An important technique used by database administrators (DBAs) is to improve performance in decision-support workloads associated with a Star schema is multi-level partitioning. Queries will then benefit from performance improvements via partition elimination, due to constraints on queries expressed on the dimension tables. As the task of multi-level partitioning can be overwhelming for a DBA we are proposing a wizard that facilitates the task by calculating a partitioning scheme for a particular workload. The system resides completely on a client and interacts with the costing estimation subsystem of the query optimizer via an API over the network, thereby eliminating any need to make changes to the optimizer. In addition, since only cost estimates are needed the wizard overhead is very low. By using a greedy algorithm for search space enumeration over the query predicates in the workload the wizard is efficient with worst-case polynomial complexity. The technology proposed can be applied to any clustering or partitioning scheme in any database management system that provides an interface to the query optimizer. Applied to the Teradata database the technology provides recommendations that outperform a human expert's solution as measured by the total execution time of the workload. We also demonstrate the scalability of our approach when the fact table (and workload) size increases.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.47
no.11
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pp.1-6
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2010
In Sensor Networks, the problem of finding the optimal routing path dynamically, which passes through all terminals or nodes once per each, may come up. Providing a generalized scheme of approximations that can be applied to the kind of problems, and formulating the bounds of the run time and the results of the algorithm made from the scheme, one may evaluate mathematically the routing path formed in a given network. This paper, dealing with Euclidean TSP(Euclidean Travelling Sales Person) that represents such problems, provides the scheme for constructing the approximated Euclidean TSP by parallel computing, and the ground for determining the difference between the approximated Euclidean TSP produced from the scheme and the optimal Euclidean TSP.
In this paper, we classify multicast methods into three categories, i.e., tree-based, path-based, and hybrid-based multicasts, for a multicomputer employing the bidirectional torus network and wormhole routing. We propose the dynamic partition multicast routing (DPMR) as a path-based algorithm. As a hybrid-based algorithm, we suggest the hybrid multicast routing (HMR), which employs the tree-based approach in the first phase of routing and the path-based approach in the second phase. Performance is measured in terms of the average latency for various message length to compare three multicast routing algorithms. We also compare the performance of wormhole routing having variable buffer size with virtual cut-through switching. The message latency for each switching method is compared using the DPMR algorithm to evaluate the buffer size trade-off on the performance.
This paper proposes a new profit popularity-based segment caching control mechanism for assuring a consecutive streaming QoS (Quality of Service) in the wireless channel. Then, the proposed mechanism operates SSCP (Single Segment Caching Profit) and MSCP (Multiple Segment Caching Profit) for assuring a QoS. SSCP and MSCP is to optimize the cache performance when is performed the streaming in the proxy. The proposed mechanism simulated to evaluate such mechanisms as fixed-partition mechanism, weight-based mechanism, SSCP, and MSCP. Simulation results show that the proposed mechanism has superior performance compared to other mechanisms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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