In this paper, we present an approach to transmit data from the source to the destination through a minimal path (least-cost path) in a computer network of n nodes. The motivation behind our approach is to address the problem of finding a minimal path between the source and destination. From the work we have studied, we found that a Steiner tree with bounded Steiner vertices offers a good solution. A novel algorithm to construct a Steiner tree with vertices and bounded Steiner vertices is proposed in this paper. The algorithm finds a path from each source to each destination at a minimum cost and minimum number of Steiner vertices. We propose both the sequential and parallel versions. We also conducted a comparative study of sequential and parallel versions based on time complexity, which proved that parallel implementation is more efficient than sequential.
MPEG-4 Visual은 객체 기반의 동영상 압축 국제 표준으로서 멀티미디어 통신에서부터 HDTV에 이르는 광범위한 응용 분야를 지원하기 위해 설계되었다. MPEG-4 표준안은 디코더에서 처리 가능한 디코딩 복잡도를 제한하기 위해 3가지 Video Buffering Verifier 모델을 정의하고 있다. 그 중 VCV 모델은 비트스트림을 매크로블록 단위로 디코딩하는 처리 속도에 대한 제한을 정의하고 있으며, 경계와 비경계 MB 두 가지만을 구별하는 VCV와 B-VCV 모델이 있다. 본 논문에서는 최적화된 MPEG-4 Reference Software를 이용하여 직사각형 객체와 임의 형상 객체 그리고 HDTV 해상도를 지원하는 다양한 코딩 타입에 대한 MB 디코딩 시간을 측정하여 디코딩 복잡도를 평가하였다. 실험결과 디코딩 복잡도가 코딩 타입에 따라 많은 차이가 있으며 디코더에서 이용 가능한 리소스의 더욱 효율적인 사용이 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 실시간 동영상 부호화를 위한 효과적인 비트율 제어 방법을 제안하고 하드웨어로 구현한다. 제안하는 비트율 제어는 각 기본유닛 마다 R-D 파라미터 갱신에 의해 많은 연산 처리를 필요로 하는 이차원 R-D 모델을 사용하지 않고, 프레임의 평균 복잡도 가중치를 이용한 Qstep 결정 모델을 사용함으로써 연산량을 감소시킨다. 또한 적은 연산량과 빠른 MAD 예측을 위해 부호화된 기본유닛을 기반으로 영상의 공간적 및 시간적 상관관계를 이용하여 MAD를 예측한다. 제안하는 비트율 제어는 프레임 레벨 MAD 예측과 매크로블록 레벨 MAD 예측, GOP 비트 할당, 프레임 비트 할당, 가상버퍼, Qstep 결정 모델, 비트율 제어 파라미터 갱신, QP 결정 모듈을 포함하며 총 8개의 모듈로 구성된다. 비트율 제어 하드웨어는 Verilog-HDL을 이용하여 설계하였으며, Synopsys사의 Design Compiler를 이용하여 UMC 공정 $0.18{\mu}m$ 셀 라이브러리로 합성한 결과, 최대 동작 주파수는 108 MHz이고, 게이트 수는 19.1k이다. 실험 결과로부터 제안한 구조는 기존 구조 보다 게이트 수가 85% 감소하였고, 매크로블럭 당 QP를 결정하는데 평균 220 사이클 수가 소요되어 기존 구조보다 64% 단축됨을 확인하였다.
노드들 간의 설치비용과 트래픽 요구량이 주어졌을 때, 이 조건을 만족하는 메쉬망을 설계하는 주요 고려사항으로는 설계시간, 비용, 지연, 신뢰성등 여러 가지가 있으며, 일반적으로 설계시간을 줄이고, 비용은 작게, 지연은 적게, 신뢰성이 높은 메쉬망을 설계하여야 한다. 설계시간에 대한 문제는 Aaron Kershenbaum이 제안한 MENTOR (mesh network topology optimization and routing) 알고리즘에 의해 최소화를 이루는데 성공하였지만 비용, 지연, 신뢰성에는 여전히 문제가 남아있다. 본 논문에서는 MENTOR의 설계시간의 장점을 유지하면서 다른 성능인자들을 만족시킬 수 있는 새로운 망설계 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘의 설계결과는 MENTOR 알고리즘의 성능인자들보다 개선되었음을 보여주었다.
최적 해를 다항시간으로 얻을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않은 NP-완전인 상자포장 문제의 일종인 바지선 적재 문제에 대해, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 이득 우선순위로 적재하는 규칙인 O(m log m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 이득 우선순위를 결정하였다. 다음으로, 이득 우선순위 물품들을 바지선에 적재하는 방법으로 초기 적재 결과를 얻었다. 마지막으로, 바지선 적재 용량을 미달하는 경우, 이전에 적재된 물품과 미선적된 물품을 상호 교환하여 바지선 적재용량을 충족시켰다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 바지선 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m log m)으로 단축시켰다.
본 논문에서는 고속 시변 채널 OFDM을 위한 저복잡도 LS(Least Squares) 채널 예측의 성능 개선 방안을 제안한다. 저복잡도 LS 채널 예측을 위해 사용하는 CE-BEM(Complex Exponential-Basis Expansion Model) 채널 모델의 경우 채널 모델 자체의 문제점으로 인하여 채널 예측 성능 저하가 발생한다. 본 논문에서는 우선 시간 영역 윈도우를 이용하여 데이터 심볼에 의한 ICI(Interchannel Interference)의 영향을 제거한다. LS 채널 예측 결과에서 샘플을 취하여 윈도우의 영향을 제거한 후 특성이 채널 변화의 표현에 적합한 DPSS(Discrete Prolate Spheroidal Sequences)를 기저함수(basis function)로 하는 보간 (interpolation) 방식으로 채널 응답을 복원하여 CE-BEM의 문제점을 해결한다. 컴퓨터 모의실험을 통한 성능 확인 결과 제안된 채널 예측 방식은 기존의 방식과 비교하여 특히 고속 시변 채널에서 우수한 성능 개선 효과를 보여주며, 선택된 기저함수의 형태뿐만 아니라 기저함수의 개수의 설정이 성능을 크게 좌우하는 또 다른 요소임을 확인하였다.
본 논문에서는 무선통신 시스템 적용을 위한 G.729 음성부호화기와 길쌈부호화기(R=1/2, K=9) 비터비 복호기를 하나의 고정 소수점 DSP칩을 이용하여 실시간 구현하였다. 프로그램 구현은 고정 소수점 C 프로그램을 연산결과의 기준으로 활용하였으며, 복잡도의 최적화를 위하여 어셈블 언어로 설계하였다. 최적화 과정을 통하여 구현한 결과는 연산량 측면에서 음성부호화기 24MIPS, 채널부호화기 9MIPS, 프로그램 크기 측면에서 음성 24K words, 채널 4K words가 소요되었으며, 연산의 검증은 테스트 벡터를 이용하여 Bit exact 방법에 의하여 검증하였다. 본 논문의 결과는 기존의 음성/채널 부호화기의 개별적인 칩을 이용한 구현 방법에 비하여 구현의 용이성 및 구현 비용 측면에서 성능 개선이 가능할 것으로 판단된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.2774-2796
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2015
Quality-of-service (QoS) provisioning for a cognitive mesh network (CMN) with heterogeneous services has become a challenging area of research in recent days. Considering both real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic in a multihop CMN, [1] studied cross-layer resource management, including joint access control, route selection, and resource allocation. Due to the complexity of the formulated resource allocation problems, which are mixed-integer non-linear programming, a low-complexity yet efficient algorithm was proposed there to approximately solve the formulated optimization problems. In contrast, in this work, we present an application of genetic algorithm (GA) to re-address the hard resource allocation problems studied in [1]. Novel initialization, selection, crossover, and mutation operations are designed such that solutions with enough randomness can be generated and converge with as less number of attempts as possible, thus improving the efficiency of the algorithm effectively. Simulation results show the effectiveness of the newly proposed GA-based algorithm. Furthermore, by comparing the performance of the newly proposed algorithm with the one proposed in [1], more insights have been obtained in terms of the tradeoff among QoS provisioning for RT traffic, throughput maximization for NRT traffic, and time complexity of an algorithm for resource allocation in a multihop network such as CMN.
화공약품 탱크 적재 문제는 다항시간으로 해를 찾을 수 있는 알고리즘이 알려져 있지 않아 NP-완전으로 분류된 난제이다. 화공약품 탱크 적재 문제는 상자 포장 문제의 일종으로, Gu$\acute{e}$ret et al.은 $O(m^4)$ 수행 복잡도의 선형계획법으로 해를 얻고자 하였다. 반면에, 본 논문에서는 최소 여유량을 가진 탱크에 적재하는 규칙인 O(m) 복잡도의 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 첫 번째로 잔여량이 있는 탱크에 해당 화공약품을 적재하였다. 다음으로, 남은 화공약품을 적재할 수 있는 최소 여유량을 가진 탱크에 해당 화공약품을 적재하였다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 NP-완전 문제인 화공약품 적재 문제에 대해 선형계획법의 $O(m^4)$를 O(m)으로 단축시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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