4세대 셀룰러 네트워크의 데이터양이 증가하면서, 사업자들은 이를 수용하기 위한 네트워크의 용량 문제에 직면하였다. 따라서, 이 문제를 해결하고자 저렴하고 낮은 전력으로 동작하는 펨토셀이 제안되었는데, 이것은 실내 음영지역의 해소 및 사용자의 서비스 품질을 향상시키는 장점을 갖는다. 그러나 펨토셀 네트워크는 소수의 셀에 많은 부하 (Load)가 집중될 가능성이 있다. 이를 해결하고자, 부하 분산 (Load balancing) 알고리즘 중 하나인 MLB (Mobility Load Balancing) 알고리즘이 제안되었다. 이 알고리즘은 부하 분산을 위해 셀 외곽의 사용자를 인접한 셀로 강제 핸드오버한다. 본 논문에서는 주기적으로 동작하는 MLB 알고리즘에서, 주기가 변했을 때 네트워크 성능 지표들이 어떻게 변화하는지를 확인한다. 실험 결과, 짧은 주기로 동작할 때 데이터 차단율이 낮고, 긴 주기로 동작할 때 핸드오버의 빈도가 낮으며 시간당 처리량 (Throughput)이 높은 것을 확인하였다. 이 결과를 바탕으로, 본 논문에서는 적응적 (Adaptive) 주기의 MLB 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 긴 주기와 짧은 주기로 동작하는 알고리즘의 장점을 모두 포함하는 것을 실험적으로 확인하였다.
Although growth rate is one of the main economic traits of concern in pig production, there is limited knowledge on its epigenetic regulation, such as DNA methylation. In this study, we conducted methyl-CpG binding domain protein-enriched genome sequencing (MBD-seq) to compare genome-wide DNA methylation profile of small intestine and liver tissue between fast- and slow-growing weaning piglets. The genome-wide methylation pattern between the two different growing groups showed similar proportion of CpG (regions of DNA where a cytosine nucleotide occurs next to a guanine nucleotide in the linear sequence) coverage, genomic regions, and gene regions. Differentially methylated regions and genes were also identified for downstream analysis. In canonical pathway analysis using differentially methylated genes, pathways (triacylglycerol pathway, some cell cycle related pathways, and insulin receptor signaling pathway) expected to be related to growth rate were enriched in the two organ tissues. Differentially methylated genes were also organized in gene networks related to the cellular development, growth, and carbohydrate metabolism. Even though further study is required, the result of this study may contribute to the understanding of epigenetic regulation in pig growth.
태양광 발전에 있어서 태양전지는 일사량, 온도와 부하에 의해 크게 변동하기 때문에 태양전지에 대한 특성 해석이 필요하다. 또한 태양광 발전에 있어서 가능한 많은 에너지를 얻기 위해서는 환경변화에 따른 태양의 위치추적이 필요하며 태양전지의 출력을 항상 최대로 제어할 필요가 있다. 센서와 마이크로프로세서 칩으로 구현된 본 시스템의 실험 결과는 Boost 컨버터의 승압율은 167[%], 소용량에서 에너지 Harvesting 개념과 위치추적 방식의 태양광 발전 구현 가능성을 제시하였다.
셀룰러 신경회로망(CNN)은 일반적인 신경회로망과는 다른 형태의 회로구조를 가진다. 이것은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며, 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 본 논문에서는 소규모의 CNN셀 블록을 사용하여 대규모의 입력영상을 블록으로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용하였다. 그리고, C프로그램과 Matlab모델로 구현된 시뮬레이터를 사용하여 윤곽선 검출 시뮬레이션을 하였다. 또한 5$\times$5 CNN 하드웨어와 전ㆍ후 처리기를 설계하여 시험중에 있다.
Park, Hyun-Seo;Choi, Yong-Seouk;Kim, Byung-Chul;Lee, Jae-Yong
ETRI Journal
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제37권6호
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pp.1065-1076
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2015
Network densification is regarded as the dominant driver for wireless evolution into the era of 5G. However, in this context, interference-limited dense small cell deployments are facing technical challenges in mobility management. The recently announced results from an LTE field test conducted in a dense urban area show a handover failure (HOF) rate of over 21%. A major cause of HOFs is the transmission failure of handover command (HO CMD) messages. In this paper, we propose two enhancements to HO performance in LTE networks - radio link failure-proactive HO, which helps with the reliable transmission of HO CMD messages while the user equipment is under a poor radio link condition, and Early Handover Preparation with Ping-Pong Avoidance (EHOPPPA) HO, which assures reliable transmission of HO CMD under a good radio link condition. We analyze the HO performance of EHOPPPA HO theoretically, and perform simulations to compare the performance of the proposed schemes with that of standard LTE HO. We show that they can decrease the HOF rate to nearly zero through an analysis, and based on the simulation results, by over 70%, without increasing the ping-pong probability.
모바일 멀티미디어 환경에서 초고속의 서비스를 요구하는 다수의 사용자를 수용하려면 마이크로/피코 셀과 같이 셀의 크기를 더욱 줄여서 무선 자원의 재사용성을 증대시켜야 한다. 특히 멀티미디어 트래픽의 전송 중에 핸드오버가 발생한다면, 멀티미디어 트래픽의 QoS가 지연 및 손실에 의하여 영향 받기 때문에 정지 상태와 동일한 QoS를 유지하기 위하여 효율적인 자원 예약 및 할당 방안이 필요하다. 본 논문에서는 차세대 이동 통신망에서 멀티미디어 서비스의 효율적인 QoS를 제공하기 위한 방안의 하나로서, 수락 제어, 부하 제어 그리고 패킷 스케쥴러와 밀접한 관련성을 갖는 자원 할당 방법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법의 우수성을 평가한다.
셀룰러 신경망(Cellular Neural Network: CNN)은 간단한 처리요소인 셀들의 배열로 이루어져 있으며 각 셀들은 국부적인 연결특성과 공간불변 템플릿 특성을 갖는다. 따라서 CNN은 하드웨어로 구현하는데 매우 적합한 구조를 갖는다. 그러나 CNN 하드웨어 프로세서를 실제의 대형 영상의 화소와 1:1로 매핑하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 소규모의 CNN 셀 블록을 사용하여 대규모의 영상을 블록단위로 처리하는 실용적인 시다중화 영상처리 기법을 적용할 수 있는 파이프라인 입${\cdot}$출력을 갖는 $5{\times}5$ CNN 하드웨어 프로세서를 설계하였다. 그리고 윤곽선 검출과 그림자 검출 실험을 통하여 구현된 CNN 하드웨어 프로세서의 동작을 검증하였다.
Background: In this study, various types of deep-learning models for predicting in vitro radiosensitivity from gene-expression profiling were compared. Methods: The clonogenic surviving fractions at 2 Gy from previous publications and microarray gene-expression data from the National Cancer Institute-60 cell lines were used to measure the radiosensitivity. Seven different prediction models including three distinct multi-layered perceptrons (MLP), four different convolutional neural networks (CNN) were compared. Folded cross-validation was applied to train and evaluate model performance. The criteria for correct prediction were absolute error < 0.02 or relative error < 10%. The models were compared in terms of prediction accuracy, training time per epoch, training fluctuations, and required calculation resources. Results: The strength of MLP-based models was their fast initial convergence and short training time per epoch. They represented significantly different prediction accuracy depending on the model configuration. The CNN-based models showed relatively high prediction accuracy, low training fluctuations, and a relatively small increase in the memory requirement as the model deepens. Conclusion: Our findings suggest that a CNN-based model with moderate depth would be appropriate when the prediction accuracy is important, and a shallow MLP-based model can be recommended when either the training resources or time are limited.
본 논문에서는 위상 ATM 네트워크에서 장거리 의존성(Long-Range Dependent) VBR 트래픽이 존재할 경우에 있어서 ABR 서비스를 통한 비디오 트래픽의 성능에 대하여 고찰하였다. 인터넷을 이용하는 트래픽 중 압축/부호화된 비디오 트래픽이 급증하고 있는 가운데 제한된 네트워크 자원을 이용하여 이러한 비디오 트래픽들의 효과적인 전송을 위한 연구가 다각적으로 이루어지고 있다. 본 논문에서는 ATM 네트워크에서 ABR 서비스를 이용한 비디오 서비스 전송에 대해, 특별히 갈수록 무선 통신을 이용한 서비스가 확산되고 있는 것을 고려하여 위성 ATM 네트워크 환경에서 여러 문제점들을 고찰하였다. ATM 포럼에서 제정된 서비스들 중에 비디오 트래픽 전송을 위해 CBR 혹은 VBR 서비스가 있지만, 데이터 서비스를 우선으로 하는 ABR 서비스는 약간의 대역폭, 즉 최소셀율 (Minimum Cell Rate: MCR) 만으로도 연결이 설정되며, 특히 피드백 매커니즘을 이용하여 소스의 데이터 전송률을 조절할 수 있으므로 네트워크의 부하에 따라 비디오 서비스의 질을 조절할 수 있는 응용에서는 커다란 장점을 가지게 된다. 본 논문에서 사용된 장거리 의존성 VBR 트래픽으로? 압축된 비디오 소스가 사용되었다. 이 압축된 비디오 소스는 MPEG-2 전송 스트림과 유사하도록 모델링 되어 진다. MPEG-2 압축된 비디오 트래픽 스트림은 다른 비트률을 갖는 세 개의 다른 종류의 프레임 즉, I-프레임, P-프레임, B-프레임으로 구성된다. 따라서 네트워크가 혼잡 상태일 경우에는 위와 같은 MPEG 비디오 스트림의 특성을 이용하여 송신측의 셀 전송을 조절하여 서비스의 질을 조절함으로 미연에 셀 손실을 막는 방법을 사용할 수 있다. 우선 순위가 높고 사용 대역폭에서의 높은 변이를 가진 VBR 트래픽으로 인하여 TCP 트래픽을 전송하는 ABR 트래픽들이 사용할 수 있는 대역폭의 용량변이가 매우 높다. 따라서 요구되는 서비스의 질(QoS: Quality of Service)을 만족하기 위하여 스위치에서 많은 버퍼가 필요하다. 더욱이 피드백 지연이 큰 위성 ATM 네트워크에서는 지연에 비례하는 만큼의 버퍼를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 변이가 심한 VBR 트래픽이 존재할 경우에 스위치에서 ABR 트래픽을 위해 필요한 버퍼에 대하여 EFCI와 ER 스위치(ERICA+)와 같이 서로 다른 구조를 가진 ABR 스위치들 간의 비교 뿐 아니라 VBR 트래픽이 ON-OFF 인 경우 痼?비교도 이루어진다.
스마트폰 사용이 활성화되면서 모바일 데이터 사용량이 급증하고 WiFi뿐만 아니라 펨토셀을 포함한 소형셀(small cell) 인프라가 각광을 받고 있다. 이에 따라, 가정 또는 사무실과 같은 실내에서 음영 지역을 해소하고 한정된 주파수 자원을 효율적으로 사용하여 대용량 데이터 전송 서비스를 가능하게 하는 초소형 기지국 연구에 대한 요구가 많아지고 있다. 또한, 이동통신 기지국의 신규 설치 시 기지국 자체적으로 또는 인접한 기지국 간의 자동 협업을 통하여 기지국 간 간섭을 최소화하고 기지국의 용량을 증대시켜서 셀 커버리지를 최적화하는 기술에 대한 연구가 필요하게 되었다. 이를 위한 방안으로 셀 반경을 극도로 줄여 댁내 또는 소규모 비즈니스 환경에 알맞은 무선 환경을 제공하려고 하는 펨토셀 서비스는 보다 나은 무선 환경을 필요로 하는 사용자 요구에 적극 대응하고, 사업자의 사업 기회를 확대하며, 서비스의 질적 양적 개선 측면에 있어서 가장 중요하게 고려해야 할 기술이다. 본고에서는 SON(Self Organizing Networks) 및 펨토셀 관련 주요 기술적 이슈를 정리하고 현재 진행되고 있는 기술동향에 대하여 살펴 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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