사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
본 논문은 싱크 기반 무선 센서 액터 네트워크에서 액터의 연결성과 커버리지를 향상시키기 위하여 홉 거리를 기반으로 클러스터를 구성하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 싱크로부터 일정한 홉 간격으로 CH(Cluster Head)를 선출함으로써 목표영역에 고르게 분포된 센서 클러스터를 생성한다. CH 선출은 CH 위치에 배치되는 액터들과 싱크의 연결성을 보장하기 위해서 싱크로부터 순차적으로 진행된다. 또한 액터의 커버리지를 향상시키기 위해서 센서 밀도가 높은 영역부터 우선적으로 이루어진다. 제안한 알고리즘을 통하여 일정한 분포로 클러스터를 구성하여 중첩을 최소화함으로써 목표영역에서 생성되는 클러스터 수와 CH 위치에 배치되는 액터 수를 감축한다. 시뮬레이션을 수행하여 제안한 알고리즘이 싱크에 연결이 보장된 액터 네트워크를 형성함을 검증하였다. 그리고 기존의 IDSC 알고리즘에 비해 액터 커버리지를 향상시킴으로써 배치되는 액터 수를 9~20% 감축함을 확인하였다.
무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터 헤드 노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 논문에서 제안하는 통신영역을 고려한 클러스터 헤드 노드 선출 알고리즘은 계층구조를 형성하는 무선센서 네트워크 환경에서 적용되며, 베이스 스테이션의 통신 영역을 계산하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터를 구성한다.
무선 센서 네트워크의 센서 노드들은 한정된 자원을 가지고 있으며 배터리의 교체가 어렵다는 특성을 가지고 있기 때문에 제한된 에너지를 효율적으로 사용하는 기법은 매우 중요하다. 지금까지 이러한 센서 노드의 에너지 소모를 최소화하기 위하여 다양한 스케줄링 문제 및 해결 방안에 관한 연구들이 진행되어 왔다. 특히 CTC(Connected Target Coverage) 문제는 타겟 커버리지와 연결성을 동시에 고려하여 센서 노드들의 효율적인 상태 전이 시점을 결정하는 대표적인 스케줄링 문제로 간주된다. 본 논문에서는 중복되어 센싱되는 타겟을 고려한 보다 올바른 센서 에너지 소비 모델을 제안하고 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장 할 수 있는 CMTC(Connected Multiple-Target Coverage) 문제를 제시한다. 또한, 이 문제를 해결하기 위한 SPT(Shortest Path based on Targets) Greedy 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통하여 제안기법이 기존기법보다 센서 네트워크의 수명을 더욱 연장하는 기법임을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5464-5488
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2019
The multi-population genetic algorithm in multi-target paths coverage has become a top choice for many test engineers. Also, information sharing strategy can improve the efficiency of multi-population genetic algorithm to generate multi-target test data; however, there is still space for some improvements in several aspects, which will affect the effectiveness of covering the target path set. Therefore, a multi-target paths coverage strategy is proposed by improving multi-population genetic algorithm based on individual information sharing among populations. It primarily contains three aspects. Firstly, the behavior of the sub-population covering corresponding target path is improved, so that it can continue to try to cover other sub-paths after covering the current target path, so as to take full advantage of population resources; Secondly, the populations initialized are prioritized according to the matching process, so that those sub-populations with better path coverage rate are executed firstly. Thirdly, for difficultly-covered paths, the individual chromosome features which can cover the difficultly-covered paths are extracted by utilizing the data generated, so as to screen those individuals who can cover the difficultly-covered paths. In the experiments, several benchmark programs were employed to verify the accuracy of the method from different aspects and also compare with similar methods. The experimental results show that it takes less time to cover target paths by our approach than the similar ones, and achieves more efficient test case generation process. Finally, a plug-in prototype is given to implement the approach proposed.
Much recent attention on wireless technologies s put on topology-less wireless network, in which all nodes an be mobile and can communicate over wireless links, due to its ease of deployment, high flexibility and low expenses. One key in topology-less wireless network is mobile base stations (MBSs), which provides access points or mobile terminals (MTs) to wireless backbone network. MBSs can move to anywhere in accordance with changes in geographical distribution of MTs. They serve as dynamic odes. However, in order to utilize network resources and take full advantage of this topology-less network, MBSs must move to suitable position according to the current tate of network use. Moreover, MBSs have to consider the distance among them to avoid the crash and gap area of MBSs. Therefore, this paper proposes MBS movement algorithm by implementing push-pull method to fulfill the corporation of MBSs and considering the center of covered MTs or centroid to satisfy the MT coverage. From the simulation results, the proposed algorithm increases the performance of system when comparing with the centroid-based algoriom〔7〕, such as coverage area, MT coverage and call drops rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.326-354
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2014
In this paper, a new green clustering algorithm is proposed to be as a first approach in the framework of an energy efficient strategy for centralized enterprise high-density WLANs. Traditionally, in order to maintain the network coverage, all the APs within the WLAN have to be powered-on. Nevertheless, the new algorithm can power-off a large proportion of APs while the coverage is maintained as its always-on counterpart. The two main components of the new approach are the faster procedure based on K-means and the more accurate procedure based on Evolutionary Algorithm (EA), respectively. The two procedures are processes in parallel for different designed requirements and there is information interaction in between. In order to implement the new algorithm, EA is applied to handle the optimization of multiple objectives. Moreover, we adapt the method for selection and recombination, and then introduce a new operator for mutation. This paper also presents simulations in scenarios modeled with ray-tracing method and FDTD technique, and the results show that about 67% to 90% of energy consumption can be saved while it is able to maintain the original network coverage during periods when few users are online or the traffic load is low.
본 논문에서는 relay 기반 OFDMA 시스템에서 cell throughput 향상을 위한 Base Station (BS)과 Relay Station (RS)의 sub-cell 커버리지 조절 기법을 제안하였다. Relay 시스템에서는 BS-RS 링크에서 무선 자원을 추가로 소비하기 때문에, 이를 고려하지 않고 sub-cell 커버리지를 설정하면, 자원 사용량이 증가하여 throughput이 저하될 수 있기 때문에 자원 소모를 고려한 sub-cell 커버리지 설정이 필요하다. 이 때, 설정된 sub-cell 커버리지를 고정하여 운용할 수도 있지만, 트래픽 상황의 변화에 따라서 커버리지를 효과적으로 조절해주면, throughput 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 MS가 이동할 때에, 멀티홉 전송에 따른 relay link에서의 자원의 소모와 자원 재사용 정도를 함께 고려하여 sub-cell 커버리지를 조절하는 기법을 제안하고 분석하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법에서는 BS와 RS로부터의 수신 SINR 값 비율로 threshold 값을 정하고 이를 이용하여 sub-cell 경계를 설정하였다. 그리고 트래픽의 변화에 따라 멀티홉에서의 자원의 소모와 자원 재사용을 고려한 effective transmitted bits per subchannel을 이용하여 sub-cell 경계를 적응적으로 조절하였다. 성능 분석을 위해 이 경우 cell throughput을 도출하였다. 제안하는 커버리지 조절 기법을 적용할 때, 고정하여 운용하는 경우에 비해, cell throughput이 향상되는 것을 확인하고, 정량적으로 분석하였다.
무선 센서 네트워크는 제한적인 자원을 가지고 동작되는 작은 센서들로 구성되어 있다. 이러한 무선 센서노드들은 초기에 대량으로 랜덤하게 배치되어 스스로 클러스터를 구성하고, 각 클러스터 헤드 노드를 선출하여 정상적인 통신이 이루어져야 한다. 이러한 일련의 작업을 무선 센서노드 설치 시 관리자가 직접적으로 관여할 수 없기 때문에 자가 구성 라우팅 기능이 가능하여야 한다. 논문에서 제안하는 통신영역을 고려한 클러스터 헤드 노드 선출 알고리즘은 계층구조를 형성하는 무선센서 네트워크 환경에서 적용되며, 베이스 스테이션의 통신 영역을 계산하여 클러스터 헤드 노드를 선정하고 클러스터를 구성한다.
Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. Accurate predictions of software release times, and estimation of the reliability and availability of a software product require quantification of a critical element of the software testing process : test coverage. This model called enhanced non-homogeneous poission process(ENHPP). In this paper, exponential coverage and S-coverage model was reviewed, proposes the exponentiated exponential coverage reliability model, which maked out efficiency substituted for gamma and Weibull model(2 parameter shape illustrated by Gupta and Kundu(2001). In this analysis of software failure data, algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on SSE statistics for the sake of efficient model, was employed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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