To avoid collisions, IEEE 802.11 medium access control (MAC) uses predetermined inter-frame spaces and the random back-off process. However, the retransmission strategy of IEEE 802.11 MAC results in considerable time wastage. The hidden node problem is well known in wireless networks; it aggravates the consequences of time wastage for retransmission. Many collision prevention and recovery approaches have been proposed to solve the hidden node problem, but all of them have complex control overhead. In this paper, we propose a fast retransmission scheme as a recovery approach. The proposed scheme identifies collisions caused by hidden nodes and then allows retransmission without collision. Analysis and simulations show that the proposed scheme has greater throughput than request-to-send and clear-to-send (RTS/CTS) and a shorter average waiting time.
This paper presents a new algorithm for the K shortest paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeat to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc in a Double Shortest Arborescence which is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, there may be some hidden paths which are shorter than present k-th path. To expose a hidden shortest path, one inward arc of this crossing node is chose by means of minimum detouring distance calculated with dual variables, and then the hidden shortest path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. If this exposed path is shorter than the k-th path, the exposed path replaces the k-th path. This algorithm requires worst case time complexity of O(Kn$^2$), and O(n$^2$) in the case k$\leq$3.
This study was carried out to evaluate the artificial neural network algorithm for water quality forecasting in Chungju lake, north Chungcheong province. Multi-layer perceptron(MLP) was used to train artificial neural networks. MLP was composed of one input layer, two hidden layers and one output layer. Transfer functions of the hidden layer were sigmoid and linear function. The number of node in the hidden layer was decided by trial and error method. It showed that appropriate node number in the hidden layer is 10 for pH training, 15 for DO and BOD, respectively. Reliability index was used to verify for the forecasting power. Considering some outlying data, artificial neural network fitted well between actual water quality data and computed data by artificial neural networks.
본 연구에서는 진해만의 DO 농도 재현을 목표로 LSTM 모형의 최적 매개변수 조건과 예측변수를 선별하기 위한 Case study를 진행하였다. 모형 매개변수 Case study 결과, 가장 적은 Hidden node와 Epoch인 Hidden node=10, Epoch=100에서 가장 낮은 정확도를 보였다. 이는 모형이 과소적합(Underfitting) 상태인 것으로 판단된다. Hidden node=80, Epoch=1200에서 R2 값은 0.99로 가장 높은 정확도를 보였다. 예측변수 Case study 결과, 1개의 환경변수만을 예측변수로 사용한 Step 1에서 수온을 예측변수로 했을 때 저층 DO 농도 재현의 R2 값은 0.81로 가장 높은 정확도를 보였다. 이후 2개의 환경변수를 사용한 Step 2에서는 수온과 SiO2를 예측변수로 했을 때 R2 값은 0.92로 수온만 사용했을 때보다 정확도가 급격히 증가하였다. 이는 저층 DO 농도와 SiO2 농도간의 높은 상관성$({\mid}R{\mid}=0.70)$에 기인한 것으로 판단된다. 상기 결과로부터 진해만의 DO 농도 재현에 적합한 LSTM 모형의 매개변수와 예측변수를 찾을 수 있었다.
본 논문에서는 CSMA 다중 access 방식으로 분산 무선 통신망을 구현할 때 다중 access 방식의 성능을 비교하였다. 또한 숨겨진 노드가 존재하거나 전자파 장애로 인한 CSMA방식의 성능 저하의 원인을 개설 할 수 있는 프로토콜을 제안하여 성능을 개선하였다. 숨겨진 노드가 존재하는 상황에서 CSMA의 방식을 개선하기 위해 중앙 집중식망에서 ISMA(Idle Signal Multiple Access), BTMA(Busy Tone Multiple Access), BCMA(Busy Channel Multiple Access)등 과 같은 채널 access 방식을 사용하였다. 본 논문에서는 중앙 집중식이 아닌 분산이면서 독립적인 노드로 통신하는 환경에서 숨겨진 노드가 존재하거나 전자파 방애로 인한 노드들이 있는 경우 성능 개선을 위해 프로토콜을 제안하였다. 새로운 프로토콜을 이용하여 컴퓨터 모의실험(simulation)을 함으로써 처리율(throughput)과 전송성공 확률이 실질적으로 개선됨을 확인하였다. 모의실험은 OPNET simulator를 사용하였다.
본고에서는 1GHz 이하 주파수에서 동작하는 Wireless LAN(WLAN) 표준으로, IEEE 802.11ah PHY/MAC 표준 규격에 대해서 알아 본다. IEEE 802.11ah 표준은, Smart Grid, M2M, IoT 와 같이 실내, 실외에서 많은 수의 단말들을 최소한의 전력소모로 데이터 통신을 하기 위한 목적으로 개발되었다. WLAN의 서비스 범위가 1Km 이상으로 늘어나게 되면, 그 동안 WLAN 에서 심각하게 다루지 않았던 Hidden Node 문제가 단말의 전력 소모, throughput performance 을 결정하는 중요한 요소로 등장하게 된다. 특별히 IEEE 802.11ah 에서는, 많은 수의 단말들간에 Hidden Node 을 고려한 Restricted Access Window 라는 새로운 channel access 기법이 제안되었고, 이에 본 고에서는 IEEE 802.11ah 에 새롭게 지원되는 MAC 기능들에 대해 중점적으로 살펴 보도록 한다.
본 논문은 학습하는 동안 은닉 노드의 출력에 대한 분산과 평균을 평가하는 새로운 cost function을 이용하여 불필요한 은닉 노드를 축소하는 방법을 제안한다. 제안한 cost function은 필요한 은닉 노드를 활성화시키고 불필요한 은닉 노드를 상수화 시켜 제거한다. 필기체 숫자인식을 통한 실험에서 제안한 방법은 높은 인식률과 단축된 학습 시간을 나타내며 은닉 노드의 수를 37.2%까지 축소할 수 있었다.
무선 홈 네트워크 환경에서 넓은 확장성과 저전력이 통신이 기능한 Zigbee는 홈 네트워크에서 가장 이상적인 통신기술이다. 하지만 Zigbee는 숨겨진 단말 문제와 전송 지연 문제를 항상 가지고 있어 무선 홈 네트워크에서 많이 사용되고 있지 못하고 있다. 이런 Zigbee가 가지고 있는 두 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 프레임을 제안한다. 제안하는 프레임은 슈퍼프레임 구간을 줄여서 생기는 공간에 제어 프레임 구간을 추가하는 구조를 이루어져 있다. 새롭게 구성된 제어프레임 구간에서는 제어프레임을 이용하여 단말의 상태 정보를 교환하여 숨겨진 단말 문제를 해결할 것으로 예상한다. 또한 제어 프레임 구간과 슈퍼 프레임 구간사이에 동기화에 사용되는 비콘을 넣어 하위 계층에서 발생하는 전송 지연 문제를 해결할 수 있다고 예상한다. 제안하는 프레임이 숨겨진 단말 문제와 전송 지연 문제를 해결하였는지 확인하기 위해 OPNET을 통해 Zigbee Qos Parameter 환경에서 시뮬레이션을 하였다. 전송 지연 문제를 해결여부를 확인하기 위해 전송지연시간을 측정하였으며, 숨겨진 단말 문제를 해결여부를 확인하기 위해 전송률과 처리율을 측정하였다.
본 논문에서는 해양센서네트워크에서 에너지 소비를 줄이고 전송효율을 높이기 위한 매체접근제어 프로토콜을 제안한다. 수중환경에서는 지상에 비해 전송지연이 길며 데이터 전송률이 낮은 점을 고려하여 효율적으로 에너지를 관리하며 처리율을 향상시킬 수 있는 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 데이터충돌을 줄이기 위해 채널예약방식을 사용하며, 애드혹 네트워크에서 발생할 수 있는 숨겨진 노드문제와 노출된 노드문제를 제어할 수 있는 매커니즘을 사용한다. 제안된 프로토콜은 슬롯기반의 전송프레임으로 구성되며, 전송프레임은 전송예약을 위한 예약구간을 별도로 두어 노드 간 충돌을 줄인다. 전송예약과정에서 송수신 노드 간에 예약정보를 이용하여 숨겨진 노드문제와 노출된 노드문제를 해결한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 이용하여 평균에너지 소비량, 충돌횟수비율, 처리율, 평균지연시간 관점에서 제안된 프로토콜의 성능을 평가하였으며, 수중환경의 기존 MAC 프로토콜과 비교 분석하였다. 시뮬레이션 결과에서 제안된 방식이 기존의 방식에 비해 성능이 우수함을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 p-persistent CSMA 방식의 IEEE 802.11 MAC 계층 프로토콜을 모델링 하였다. 그리고 renewal 이론을 적용하여 수학적으로 분석한 Basic CSMA/CA 프로토콜, CTS/RTS 프로토콜 그리고 은닉 노드를 고려한 Basic CSMA/CA 등의 성능분석모델을 제안하였다. 제안한 분석 모델을 이용하여 throughput을 구한 결과, active 노드 수가 적거나 패킷의 길이가 짧을 때는 Basic CSMA/CA 프로토콜 방식이, active 노드 수가 많거나 패킷의 길이가 길 때는 CTS/RTS 프로토콜 방식이 우수하였다. 또한 active 노드 수가 적은 경우가 많은 경우 보다 은닉 노드의 영향을 적게 받았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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