무선 센서 네트워크는 주변의 정보를 얻고자 하는 환경에 사용되며, 이러한 정보는 무선 링크를 통해 전송되기 때문에 재전송이 발생하여 노드의 에너지 소모가 크다는 단점이 있다. 이 때문에 신뢰성이 높고 에너지 효율이 좋은 링크를 선택하기 위해 LQI(link quality indication), hop count 등을 이용하여 무선 링크에 대한 품질을 추정하는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크에서 노드들의 데이터 전송률을 높여 재전송을 줄임으로서 에너지 소모를 줄이는 라우팅을 위해 각 경로 내의 LQI를 구한 후 LQI 표준편차가 작은 경로를 선택하는 LQI 표준편차 라우팅 알고리즘을 제안한다. 또한 제안하는 알고리즘을 기존 LQI 알고리즘인 minimum-LQI. Hop-LQI weight과 RF 출력 -7dBm에서 비교하였다. 결과에 의하면 제안하는 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 경유 노드수, 재전송률, 네트워크 수명이 각각 우수하였다. 따라서 LQI 표준편차 라우팅 알고리즘을 에너지 소모에 제한적인 무선 센서 네트워크에 적용할 경우 에너지 소모를 효율적으로 줄일 수 있다.
This paper focuses on message complexity performance analysis of mobile ad hoc network (MANET) address autoconfiguration protocols (AAPs) in reference to link errors generated by mobile wireless nodes. An enhancement was made using a proposed retransmission limit, S, to be computed for error recovery (based on the link error probability), to measure message complexity of AAPs in reference to the link error probability, $P_e$. The control procedures for the retransmission limit have been included for each of the AAPs. Retransmission limit control is critical for efficient energy consumption of MANET nodes operating on limited portable energy. O-notation has been applied to analyze the upper bound of the number of messages generated by a MANET group of nodes. The AAPs investigated in this paper are strong duplicate address detection (DAD), weak DAD with proactive routing protocol (WDP), weak DAD with on-demand routing protocol (WDO), and MANETConf. Each AAP reacts different to link errors, as each AAP has different operational procedures. The required number of broadcasting, unicasting, relaying, and received messages of the nodes participating in a single-node joining procedure is investigated to asymptotically calculate the message complexity of each AAP. Computer simulation was conducted and the results have been analyzed to verify the theoretical message complexity bounds derived. The message complexity of WDP was lowest, closely followed byWDO, based on the simulation results and analysis of the message complexity under nominal situations. The message complexity of MANETConf was higher than WDO, and strong DAD resulted to be most complex among the four AAPs.
본 논문에서는 노드의 이동성이 크고 노드의 밀도가 균일 하지 않은 애드혹 네트워크에서 라우팅 성능을 개선하기 위해 노드의 이동성과 밀도를 고려하여 OLSR(Optimized Link State Routing) 의 MPR(Multi-Point Relay) 선택방법을 개선할 수 있는 방법을 제안한다. OLSR의 MPR 선택 방법은 노드의 이동성과 밀도에 무관하게 2홉 이웃 노드를 많이 포함하는 노드를 위주로 선택한다. 하지만 노드가 이동성을 갖는 경우에 이동성이 큰 노드를 MPR로 선택할 경우 성능이 저하될 수 있다. 또한 노드의 밀도가 균일 하지 않은 경우에는 밀도가 높은 지역의 노드들이 우선적으로 MPR로 선택되면 네트워크 전체의 성능을 향상시킬 수 있다. 따라서 본 논문에서는 노드의 이동성과 밀도를 Hello 메시지 교환을 통해 측정하고 노드의 이동성과 밀도를 반영하여 MPR 선택에 우선순위를 부여하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 MPR 선택 방법의 성능을 알아보기 위해 OPNET을 활용하여 시뮬레이션을 수행하고 제안 방법의 성능이 가장 우수함을 보인다.
Given that most of the link prediction algorithms for signed social networks can only complete sign prediction, a novel algorithm is proposed aiming to achieve both link prediction and sign prediction in signed networks. Based on the structural balance theory, the local link tightness and global link tightness are defined respectively by using the structural information of paths with the step size of 2 and 3 between the two nodes. Then the total similarity of the node pair can be obtained by combining them. Its absolute value measures the possibility of the two nodes to establish a link, and its sign is the sign prediction result of the predicted link. The effectiveness and correctness of the proposed algorithm are verified on six typical datasets. Comparison and analysis are also carried out with the classical prediction algorithms in signed networks such as CN-Predict, ICN-Predict, and PSNBS (prediction in signed networks based on balance and similarity) using the evaluation indexes like area under the curve (AUC), Precision, improved AUC', improved Accuracy', and so on. Results show that the proposed algorithm achieves good performance in both link prediction and sign prediction, and its accuracy is higher than other algorithms. Moreover, it can achieve a good balance between prediction accuracy and computational complexity.
This study suggests the Link weight analysis approach to choose input variables and an integrated model to make more accurate bankruptcy prediction model. the Link weight analysis approach is a method to choose input variables to analyze each input node's link weight which is the absolute value of link weight between an input nodes and a hidden layer. There are the weak-linked neurons elimination method, the strong-linked neurons selection method in the link weight analysis approach. The Integrated Model is a combined type adapting Bagging method that uses the average value of the four models, the optimal weak-linked-neurons elimination method, optimal strong-linked neurons selection method, decision-making tree model, and MDA. As a result, the methods suggested in this study - the optimal strong-linked neurons selection method, the optimal weak-linked neurons elimination method, and the integrated model - show much higher accuracy than MDA and decision making tree model. Especially the integrated model shows much higher accuracy than MDA and decision making tree model and shows slightly higher accuracy than the optimal weak-linked neurons elimination method and the optimal strong-linked neurons selection method.
When we numerically model the bridge under seismic condition, the full model combining the super-structure and the sub-structure is considered for the more accurate results than the separate model. In this case, the super-structure is connected with the sub-structure by the elastic pad shoe that is difficult to model, because it has the three translational elastic stiffness and the three rotational elastic stiffness. The two-node General Link element is derived in finite element equation representing such a pad shoe, and it is verified by comparing the one General Link element model with the corresponding three legacy spring element model. It is easy to model the pad shoe, if the General Link finite element is used. And the seismic analysis result of the bridge full model structure, which is modeled with the General Link element, has been compared with the one of the separate model structure. The present study gives. more conservative result than that of the separate model, which does not consider the dynamic behaviour of the sub-structure.
The Information & Communication Technology (ICT) and the Internet of Things (IoT) have become the major issues in Republic of Korea recently. While RS-232, Zigbee, and WiFi-related technologies are used in the ICT-based systems, we focus on the Power Line Communication (PLC) in this paper. By carrying out OPNET simulations, we've implemented the PLC Router Node Model, PLC Terminal Node Model, PLC Link Model, and PLC Palette Model and executed the simulations arranging 20 holds within the range of 400m (20m apart). As a result, we confirmed that the slient node problem had occurred at the point of 200m-2000m (as of 2016) distance preventing further communications. However, the control group, by contrast, was able to carry out the communications by installing a router. We expect that this paper will contribute to the development of a foundation technology which will saves costs by performing the simulation prior to building actual large-scale ICT Complex in the future work.
본 논문에서는 UWB 기술 기반 WiMedia Distributed Medium Access Control (D-MAC) 표준 프로토콜에 적용할 수 있는 릴레이 자원 예약 프로토콜을 제안한다. 그리고, 무선 채널 상태에 따라 변화하는 UWB 링크 전송속도에 적응적인 릴레이 노드 선정 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 UWB 링크에 적응적인 릴레이 통신 프로토콜은 분산적인 D-MAC 표준 기술과 호환성을 갖고, 각 디바이스에서 독립적으로 실행되는 Satisfaction of QoS (SoQ) 기준에 따라 실행된다.
물류 네트워크는 거점(Node)과 수배송(Link) 형태로 구성된다. 중장기적인 관점에서 예측된 수요를 고려하여 재고, 수배송, 납기시간을 줄일 수 있는 Node와 Link를 결정하는 것이 물류 네트워크 구축 연구의 목적이다. 건축도료를 생산하는 A사는 3개의 공장과 2개의 물류센터를 보유하고 있으며, 향후 공장 이전과 신규 물류센터를 건립할 계획이다. 이러한 물류 환경 변화 하에서 현재 대고객 서비스 수준은 유지하면서, 최소의 비용으로 적정 재고수준을 보장하는 A사의 신 물류체계를 구축하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 시뮬레이션을 활용하여 최적의 물류 네트워크 구축 및 적정의 물류센터 규모를 산정하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.6-11
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2018
It is important to find the random estimation points in wireless sensor network. A link quality indicator (LQI) is part of a network management service that is suitable for a ZigBee network and can be used for localization. The current quality of the received signal is referred as LQI. It is a technique to demodulate the received signal by accumulating the magnitude of the error between ideal constellations and the received signal. This proposed model accepts any number of random estimation point in the network and calculated its nearest anchor centroid node pair. Coordinates of the LQI sphere are calculated from the pair and are added iteratively to the initially estimated point. With the help of the LQI and weighted centroid localization, the proposed system finds the position of target node more accurately than the existing system by solving the problems related to higher error in terms of the distance and the deployment of nodes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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