Recently as the mobile computing is burgeoning, multimedia services have become very popular. Multimedia services require large data volume and have to send the same data to several users. In order to provide efficient multimedia services that have those characteristic to mobile users, efficient multicast technique to support host mobility is required. Previous research that support multicast services in mobile computing based on Mobile IP have the non-optimization problem of data delivery path, overhead by frequent reconstruction of the multicast tree, and service disruption problem. In this paper, we propose the mobility pattern based multicast technique using variable service range according to the mobility of mobile hosts and resource reservation to solve this problems. The experimental results show that our proposed mechanism has improved performance than previous research.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.9B
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pp.1098-1107
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2011
As recent integration of wire and wireless networks and the convergence of telecommunications and broadcasting, uniform and standardized by the broadcasting operators of existing stations to provide 4A(Any-time, Any-where, Any-device, Any-contents) services for the next-generation of multimedia services research is being progressed. Demand for theses next-generation multimedia services to ensure video compression coding technology, as well as mobility, ability to operation a variety of devices, characteristics and performance of user network and the status and conditiion, user preferences and context-awareness based on the technology has an interest in technical studies. In this paper, the current internet environment, SVC(Scalable Video Coding) encoded by a mixture of multicast and overlay multicast transmission technology for broadcasting services by designing and efficient multimedia broadcasting system is proposed. In addition, ACK-Aow Optimization by overlay multicast scheme existing tree-based overlay multicast, and by comparing the effectiveness of the proposed algorithm is demonstrated.
This work proposes a control method of frequency stabilization for grid integration of large-scale wind farms via the voltage source converter-based high-voltage direct current (VSC-HVDC) technology. First, the topology of grid integration of a large-scale wind farm via the VSC-HVDC link is provided, and simple control strategies for wind turbines, wind farm side VSC (WFVSC), and grid side VSC are presented. Second, a mathematical model between the phase angle of WFVSC and the frequency of the wind farm is established. The control principle of the large-scale wind power integrated system is analyzed in theory in accordance with the mathematical model. Third, frequency and AC voltage controllers of WFVSC are designed based on the mathematical model of the relationships between the phase angle of WFVSC and the frequency of the wind farm, and between the modulation index of WFVSC and the voltage of the wind farm. Corresponding controller structures are established by deriving a transfer function, and an optimization method for selecting the parameters of the frequency controller is presented. Finally, a case study is performed under different operating conditions by using the DIgSILENT/PowerFactory software. Results show that the proposed control method has good performance in the frequency stabilization of the large-scale wind power integrated system via the VSC-HVDC technology.
In this paper, we propose a medical image registration technique combining the gradient vector flow and modified conditional entropy. The registration is conducted by the use of a measure based on the entropy of conditional probabilities. To achieve the registration, we first define a modified conditional entropy (MCE) computed from the joint histograms for the area intensities of two given images. In order to combine the spatial information into a traditional registration measure, we use the gradient vector flow field. Then the MCE is computed from the gradient vector flow intensity (GVFI) combining the gradient information and their intensity values of original images. To evaluate the performance of the proposed registration method, we conduct experiments with our method as well as existing method based on the mutual information (MI) criteria. We evaluate the precision of MI- and MCE-based measurements by comparing the registration obtained from MR images and transformed CT images. The experimental results show that the proposed method is faster and more accurate than other optimization methods.
This paper describes a lightweight implementation of a cryptographic processor supporting GCM (Galois/Counter Mode) authenticated encryption (AE) that is based on the two block cipher algorithms of ARIA and AES. It also provides five modes of operation (ECB, CBC, OFB, CFB, CTR) for confidentiality as well as the key lengths of 128-bit and 256-bit. The ARIA and AES are integrated into a single hardware structure, which is based on their algorithm characteristics, and a $128{\times}12-b$ partially parallel GF (Galois field) multiplier is adopted to efficiently perform concurrent processing of CTR encryption and GHASH operation to achieve overall performance optimization. The hardware operation of the ARIA/AES-GCM AE processor was verified by FPGA implementation, and it occupied 60,800 gate equivalents (GEs) with a 180 nm CMOS cell library. The estimated throughput with the maximum clock frequency of 95 MHz are 1,105 Mbps and 810 Mbps in AES mode, 935 Mbps and 715 Mbps in ARIA mode, and 138~184 Mbps in GCM AE mode according to the key length.
Ha, Heon-Woo;Kang, Soo-Jin;Han, Sung-Hyeon;Kim, Tae-Gyu;Oh, Hyun-Ung
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.43
no.2
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pp.149-155
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2015
MEMS-based louver and shutter type conventional variable emissivity radiators change their emissivity properties in accordance with a temperature condition to achieve efficient thermal control performance. However, there are some drawbacks such as a structural safety of the mechanical moving parts under sever launch environment and constant power consumption to maintain the intended emissivity. In this study, to overcome above drawbacks, we proposed a MEMS-based variable emissivity radiator, which can change the emissivity property according to the polarity change of electrodes by using electric charge of the bead. The effectiveness of the optimized radiator design has been demonstrated through the comparison of efficiency with the fixed emissivity radiator.
In recent years, methanol has attracted much attention since it can be cleanly manufactured by the combined use of atmospheric $CO_2$ recycling and water splitting via renewable energy. For the concept of "methanol economy", an active methanol synthesis catalyst should be prepared in a sophisticated manner rather than by empirical optimization approach. Even though Cu/ZnO-based catalysts prepared by coprecipitation are well known and have been extensively investigated even for a century, fundamental understanding on the precipitation chemistry and catalyst nanostructure has recently been achieved due to complexity of the necessary preparation steps such as precipitation, ageing, filtering, washing, drying, calcination and reduction. Herein we review the recent reports regarding the effects of various synthesis variables in each step on the physicochemical properties of materials in precursor, calcined and reduced states. The relationship between these characteristics and the catalytic performance will also be discussed because many variables in each step strongly influence the final catalytic activity, called "chemical memory". All discussion focuses on how to prepare a highly active Cu/ZnO-based catalyst for methanol synthesis. Furthermore, the preparation strategy we deliver here would be utilized for designing other coprecipitation-derived supported metal or metal oxide catalysts.
This study aims to design energy supply systems from various energy sources for transportation sectors and comparatively analyze the life cycle cost of different scenario-based systems. For components of the proposed energy supply system, we consider a typical oil refinery, byproduct hydrogen system, renewable energy source (RES)-based electric generation system and existing electricity grid. We also include three types of vehicles in transportation sector such as internal combustion engine vehicle (ICEV), electric vehicle (EV), fuel cell vehicle (FCV). We then develop various energy supply scenarios which consist of such components and evaluate the economic performance of different systems from the viewpoint of life cycle cost. Finally we illustrate the applicability of the proposed framework by conducting the design problem of energy supply systems of Jeju, Korea. As the results of life cycle cost analysis, EV fueled by electricity from grid is the most economically feasible. In addition, we identify key parameters to contribute the total life cycle cost such as fuel cost, vehicle cost, infra cost and maintenance cost using sensitivity analysis.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.1
s.39
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pp.87-96
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2006
Selectivity estimation is one of the query optimization techniques. It is difficult for the previous selectivity estimation techniques for moving objects to apply the position change of moving objects to synopsis. Therefore, they result in much error when estimating selectivity for queries, because they are based on the extended spatial synopsis which does not consider the property of the moving objects. In order to reduce the estimation error, the existing techniques should often rebuild the synopsis. Consequently problem occurs, that is, the whole database should be read frequently. In this paper, we proposed a moving object histogram method based on quad tree to develop a selectivity estimation technique for moving object queries. We then analyzed the performance of the proposed method through the implementation and evaluation of the proposed method. Our method can be used in various location management systems such as vehicle location tracking systems, location based services, telematics services, emergency rescue service, etc in which the location information of moving objects changes over time.
Cooperative coevolutionary algorithm (CCEA) has proven to be a very powerful means of solving optimization problems through problem decomposition. CCEA implies the use of several populations, each population having the aim of finding a partial solution for a component of the considered problem. Populations evolve separately and they interact only when individuals are evaluated. Interactions are made to obtain complete solutions by combining partial solutions, or collaborators, from each of the populations. In this respect, we can think of various interaction modes. The goal of this research is to develop a CCEA for a supply chain network design (SCND) problem and identify which interaction mode gives the best performance for this problem. We present general design principle of CCEA for the SCND problem, which require several co-evolving populations. We classify these populations into two groups and classify the collaborator selection scheme into two types, the random-based one and the best fitness-based one. By combining both two groups of population and two types of collaborator selection schemes, we consider four possible interaction modes. We also consider two modes of updating populations, the sequential mode and the parallel mode. Therefore, by combining both four possible interaction modes and two modes of updating populations, we investigate seven possible solution algorithms. Experiments for each of these solution algorithms are conducted on a few test problems. The results show that the mode of the best fitness-based collaborator applied to both groups of populations combined with the sequential update mode outperforms the other modes for all the test problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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