Lee, Chul-Han;Chae, Chan-Byoung;Vishwanath, Sriram;Heath, Jr., Robert W.
Journal of Communications and Networks
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v.11
no.3
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pp.279-286
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2009
This paper proposes an adaptive mode switching algorithm between two strategies in multiple antenna cellular networks:A single-user mode and a multi-user mode for the broadcast channel. If full channel state information is available at the base station, it is known that a multi user transmission strategy would outperform all single-user transmission strategies. In the absence of full side information, it is unclear what the capacity achieving method is, and thus there are few criteria to decide which of the myriad possible methods performs best given a system configuration. We compare a single user transmission and a multi user transmission with linear receivers in this paper where the transmitter and the receivers have multiple antennas, and find that neither strategy dom inates the other. There is instead a transition point between the two strategies. Then, the mode switching point is determined both ana lytically and numerically for a multiple antenna cellular downlink with correlation between transmit antennas.
In general, data packets from sensor nodes are transferred to the sink node in a wireless sensor networks. So many data packets are gathered around the sink node, resulting in significant packet collision and delay. In this paper, we propose an efficient packet transmission mechanism for multi-hop wireless sensor networks. The proposed mechanism is composed of two modes. One mode works between sink node and 1-hop nodes from sink. In this mode, data packets are transmitted in predefined time slots to reduce collisions. The other mode works between other nodes except sink node. In this mode, duplicated packets from neighbor nodes can be detected and dropped using some control signals. Our numerical analysis and simulation results show that our mechanism outperforms X-MAC and RI-MAC in terms of energy consumption and transmission delay.
Since the conventional direct approaches are hard to be applied for damage diagnosis of complex large-scale structures, a two-step approach for diagnosing the joint damage of framed structures is presented in this paper by using artificial neural networks. The first step is to judge the damaged areas of a structure, which is divided into several sub-areas, using probabilistic neural networks with natural Frequencies Shift Ratio inputs. The next step is to diagnose the exact damage locations and extents by using the Radial Basis Function (RBF) neural network with the second Element End Strain Mode of the damaged sub-area input. The results of numerical simulation show that the proposed approach could diagnose the joint damage of framed structures induced by earthquake action effectively and has reliable anti-jamming abilities.
In this paper, two parts of neural networks were proposed for determination of optimal EDM parameters. One is pattern recognition neural network that can be selecting expert neural network suitable to the EDM mode. The other is expert neural network that can be determining optimal EDM parameters such as pulse on time and pulse off time. Prior to determination of EDM parameters, Peak current, which is related to the EDM area closely, determined base on EDM area that is calculated from CAD data, firstly. Then, the other EDM parameters determined by the expert neural network that is selected to the EDM mode.
Voltage mode chaotic neuron has been designed in integrated circuit and fabricated by using 0.8$\mu\textrm{m}$ single poly CMOS technology. The fabricated CMOS chaotic neuron consist of chaotic signal generator and sigmoid output function. This paper presents an analysis of the chaotic behavior in the voltage mode CMOS chaotic neuron. From empirical equations of the chaotic neuron, the dynamical responses such as time series, bifurcation, and average firing rate are calculated. And, results of experiments in the single chaotic neuron and chaotic neural networks by two neurons are shown and compared with the simulated results.
In the task of continuous dimension emotion recognition, the parts that highlight the emotional expression are not the same in each mode, and the influences of different modes on the emotional state is also different. Therefore, this paper studies the fusion of the two most important modes in emotional recognition (voice and visual expression), and proposes a two-mode dual-modal emotion recognition method combined with the attention mechanism of the improved AlexNet network. After a simple preprocessing of the audio signal and the video signal, respectively, the first step is to use the prior knowledge to realize the extraction of audio characteristics. Then, facial expression features are extracted by the improved AlexNet network. Finally, the multimodal attention mechanism is used to fuse facial expression features and audio features, and the improved loss function is used to optimize the modal missing problem, so as to improve the robustness of the model and the performance of emotion recognition. The experimental results show that the concordance coefficient of the proposed model in the two dimensions of arousal and valence (concordance correlation coefficient) were 0.729 and 0.718, respectively, which are superior to several comparative algorithms.
This paper identifies core research topics and their relationships by deriving the research topic networks in the technology management field using co-word analysis. Contrary to the conventional approach in which undirected networks are constructed based on normalized co-occurrence frequency, this study analyzes directed networks of keywords by employing the confidence index of association rule mining for pairs of keywords. Author keywords included in 2,456 articles published in nine international journals of technology management in 2011~2014 are extracted and categorized into three types: THEME, METHOD, and FIELD. One-mode networks for each type of keywords are constructed to identify core research keywords and their interrelationships with each type. We then derive the two-mode networks composed of different two types of keywords, THEME-METHOD and THEME-FIELD, to explore which methods or fields are frequently employed or studied for each theme. The findings of this study are expected to be fruitfully referred for researchers in the field of technology management to grasp research trends and set the future research directions.
After clarifying the underlying problems in a secure network storage, we introduce two important requirements, leakageresilience and availability in higher levels respectively, for data keys that are used to protect remotely-stored data. As a main contribution of this paper, we give a new security layer for overlay networks by proposing a leakage-resilient authentication and data management system. In this system, we specifically propose a single mode and a cluster mode where the latter provides a higher level of both leakage-resilience and availability for the data key.
Most of the existing legacy DSL networks, about 80 million lines world-widely, adopted ‘ATM(Asynchronous Transfer Mode) over DSL’protocol architecture for the effective interworking with the ATM-based regional backbone networks and for the effective support of native ATM-based multimedia application services. Recently, however, the regional backbone networks are moving towards Metro Ethernet networks, instead of the ATM networks, and most of the current multimedia applications are If-based, not native ATM-based. These environmental changes push the architecture of DSL networks to be accordingly changed, and the‘Ethernet over DSL’protocol architecture, instead of existing‘ATM over DSL’, is tried to be applied to the implementation of next generation DSL networks such as VDSL(Very high-rate DSL) . In this paper, we propose two different implementation models for next generation DSL networks in Metro Ethernet backbone environments, respectively EA(Ethernet-to-ATM) implementation model and RE(Ethernet-to-Ethernet) implementation model. And, a comparative analysis focused on the performance and the backward compatability with the legacy DSL networks will be presented.
Recently, due to the rising incidence of disasters in the nation, there has been a growing interest in the relevance and role of science and technology in solving disaster and safety related issues. In addition, the necessities of securing the human rights of all citizens in disaster risk reduction, identifying fields of technology development for effective disaster response, and improving the efficiency of R&D investment for disaster and safety are becoming more important as the different types of disasters and stages of disaster and safety management process have been considered. In this study, we analyzed bipartite or two-mode networks constructed from an expert survey dataset of technology development for disaster and safety management. The results reveal that earthquake and fire are the two disasters affecting an individual and society at large and demonstrate that AI and big data analytics are effective supports in managing disaster and safety. We believe that such a network analytic approach can be used to explore some important implications exist for the national science and technology effort and successful disaster and safety management practices in Korea.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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