5G 이동통신에서는 이동성 관리를 필요로 하지 않거나 제한된 이동성 관리만을 필요로 하는 단말에 대하여 차별적으로 이동성을 제공할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이동 수준이 유사한 다수의 MTC 단말을 c-MTC와 m-MTC 그룹으로 분류하는 2계층 이동성 관리시스템을 제안한다. Tracking Area Update (TAU)를 수행할 때 발생하는 제어신호의 수를 줄여 에너지 효율 및 서비스 수명을 향상시키기 위해 그룹 헤더가 대표적으로 TAU Request를 수행하도록 하며 이동 수준에 따라 주기적인 TAU 갱신 주기를 조절하였다. m-MTC의 TAU 갱신주기는 3GPP 표준에서 제안하는 기본값인 54분으로 설정하였으며, c-MTC는 이 보다 짧은 주기를 갖는 것으로 하여 12분으로 설정하였다. 단말들이 개별적으로 TAU를 실행할 때와 비교해 보면, m-MTC 또는 c-MTC 그룹에서 MME가 변경되지 않는 경우 33% 그리고 MME가 변경되지 않는 경우는 49% 정도 제어신호의 수가 감소함을 알 수 있었다.
In mobile wireless network efficient location management for tracking and finding mobile users is a critical issue. The traffic for location update can be excessive, especially at the base stations that are near to the location area (LA) boundaries. In this paper we propose a new location update scheme which can significantly reduce the signaling traffic for location update. It is based on the virtual layer approach employing SubMSCs. The virtual layer is laid upon the original layer of LAs such that the mobile terminals moving around the boundary cells of adjacent LAs become to move within a virtual LA. As a result, the location update traffic is substantially reduced compared to overlapping scheme which is the most recent and efficient location update scheme.
The location area planning is to assign cells to the location areas of a wireless communication network in an optimum manner. The two important cost components are cost of location update and cost of paging that are of conflicting in nature; i.e., minimizing the registration cost might increase the search cost. Hence, it is important to find a compromise between the location update and paging operations such that the cost of mobile terminal location tracking cost is a minimum. The complete mobile network is divided into location areas. Each location area consists of a group of cells. In fact this is shown to be an NP-complete problem in an earlier study. In this paper, we use an ant colony optimization method to obtain the best/optimal group of cells for a given a network.
Location area planning (LAP) problem is to partition the cellular/mobile network into location areas with the objective of minimizing the total cost in location management. The minimum cost has two components namely location update cost and searching cost. Location update cost is incurred when the user changes itself from one location area to another in the network. The searching cost incurred when a call arrives, the search is done only in the location area to find the user. Hence, it is important to find a compromise between the location update and paging operations such that the cost of mobile terminal location tracking cost is a minimum. The complete mobile network is divided into location areas. Each location area consists of a group of cells. This partitioning problem is a difficult combinatorial optimization problem. In this paper, we use particle swarm optimization (PSO) to obtain the best/optimal group of cells for 16, 36, 49, and 64 cells network. Experimental studies illustrate that PSO is more efficient and surpasses those of precious studies for these benchmarking problems.
A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.
최근, 모바일 기기의 발전, 팬/틸트 카메라를 사용한 지능형 감시 시스템 등이 발전하면서 비정적 환경에서의 추적알고리즘에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 비정적 환경에서는 배경에 대한 모델링이 어렵기 때문에 주로 컬러, 텍스쳐 등의 피쳐를 이용한 객체 추적이 이루어진다. 이 경우 배경에 나타나는 객체의 컬러와 유사한 컬러들로 인해 추적이 불안정해진다. 본 논문에서는 컬러에 기반한 객체추적 방법들 중에 상대적으로 안정적이고 속도가 빠른 중심 이동 (Centroid Shifting) 기반의 추적 알고리즘을 더욱 안정화하기 위해 배경에 대한 영향을 줄이고, 시간 필터링을 접목하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
최근 이동통신의 새로운 미래 사업으로 주목받고 있는 M2M 통신의 특성 중 하나는 기존의 통신에 비해 단말의 수가 상대적으로 많다는 점이다. 따라서 다수의 단말로부터 발생하는 제어 신호가 네트워크에 혼잡을 발생시킬 수 있기 때문에 3GPP 표준화단체에서는 이를 해결하고자 여러 단말을 하나의 그룹으로 관리하여 불필요한 시그널링 오버헤드를 줄이는 방법에 대해 표준화를 진행 중에 있다. 본 논문에서는 이동성이 같은 다수의 M2M 단말들을 하나의 그룹으로 관리하는 그룹 기반 이동성 관리 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 이동성이 같은 다수의 M2M 단말을 Mobility Management Entity (MME)가 동적으로 그룹핑하고, 그룹을 대표할 그룹 헤더를 선출하여 그룹 헤더가 그룹을 대표하여 Tracking Area Update (TAU)를 수행하게 함으로써 M2M 단말이 개별적으로 TAU를 수행할 때 발생하는 시그널링 오버헤드를 줄이는 것이다. 제안하는 방법이 기존의 개별적으로 TAU를 수행했을 때보다 최대 80% 정도의 시그널링 오버헤드 감소효과를 보인다.
In mobile communication systems, location management deals with the location determination of users in a network. One of the strategies used in location management is to partition the network into location areas. Each location area consists of a group of cells. The goal of location management is to partition the network into a number of location areas such that the total paging cost and handoff (or update) cost is a minimum. Finding the optimal number of location areas and the corresponding configuration of the partitioned network is a difficult combinatorial optimization problem. This cell grouping problem is to find a compromise between the location update and paging operations such that the cost of mobile terminal location tracking is a minimum in location area wireless network. In fact, this is shown to be an NP-complete problem in an earlier study. In this paper, artificial bee colony (ABC) is developed and proposed to obtain the best/optimal group of cells for location area planning for location management system. The performance of the artificial bee colony (ABC) is better than or similar to those of other population-based algorithms with the advantage of employing fewer control parameters. The important control parameter of ABC is only 'Limit' which is the number of trials after which a food source is assumed to be abandoned. Simulation results for 16, 36, and 64 cell grouping problems in wireless network show that the performance of our ABC is better than those alternatives such as ant colony optimization (ACO) and particle swarm optimization (PSO).
본 연구에서는 영상을 대형으로 디스플레이 함과 동시에 사용자가 보다 세밀하게 관찰하고자하는 관심영역을 이동 프로젝터로 투사함으로써 개선된 해상도와 밝기로 디스플레이 하는 인터랙티브 투사 기법을 제안한다. 사용자는 이동 프로젝터를 들고 움직이며 관심영역의 위치를 변경하게 되는데 이 때 적절히 투사영상을 업데이트하기 위해 폐회로(closed-loop) 기반 추적 방법을 제안한다. 먼저 대형 디스플레이 영상에 이동 프로젝터의 위치를 나타내는 표시자를 삽입하고 이를 이동 프로젝터에 부착된 카메라로 획득한 연속영상에서 추출한다. 표시자의 중심이 항상 카메라 영상의 중심과 일치하도록 하는 제약조건 하에서 이를 만족시키기 위해 대형 디스플레이 상에서 표시자의 위치를 지속적으로 업데이트 한다. 이렇게 계산된 표시자의 위치에 해당하는 사각형 영역을 이동 프로젝터가 투사하게 되며 이때 카메라와 이동 프로젝터 사이의 투사변환을 적용하여 와핑한다. 표시자 분할은 총 네 단계로 이루어지며 카메라 영상에 대해 HSI 기반 전처리, 직선 탐지, 사각형 조건 검사, 교차비(cross-ratio) 검사를 거쳐 최종 네 개의 코너점이 결정된다. 제안된 투사 기법을 적용하여 구현한 인터랙티브 투사 시스템은 약 24fps의 처리속도를 지원하며 사용자 평가 결과 높은 유용성을 나타냈다.
최근 들어 이동 사용자의 폭발적 증가로 인해 이동 통신 시스템에서 위치 관리가 중요해지고 있다. 현재 이동 통신 시스템에서 사용중인 위치 관리 기법은 위치 영역 개념을 사용하며, 이동 노드는 새로운 위치 영역으로 이동할 때마다 위치 갱신을 수행한다 그러나, 이 기법은 이동률이 호 도착률보다 높은 사용자에 대해서는 불필요한 위치 갱신을 피할 수 없으며 상당한 위치 관리비용을 초래한다. 이러한 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 서비스 영역을 두 개의 집합으로 분할한다. 하나는 이동 사용자들 이 고속으로 이동하는 영역들의 집합이며 나머지 하나는 저속으로 이동하는 영역들의 집합이다. 이들 두개의 집합을 구성한 후, 본 논문에서는 각 영역 집합에 대해서 서로 다른 위치 추적 기법을 적용한다. 일반적으로, 고속으로 이동하는 대다수 노드는 낮은 CMR을 가지며 목적지에 도착할 때까지 일정한 이동 방향성을 갖는다. 노드의 이러한 특성을 이용하여, 사용자가 이동할 다음 위치를 시스템은 미리 예측할 수 있다. 노드가 시스템에서 예측한 위치 영역으로 이동한 경우에는 위치 갱신을 수행하지 않도록 함으로써 위치 관리에 소요되는 비용을 감소시킬 수 있다. 제안 기법의 성능을 분석하기 위해 마코프 모델이 사용되었다. 이 모델을 통해서, 본 논문에서는 제안기법을 IS-41과 TLA의 두 가지 기법과 성능을 비교한다. 성능 분석 결과는 이동 노드의 CMR이 낮을수록 그리고 이동 통신 시스템에서 예측한 특정 위치 영역으로 이동 노드가 이동할 확률이 높을수록 제안기법의 전체적인 위치 관리비용은 감소됨을 보여주었다. 또한, HLR과 VLR간의 통신비용이 높을수록 두 기법들보다 성능이 우수하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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