• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
• /
• 제2권9호
• /
• pp.381-392
• /
• 2013

스마트폰과 같은 무선 기기의 보급률이 높아지면서 오디오 및 비디오 스트리밍 서비스를 이용하는 사용자가 급격히 증가하고 있다. 또한 고속 네트워크 환경이 갖추어 짐에 따라 보다 나은 서비스 품질(QoS)에 대한 요구가 증가하고 있다. 무선 환경에서는 불안정한 전송 채널로 인해 패킷의 손실이 빈번하게 발생하기 때문에, Scalable Video Coding (SVC) 영상 부호화 기법을 통하여 네트워크를 보다 더 효율적으로 사용할 수 있다. SVC 기법에서는 기본계층과 상위계층으로 부호화 정보를 구분하는데, 기본계층은 영상의 복원에 있어서 필수적인 저주파 성분을 형성하기 때문에 신뢰성 있는 전송이 필수적이다. 또한 상위계층은 고주파 성분을 형성하며 성공적인 수신 데이터의 양에 비례하여 비디오의 품질이 향상되기 때문에 채널 상황이 허용하는 한도 내에서 처리량(Throughput)을 높이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 무조건적인 처리량의 향상보다는 SVC 비디오의 특징을 고려하여 평균 품질을 향상시킬 수 있는 듀얼-채널 활용 기법을 제안한다. 즉, 기본계층에 대해서는 중복 전송방식을 통해 전송의 신뢰성을 향상시키고, 상위계층에 대해서는 분배 전송 방식을 통해 전송 속도 및 처리량을 향상시켰다. 그 결과, 무선 이동환경에서 보다 고수준의 비디오 서비스 제공이 가능해짐을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2000년도 추계종합학술대회
• /
• pp.451-454
• /
• 2000

혈압을 측정하는 방법에는 침습적(Invasive)인 방법과 비침습적(Non-invasive)인 방법이 있는데 침습적인 방법에 의한 혈압측정의 경우 정확한 값을 얻는 반면에 그 사용법이 복잡하고 환자에게 불편하므로 중환자의 경우를 제외한 경우 대부분 비침습적인 방법에 의해 혈압을 측정한다. 현재 전자 혈압계의 경우 대부분이 오실로메트릭(Oscillometric) 방법을 사용하여 기본적인 시스템을 구성하고 여기에 여러 가지 알고리즘을 부가적으로 적용하고 있다. 본 연구에서 이러한 혈압 측정 시스템을 개발하기 위해 커프(Cuff)의 압력을 제어, 측정하고 측정된 데이터를 필터링하여 혈압을 측정할 수 있도록 알고리즘을 구성하였다. 통신방식으로는 개발된 시스템의 모든 기능이 개인용 컴퓨터(Personal Computer)와의 통신을 통해 이루어지도록 구성되어져 있으며, 사용된 통신방식은 비동기 직렬 통신 방식(RS-232)인 패킷방식을 사용하였고 솔레노이드(Solenoid) 밸브를 이용한 자동 또는 급속 배기 방법을 이용하여 커프의 압력을 감압(Deflation)하였다. 혈압측정 알고리즘은 기본적인 오실로메트릭 방법과 최대 진폭 알고리즘(Maximum Amplitude Algorithm)을 사용하였다. 최대진폭 알고리즘에서는 측정된 오실레이션(Oscillation)중 최고의 진폭을 가지는 오실레이션 같은 오차의 원인이 되는 연령이나 체중, 팔의 두께에 따라 다양하게 나타난다. 본 연구에서는 오실레이션의 간에 획일적인 비율을 적용하지 않고 여러 가지 요인들에 대한 가변적인 특정 비율(Characteristic Ratio)반영하여 보다 정확한 최고혈압(Systolic Blood Pressure), 최저혈압(Diastolic Blood Pressure), 평균혈압(Mean Blood Pressure)의 값을 구하는 연구를 하였다. 최고진폭 알고리즘에서 가변적인 특성비율의 적용은 혈압간의 오차를 줄일 수 있을것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제33권4호
• /
• pp.333-342
• /
• 2006

cdma2000 lxEV - DO 이동통신 시스템은 멀티미디어 데이타 전송에 대한 요구 증가를 수용하기 위하여 브로드캐스트와 멀티캐스트 서비스 (BCMCS)를 제공한다. 이러한 데이타 브로드캐스트 서비스를 제공하기 위해서는 무선 전송 채널의 특성 즉 유선에 비해서 에러 발생 빈도가 높고 신뢰성이 떨어진 다는 사실을 고려해야 한다. 따라서 전송 에러의 복구를 위해 MAC 계층에서 순방향 에러 교정 (FEC: Forward Error Correction)을 사용하며, BCMCS 에서는 순방향 에러 교정을 위해 리드-솔로몬 (Reed - Solomon) 코팅을 사용한다. 본 논문에서는 먼저 리드 솔로몬 코딩의 성능을 분석하였고, 그 결과 이 방식이 천천히 움직이는 모바일 노드에 대해 취약함을 확인하였다. 따라서 이러한 점을 해결하고 에러 복구 성능을 향상시켜서 MPEG-4 FGS 비디오의 재생 품질을 개선하기 위하여 리드-솔로몬 코딩과 재전송 방법을 혼용한 하이브리드 방식의 에러 복구 기법을 제안하였다. 이는 리드-솔로몬의 코딩 오버헤드를 줄이는 대신, 그 결과로 얻어진 전송 슬롯을 활용하는 방법이다. 이렇게 얻어진 전송 슬롯은 제한적이기 때문에 활용도가 큰 패킷을 우선적으로 재전송 할 필요가 있다. 이를 위해 유틸리티 함수를 제안하였으며, 함수 값은 각 모바일 노드의 에러 제어 블록 (ECB: Error Control Block)을 이용해서 계산할 수 있다. 또한 하이브리드 방식의 에러 복구 기법은 MPEG-4 FGS의 특정을 활용하며, 이를 통해 채널의 상태가 불리할 경우는 물론 그렇지 않은 경우에 대해서도 비디오의 평균 재생 품질을 크게 향상시킬 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권7호
• /
• pp.1951-1975
• /
• 2023

Recent advances in Cognitive Radio Networks (CRN) have elevated them to the status of a critical instrument for overcoming spectrum limits and achieving severe future wireless communication requirements. Collaborative spectrum sensing is presented for efficient channel selection because spectrum sensing is an essential part of CRNs. This study presents an innovative cooperative spectrum sensing (CSS) model that is built on the Firefly Algorithm (FA), as well as machine learning artificial neural networks (ANN). This system makes use of user grouping strategies to improve detection performance dramatically while lowering collaboration costs. Cooperative sensing wasn't used until after cognitive radio users had been correctly identified using energy data samples and an ANN model. Cooperative sensing strategies produce a user base that is either secure, requires less effort, or is faultless. The suggested method's purpose is to choose the best transmission channel. Clustering is utilized by the suggested ANN-FA model to reduce spectrum sensing inaccuracy. The transmission channel that has the highest weight is chosen by employing the method that has been provided for computing channel weight. The proposed ANN-FA model computes channel weight based on three sets of input parameters: PU utilization, CR count, and channel capacity. Using an improved evolutionary algorithm, the key principles of the ANN-FA scheme are optimized to boost the overall efficiency of the CRN channel selection technique. This study proposes the Artificial Neural Network with Firefly Algorithm (ANN-FA) for cognitive radio networks to overcome the obstacles. This proposed work focuses primarily on sensing the optimal secondary user channel and reducing the spectrum handoff delay in wireless networks. Several benchmark functions are utilized We analyze the efficacy of this innovative strategy by evaluating its performance. The performance of ANN-FA is 22.72 percent more robust and effective than that of the other metaheuristic algorithm, according to experimental findings. The proposed ANN-FA model is simulated using the NS2 simulator, The results are evaluated in terms of average interference ratio, spectrum opportunity utilization, three metrics are measured: packet delivery ratio (PDR), end-to-end delay, and end-to-average throughput for a variety of different CRs found in the network.