In software-defined wireless networking (SDWN), the optimal routing technique is one of the effective solutions to improve its performance. This routing technique is done by many different methods, with the most common using integer linear programming problem (ILP), building optimal routing metrics. These methods often only focus on one routing objective, such as minimizing the packet blocking probability, minimizing end-to-end delay (EED), and maximizing network throughput. It is difficult to consider multiple objectives concurrently in a routing algorithm. In this paper, we investigate the application of machine learning to control routing in the SDWN. An intelligent routing algorithm is then proposed based on the machine learning to improve the network performance. The proposed algorithm can optimize multiple routing objectives. Our idea is to combine supervised learning (SL) and reinforcement learning (RL) methods to discover new routes. The SL is used to predict the performance metrics of the links, including EED quality of transmission (QoT), and packet blocking probability (PBP). The routing is done by the RL method. We use the Q-value in the fundamental equation of the RL to store the PBP, which is used for the aim of route selection. Concurrently, the learning rate coefficient is flexibly changed to determine the constraints of routing during learning. These constraints include QoT and EED. Our performance evaluations based on OMNeT++ have shown that the proposed algorithm has significantly improved the network performance in terms of the QoT, EED, packet delivery ratio, and network throughput compared with other well-known routing algorithms.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.18
no.2
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pp.161-173
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2015
The guarantee of transportation for elderly and handicapped people is increasingly necessary owing to their growing social and economic activity. In March of 2013, a partial amendment to the law for transportation of the vulnerable was made by the government, to make more convenient transport a legal requirement. The amendment describes standards for the installation of transport facilities, and its support available. However, the adjustment of low-floor bus routes is not included. Therefore, low-floor buses are operating without consideration for the handicapped. This study evaluates the current low-floor bus system user experience by considering the residential distribution of vulnerable customers and analyzing their reasons for using public transport. As a result of this work, adjustments to current bus routes are proposed. The residential distribution of vulnerable people has been assessed using the supporting materials of the urban renewal project in Busan City, and their reasons for using public transport have been collected by a survey of the target user groups. The results show that group A, which has good accessibility, was in high demand, but provided the most limited service. Whereas group C, which also has good accessibility but was in low demand, provided its service most frequently. The data show the supply and demand inconsistencies of low-floor buses, and the inefficiency of bus route allocation. Therefore, this study proposes improvements to current methods for the effective operation of low-floor buses.
Objective : The transradial catheterization (TRC) is becoming widespread, primarily for neurointerventions. Therefore, the evaluation of radial artery puncture in clinical practice and a better understanding of the anatomy are important to improve the safety of neuroendovascular surgery. Methods : Ten formalin-fixed adult Korean cadavers were dissected to expose radial artery (RA), brachial artery (BrA) and subclvian artery (ScA), bilaterally. Vessel lengths and diameters were meaured using a caliper and distance between the specific point of vessels and the anatomical landmarks including the radial styloid process, the medial epicondyle of the humerus, the sternoclavicular joint, and the vertebral artery orifice were also measured. Results : The average length between the radial (RAPS) and the BrA puncture sites (BrAPS) and between the vertebral artery orifice (VAO) and the BrA bifurcation (BrAB) did not differ between sides (p>0.05). The average length between the radial styloid process (RSP) and the RAPS was $13.41{\pm}2.19mm$, and the RSP was $26.85{\pm}2.47mm$ from the median nerve (MN). The mean length between the medial epicondyle (ME) and the BrAPS as $44.23{\pm}5.47mm$, whereas the distance between the ME and the MN was $42.23{\pm}4.77mm$. The average VAO-ScA angle was $70.94{\pm}6.12^{\circ}$, and the length between the ScA junction (SCJ) and the VAO was $60.30{\pm}8.48mm$. Conclusion : This study provides basic anatomical information about the radial artery and the brachial route and can help improving new techniques, selection of size and shape of catheters for TRC. This can help neurointerventionists who adopt a transradial neuroendovascular approach and offers comprehensive and safe care to their patients.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.6
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pp.65-72
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2010
In ad-hoc network, the technique to efficiently consume the limited amounts of energy is an important issue since the wireless terminal node is operated on batteries as their energy resource. In order to extend the system lifetime, through a balanced energy consumption, we must delay the situation in which a particular terminal node's energy is depleted and results in system disconnection. Also, the link, which has low reliability due to the mobility of the node, should be avoided considering the key element when setting up the route. The proposed CMLR method in this paper enables to increase the efficiency of energy consumption with a new cost function considering the residue energy of node, error rate of link, and transmission energy consumption. This method is extending the network lifetime and increasing the energy efficiency by compromising the value between the minimization of the transmission energy consumption and maximization of the node's lifetime. Through the simulations the proposed CMLR algorithm was verified by showing better performance over the conventional methods in terms of network lifetime and path efficiency.
Web applications are indispensable in the software industry and continuously evolve either meeting a newer criteria and/or including new functionalities. However, despite assuring quality via testing, what hinders a straightforward development is the presence of defects. Several factors contribute to defects and are often minimized at high expense in terms of man-hours. Thus, detection of fault proneness in early phases of software development is important. Therefore, a fault prediction model for identifying fault-prone classes in a web application is highly desired. In this work, we compare 14 machine learning techniques to analyse the relationship between object oriented metrics and fault prediction in web applications. The study is carried out using various releases of Apache Click and Apache Rave datasets. En-route to the predictive analysis, the input basis set for each release is first optimized using filter based correlation feature selection (CFS) method. It is found that the LCOM3, WMC, NPM and DAM metrics are the most significant predictors. The statistical analysis of these metrics also finds good conformity with the CFS evaluation and affirms the role of these metrics in the defect prediction of web applications. The overall predictive ability of different fault prediction models is first ranked using Friedman technique and then statistically compared using Nemenyi post-hoc analysis. The results not only upholds the predictive capability of machine learning models for faulty classes using web applications, but also finds that ensemble algorithms are most appropriate for defect prediction in Apache datasets. Further, we also derive a consensus between the metrics selected by the CFS technique and the statistical analysis of the datasets.
Rapid advances in mobile computing and the availability of wireless communications will soon provide mobile users with the ability to access data regardless of the location of the user or of the data. SRA(Static Replica Allocation) that is traditional scheme has been used for the replication method on the server. This replicates the data on the replica server after a moving host has been transferred to the cell. This strategy is simple and can easily relocate data. However, if a mobile user does not exist in the cell, the replicated data can be deleted in order to maintain data consistency. In addition to, if the mobile host leaves from replicated cell, it is difficult to access data in terms of replication route. Therefore, this paper proposes a new method of relocation based on data consistency strategy called USRAC(User Selection Replica Allocation based on Consistency) and also analyzes access cost according to the moving rate of mobile users, according to the access rate of mobile hosts, and according to the number of cells of mobile users and mobile hosts.
Recently, Global network expansion strategy of GTOs(Global Terminal Operator) coupled with each country's port policy, plays huge role for the evolution of modern container port. The Chinese ports can be regarded as the major markets to the GTOs. However, there are scant of researches for finding the key success factors of GTOs' strategies when they consider to invest in overseas. In this respect, the aims of this study were to draw out the evaluation variables for successful investment strategies of GTOs, and to calculate the selected target ports. The 14 variables are selected including the variable named 'development potentiality of a port' through literature reviews. Using the Factor Analysis (FA) based on selected variables, four principal factors were extracted such as 'ability for port operating and cargo generating', 'the trade route and volume', 'the calling potentiality for large vessels' and 'the possibility of utilization of existing infrastructure'. In addition, the weights of factors and variables are evaluated through Fuzzy AHP method. As a result, 'ability for port operating and cargo generating' is chosen as the most important factor among principal factors as scored 0.343, and 'the development potentiality of a port' (0.107) is represented as the most important variable among 14 detailed variables. In overall, from the Global Terminal Operator's point of view, Shanghai is ranked as most suitable port for operating new terminal among the top 5 Chinese ports.
Je-Seung Woo;Sun-Gi Hong;Dong-Seok Park;Jun-Mo Park
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.4
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pp.200-208
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2022
In this study, an automatic information collection system and geographic information construction algorithm for the transportation disadvantaged using electric mobility aids are implemented using an object recognition model. Recognizes objects that the disabled person encounters while moving, and acquires coordinate information. It provides an improved route selection map compared to the existing geographic information for the disabled. Data collection consists of a total of four layers including the HW layer. It collects image information and location information, transmits them to the server, recognizes, and extracts data necessary for geographic information generation through the process of classification. A driving experiment is conducted in an actual barrier-free zone, and during this process, it is confirmed how efficiently the algorithm for collecting actual data and generating geographic information is generated.The geographic information processing performance was confirmed to be 70.92 EA/s in the first round, 70.69 EA/s in the second round, and 70.98 EA/s in the third round, with an average of 70.86 EA/s in three experiments, and it took about 4 seconds to be reflected in the actual geographic information. From the experimental results, it was confirmed that the walking weak using electric mobility aids can drive safely using new geographic information provided faster than now.
In this study, a new concept of ocean transport system, called the mobile harbor serving for a short distance transport of containers with cargo handling cranes between mother containerships and coastal ports, is introduced. Instead of direct berthing a very large containership at the coastal port, Mobile Harbor is moving to the offshore mooring basin with enough water depth condition. Therefore, investigation of the coastal environment, technical condition and limitation of the domestic trade ports for the application of Mobile Harbor, is essential process. To figure out the accessibility of mobile harbor, the environmental conditions, the cargo handling capacity and marine traffic volume and flow pattern has been analyzed with the tools for marine traffic simulation and virtual navigation aids system. The most proper Mobile Harbor mooring areas among trade ports of the south and east coast are selected by analyzing the obtained information and evaluating its application: (1) Under natural environmental conditions such as air and sea weather, three candidate areas are selected such as Masan port, Ulsan port, and Busan(New port) port. (2) Under marine traffic and appropriateness of water facilities, three candidate areas are selected as Mokpo port, Busan(New port) port, and Donghae & Mookho port (3) For a region-based analysis considering handling capacity and the local managed trade ports in vicinity, three candidate areas are selected as Busan region, Yosu & KwangYang region, and Mokpo region. Through this study, the basic guideline for selection of optimum trade port and offshore mooring basin for mothership and Mobile Harbor is recommended. In order to apply the Mobile Harbor to the real water, navigaton aids as the virtual route identification with AIS must be introduced for maritime safety in the vicinity of Mobile Harbor area which berthing and cargo handling is being conducted.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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