Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.583-585
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2016
The recent advances in wireless networks area have led to new techniques, such as small cells or full-duplex (FD) transmission, have also been developed to further increase the network capacity. Particularly, full-duplex communication promises expected throughput gain by doubling the spectrum compared to half-duplex (HD) communication. Because this technique permits one set of frequencies to simultaneously transmit and receive signals. In this paper, we focus on the binary power control for the users and the base stations in full-duplex multiple cellulars wireless networks to obtain optimal sum-rate under the effect interference and noise. We investigate with a scenario in there one carrier is assigned to only one user in each cell and construct a model for this problem. In this work, we apply the binary power control by the its simplification in the implemented algorithm for both uplink and downlink simultaneously to maximize sum data rate of the system. At first, we realize the 2-cells case separately to check the optimal power allocation whether being binary. Then, we carry on with N-cells case in general through properties of binary power control.
In edge computing, most procedures, including data collection, data processing, and service provision, are handled at edge nodes and not in the central cloud. This decreases the processing burden on the central cloud, enabling fast responses to end-device service requests in addition to reducing bandwidth consumption. However, edge nodes have restricted computing, storage, and energy resources to support computation-intensive tasks such as processing deep neural network (DNN) inference. In this study, we analyze the effect of models with single and multiple local exits on DNN inference in an edge-computing environment. Our test results show that a single-exit model performs better with respect to the number of local exited samples, inference accuracy, and inference latency than a multi-exit model at all exit points. These results signify that higher accuracy can be achieved with less computation when a single-exit model is adopted. In edge computing infrastructure, it is therefore more efficient to adopt a DNN model with only one or a few exit points to provide a fast and reliable inference service.
Because of the rapid increase of mobile traffic, flexible broadband supportive unmanned aerial vehicle (UAV)-based 6G mobile networks using free space optical (FSO) links have been recently proposed. Considering the advancements made in UAVs, big data processing, and artificial intelligence precision control technologies, the formation of an additional wireless network based on UAV aerial platforms to assist the existing fixed base stations of the mobile radio access network is considered a highly viable option in the near future. In this paper, a combined time bound optimization scheme is proposed that can adaptively satisfy the control and communication time constraints as well as the processing time constraints in FSO-based 6G UAV aerial networks. The proposed scheme controls the relation between the number of data flows, input data rate, number of worker nodes considering the time bounds, and the errors that occur during communication and data processing. The simulation results show that the proposed scheme is very effective in satisfying the time constraints for UAV control and radio access network services, even when errors in communication and data processing may occur.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.4
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pp.17-22
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2011
The underwater environments are quite different from the terrestrial ones in terms of the communication channel and constrains. In underwater wireless sensor network, the probability of node failure is high because sensor nodes are deployed in more harsh environments than the ground based networks and moved by waves and currents. There are researches considering the communication environments of underwater to improve the data transmission throughput. In this paper, we present a checkpointing scheme of the cluster heads that recoveries from a cluster head failure quickly. Experimental results show that the proposed scheme enhances the reliability of the networks and more efficient in terms of the energy consumption and the recovery latency than without checkpointing.
In heterogeneous wireless networks supporting multi-access services, selecting the best network from among the possible heterogeneous connections and providing seamless service during handover for a higher Quality of Services (QoSs) is a big challenge. Thus, we need an intelligent vertical handover (VHO) decision using suitable network parameters. In the conventional VHOs, various network parameters (i.e., signal strength, bandwidth, dropping probability, monetary cost of service, and power consumption) have been used to measure network status and select the preferred network. Because of various parameter features defined in each wireless/mobile network, the parameter conversion between different networks is required for a handover decision. Therefore, the handover process is highly complex and the selection of parameters is always an issue. In this paper, we present how to maximize network utilization as more than one target network exists during VHO. Also, we show how network parameters can be imbedded into IEEE 802.21-based signaling procedures to provide seamless connectivity during a handover. The network simulation showed that QoS-effective target network selection could be achieved by choosing the suitable parameters from Layers 1 and 2 in each candidate network.
This study applied network agenda-setting theory to analyze the impact of the agenda-setting function of the media on certain issues by focusing on the agenda at the center of controversy, 'Creative Economy'. To this end, the study extracted the data referred to creative economy in the media and SNS from 1 January 2008 to 31 December 2014, and analyzed the data using the network analysis program UCINET and the Korean language analysis program Textom. The results of the present study show that, during the period under former President Lee (2008-2011), the media's creative economy agenda-setting function did not exert a significant impact on the agenda-setting within SNS. However, from 2012 when the government of former President Park Geun-hye had started, the agenda-setting function of the media starts to show increasingly strong influence on the agenda cognition in SNS. The central words and sub-words configuration forming the center of the semantic network moved in the direction of a high correlation, in addition to the gradually increasing correlation based on QAP correlation analysis. In 2014, the semantic networks of the media and SNS bore a close resemblance to each other, while the shape of networks and sub-words structure also had a high level of similarity.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.9
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pp.4446-4462
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2019
In this paper, we focus on interference cancellation for three-hop cognitive radio networks (CRNs) over Rayleigh fading channels. In CRNs, secondary users (SUs) are allowed to opportunistically utilize the licensed spectrum during the idle time of primary users (PUs) to achieve spectrum sharing. However, the SUs maybe power constrained to avoid interference and cover a very short transmission range. We here propose an interference cancellation scheme (ICS) for three-hop CRNs to prolong the transmission range of SUs and improve their transmission efficiency. In the proposed scheme, a flexible transmission protocol is adopted to cancel the interference at both secondary relays and destinations at the same time. And a closed-form expression for the secondary outage probability over Rayleigh fading channels is derived to measure the system performance. Simulation results show that the proposed scheme can significantly reduce the secondary outage probability and increase the secondary diversity in comparison with the traditional cases.
The primary objective of this work was to discover a solution for the survival of people in an emergency flood. The geographical information was obtained from remote sensing techniques. Through helpline numbers, people who are in need request support. Although, it cannot be ensured that all the people will acquire the facility. A proper link is required to communicate with people who are at risk in affected areas. Mobile sensor networks with field-programmable gate array (FPGA) self-configurable radios were deployed in damaged areas for communication. Ad-hoc networks do not have a centralized structure. All the mobile nodes deploy a temporary structure and they act as a base station. The mobile nodes are involved in searching the spectrum for channel utilization for better communication. FPGA-based techniques ensure seamless communication for the survivors. Timely help will increase the survival rate. The received signal strength is a vital factor for communication. Cognitive radio ensures channel utilization in an effective manner which results in better signal strength reception. Frequency band selection was carried out with the help of the GRA-MADM method. In this study, an analysis of signal strength for different mobile sensor nodes was performed. FPGA-based implementation showed enhanced outcomes compared to software-based algorithms.
Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.1-19
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2015
With the recent popularity of smart terminals, the demand for high-data-rate transmission is growing rapidly, which brings a new challenge for the traditional cellular networks. Both device-to-device (D2D) communication and small cells are effective to improve the transmission efficiency of local communication. In this paper, we apply D2D communication into a small cell network system (SNets) and study about the optimization problem of resource allocation for D2D communication. The optimization problem includes system scheduling and resource allocation, which is exponentially complex and the optimal solution is infeasible to achieve. Therefore, in this paper, the optimization problem is decomposed into several smaller problems and a hierarchical scheme is proposed to obtain the solution. The proposed hierarchical scheme consists of three steps: D2D communication groups formation, the estimation of sub-channels needed by each D2D communication group and specific resource allocation. From numerical simulation results, we find that the proposed resource allocation scheme is effective in improving the spectral efficiency and reducing the outage probability of D2D communication.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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