Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2012.10a
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pp.607-610
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2012
The objective of this paper is to provide service continuity based on an efficient subchannel allocation in OFDMA systems. The management for handover are necessary to maintain the QoS requirements of different multimedia applications because the service continuity may be defected by some delay and information loss.
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) combined with time division multiplexing (TDM), in this paper called OFDM/TDM, can overcome the high peak-to-average-power ratio (PAPR) problem of the conventional OFDM and improve the robustness against long time delays. In this paper, the bit error rate (BER) performance of OFDM/FDM in a frequency-selective Rayleigh fading. channel is evaluated by computer simulation. It is shown that the use of frequency-domain equalization based on minimum mean square error criterion (MMSE-FDE) can significantly improve the BER performance, compared to the conventional OFDM, by exploiting the channel frequency-selectivity while reducing the PAPR or improving the robustness against long time delays. It is also shown that the performance of OFDM/FDM designed to reduce the PAPR can bridge the conventional OFDM and single-carrier (SC) transmission by changing the design parameter.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.671-676
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2006
차세대 이동 네트워크에서는 다양한 무선 접속 기술이 공존하게 된다. 이에 따라, 다양한 무선망을 지원하기 위한 분산방식의 호 수락 제어 구조인 SmartCAC를 제안한다. 우리는 네트워크간 정보 수집이 필요없는 분산방식을 위하여 모바일노드와 네트워크간의 상호동작을 이용한다. SmartCAC는 기본적으로 VHO call과 new call의 구분을 가능하도록 함으로써 VHO call에 handoff를 위해 예약된 채널을 사용할 수 있도록 한다. 또한, 이종망에서 네트워크 필터링을 할 수 있도록 모바일노드의 스피드를 이용한다. 이 때 효율적인 호 수락 제어 방식을 위하여 QoS 요구와 네트워크 사용에 대한 cost를 다룬다. 특히 우리는 이종망의 상태정보를 알 수 없는 모바일 노드가 네트워크의 상태정보를 받아 비교할 수 있도록 확장된 프로토콜을 제시하고, 시뮬레이션 연구에서 복잡도와 프로토콜 효율성에 따른 SmartCAC 평가를 수행하여 복잡도는 낮추고 효율성은 높이는 결과를 얻는다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.555-556
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2020
본 논문에서는 지속적으로 증가하는 이동통신 가입자를 수용하고 초고속 모바일 데이터 서비스를 제공하기 위해서 무선 자원을 효율적으로 사용하기 위한 호 제어 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 핸드오버 호 요구를 효율적으로 처리하고 서비스 품질을 개선하기 위하여 핸드오버 지속시간(핸드오버 요구부터 기존 채널 절단까지의 핸드오버 영역에 머무르는 시간)을 고려하여 핸드오버 영역을 먼저 벗어나는 순서를 예측하고 이를 기준으로 우선순위가 높은 핸드오버 호를 먼저 처리한다. 제안된 방법의 성능을 분석하기 위하여 시뮬레이션을 수행하였으며, 가입자의 새로운 호의 발생 시간 간격과 호의 통화시간을 지수분포로 가정하고 지수분포의 memoryless property 특성을 이용하였다. 수행 결과, 제안된 방법이 기존의 FIFO(First-In-First-Out) 방법에 비하여 호의 블록킹 확률과 강제 종료 확률이 감소(평균 25.2%)됨을 알 수 있다.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.2
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pp.364-369
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2009
Today, as various access technologies appear, for example WiMax, WiBro, the demand for spectrum is increasing rapidly. Spectrums are a national resource with scarcity value so that we need to a]locate them effectively for the national economy and industry. Accordingly, In the paper, we proposed several factors and new model for estimating spectrum requirements of a next generation mobile network with multimedia data services. These are self-similarity characteristics of data traffic, engineered capacity considering QoS, structure of FA increase, asymmetry of data traffic between uplink and downlink, handoff traffic, and uneven traffic pattern among base stations. It can applied mobile WiMax or other wireless broadband systems in general.
The introduction of virtualization technology in the broadcasting field is actively progressing broadcasting service automation and intelligence based on the effective operation of IT resources throughout the broadcasting industry ecosystem. In recent years, there is increasing interest in increasing the flexibility of various broadcasting resources and increasing the efficiency of interworking with other networks through network virtualization of the broadcasting network infrastructure. The fundamental transformation from the broadcasting network to the IP paradigm is facing a situation where it is necessary to solve various problems for the effective interworking of Internet-based service platforms and 5G networks and the development of new convergence services. In other words, for organic and effective interworking with the next-generation broadcasting network represented by ATSC 3.0, a mobile communication network represented by 5G, and the Internet, a number of difficulties must be solved. In this paper, the basic technology and status for the convergence of ATSC 3.0 broadcasting network and mobile communication network represented by 5G was examined, and a plan for the ATSC 3.0 broadcasting network and 5G network to interwork with each other as a network was described.
In this paper, we propose an urgency and efficiency based wireless packet scheduling (UEPS) algorithm that is able to schedule real time (RT) and non-real time (NRT) traffics at the same time. The proposed UEPS algorithm is designed to support wireless downlink packet scheduling in the OFDMA system which is a strong candidate wireless system for the next generation mobile communications. The UEPS algorithm uses the time-utility function as a scheduling urgency factor and the relative status of the current channel to the average one as an efficiency indicator of radio resource usage. The design goal of the UEPS algorithm is to maximize throughput of NRT traffics with satisfying QoS requirements of RT traffics. The simulation study shows that the proposed UEPS algorithm is able to give better throughput performance than existing wireless packet scheduling algorithms such as proportional fair (PF) and modified-largest weighted delay first (M-LWDF) while satisfying QoS requirements of RT traffics such as the average delay and the packet loss rate under various traffic loads.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.79-95
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2016
In order to improve the Quality-of-Service (QoS) of latency sensitive applications in next-generation cellular networks, multi-path is adopted to transmit packet stream in real-time to achieve high-quality video transmission in heterogeneous wireless networks. However, multi-path also introduces two important challenges: out-of-order issue and reordering delay. In this paper, we propose a new architecture based on Software Defined Network (SDN) for flow aggregation and flow splitting, and then design a Multiple Access Radio Scheduling (MARS) scheme based on relative Round-Trip Time (RTT) measurement. The QoS metrics including end-to-end delay, throughput and the packet out-of-order problem at the receiver have been investigated using the extensive simulation experiments. The performance results show that this SDN architecture coupled with the proposed MARS scheme can reduce the end-to-end delay and the reordering delay time caused by packet out-of-order as well as achieve a better throughput than the existing SMOS and Round-Robin algorithms.
Recently, due to the proliferation of mobile smart devices, the inovation of bigdata, which analyzes and processes massive data collected from various sensors implaned in smart devices, expands to LBSs. Many location prediction techniques for moving objects have been studied in literature. However, as the majority of studies perform location prediction which depends on specific applications, they hardly reflect the technical requirements of next-generation spatio-temporal information services. Therefore, this paper proposes the design of general-purpose distributed moving object prediction query processing framework that is capable of performing primitive and various types of queries effectively based on massive spatio-temporal data of moving objects in real-world space networks.
In this paper, we propose a supervised-learning-based spatial performance prediction (SLPP) framework for next-generation heterogeneous communication networks (HCNs). Adaptive asset placement, dynamic resource allocation, and load balancing are critical network functions in an HCN to ensure seamless network management and enhance service quality. Although many existing systems use measurement data to react to network performance changes, it is highly beneficial to perform accurate performance prediction for different systems to support various network functions. Recent advancements in complex statistical algorithms and computational efficiency have made machine-learning ubiquitous for accurate data-based prediction. A robust network performance prediction framework for optimizing performance and resource utilization through a linear discriminant analysis-based prediction approach has been proposed in this paper. Comparison results with different machine-learning techniques on real-world data demonstrate that SLPP provides superior accuracy and computational efficiency for both stationary and mobile user conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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