본 논문에서는 ARIES를 기반으로 하는 ARIES/SR이라 명명된 간단하고 효과적인 회복 기법을 제안한다. ARIES는 거래가 완료되었거나 완료되지 않았거나 관계없이 모든 거래에 의해 수행된 갱신 연산에 대해 재수행을 수행한다. 따라서 시스템 고장 후 회복시 큰 부담이 존재한다. 따라서 이러한 부담을 줄이기 위해 ARIES/SR이란 새로운 회복기법을 제안한다. 이 기법에서는 재수행 연산을 줄이기 위해 완료된 거래에 대해서만 재수행 연산을 수행한다. 또한 미 완료된 거래에 대해 조건적인 철회를 수행함으로써 회복에 필요한 연산의 횟수를 줄일 수 있는 방법이다.
블루투스(Bluetooth)는 휴대폰을 중심으로 하여 다양한 디지털 기기 사이의 무선 인터페이스를 제공할 수 있는 기술로 가능성을 인정받아 왔다. 특히 블루투스에서 지원되는 스캐터넷(Scattemet)이라는 네트워크의 형태는 PAN(Personal Area Network)과 같은 동적인 Ad-hoc 네트워크 환경에서 블루투스가 지원되기 위해서는 필수적인 요소이다. 하지만 기존의 블루투스 스캐터넷 관련 연구들은 노드들이 수시로 추가 혹은 이탈하는 동적인 네트워크 환경을 거의 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 동적인 네트워크 상황을 고려하여 블루투스 스캐터넷 내부에서 노드가 이탈하였을 경우 이를 재형성하기 위한 알고리즘을 제시하였다. 본 알고리즘은 다양한 스캐터넷 형태와 무관하게 적용될 수 있는 범용 알고리즘이며, Inquiry 과정이 생략된 채 Page 과정만으로 빠르게 네트워크가 복구되는 특성을 지닌다. 또 노드의 형태에 따라 복구 마스터/슬레이브를 지정하여 작성되는 복구 노드 벡터(Recovery Node Vector)에 따라 동작한다. 또 본 논문에 제시한 알고리즘은 상용 하드웨어에 적용이 가능한 구체적인 알고리즘으로, 실제 상용 하드웨어 실험을 통해 그 성능을 평가하고 발생되는 문제점을 수정하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘의 재형성 지연 시간은 Inquiry 과정이 포함된 경우의 23~60% 정도로 단축된 결과를 얻었고, 97% 이상의 복구 성공률을 보였다.
We introduce a rotational decision-directed joint algorithm of blind equalization coupled with carrier recovery for 32-QAM demodulation with high symbol rate. The proposed carrier recovery, which we call a rotational decision-directed carrier recovery(RDDCR), removes the residual phase difference by rotating the decision boundary for the kth received symbol by the frequency detector output of the (k-1)th received symbol. Since the RDDCR includes the function of PLL loop filter by rotating the decision boundary, it gives a simpler demodulator structure. The rotational decision-directed blind equalization(RDDBE) with the rotated decision boundary based on the Stop-and-Go Algorithm(SGA) operated during tracking the frequency offset by the RDDCR and removes intersymbol interference due to multipaths and channel noise. Test results show that symbol error rate of $10^{-3}$ is obtained before the forward error correction when SNR equals 15dB with 150KHz of carrier frequency offset and two multipaths, which is the channel condition for 32-QAM receiver.
Piping systems comprising pumps and valves are essential in the power plant, oil, and defense industry. Their purpose includes a stable supply of the working fluid or ensuring the target system's safe operation. However, piping system accidents due to leakage of toxic substances, explosions, and natural disasters are prevalent In addition, with the limited maintenance personnel, it becomes difficult to detect, isolate, and reconfigure the damage of the piping system and recover the unaffected area. An autonomous recovery piping system can play a vital role under such circumstances. The autonomous recovery algorithms for the piping system can be divided into low-pressure control algorithms, hydraulic resistance control algorithms, and flow inventory control algorithms. All three methods include autonomous opening/closing logic to isolate damaged areas and recovery the unaffected area of piping systems. However, because each algorithm has its strength and weakness, appropriate application considering the overall design, vital components, and operating conditions is crucial. In this regard, preliminary research on algorithm's working principle, its design procedures, and expected damage scenarios should be accomplished. This study examines the characteristics of algorithms, the design procedure, and working logic. Advantages and disadvantages are also analyzed through simulation results for a simplified piping system.
이 논문에서는 다차원 색인구조의 동시성을 최대화하는 동시성제어 알고리즘과 이를 위한 회복기법을 제안한다. 다차원 색인구조에서 동시성을 저하는 가장 큰 요인은 MBR 변경연산과 분할 연산이다. 제안하는 알고리즘은 먼저 MBR 변경연산으로 인한 동시성 저하를 최소화하기 위해서 PLC(Partial Lock Coupling) 기법을 제안한다. 이 기법은 기존 방법에 비해 잠금결합을 사용하는 회수를 크게 줄여 동시성을 높인다. 또한, MBR 변경의 수행 중에도 탐색자들이 해당 노드를 접근할 수 있도록 하는 MBR 변경 방법을 제안한다. 분할로 인한 동시성 저하를 해결하기 위해서 노드 분할로 인한 탐색자의 지연 시간을 최소화 할 수 있는 새로운 분할방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘을 BADA-4 DBMS의 저장시스템인 MiDAS-3에서 구현하여 성능평가를 수행한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 방법이 기존 방법보다 우수함을 보인다. 마지막으로, 이 논문에서는 제안하는 동시성제어 방법에 적절한 회복기법을 제안한다. 회복기법은 동시성을 최대한 보장할 수 있도록 설계되었으며 빠른 회복시간을 보장한다.
본 논문의 목적은 네트워크상에서 한 시스템의 요소가 결함으로 인해 통신장애를 일으키는 경우에 대하여 새로운 회복알고리즘을 제안하는 것이다. 또한 인접행렬을 사용하면서 그 알고리즘을 시뮬레이션한다. 우리는 제안된 알고리즘의 한 번 수행시 하나의 결함노드를 복구하도록 하여 결국 결함시스템을 점진적으로 통신가능한 네트워크로 재구성 할 수 있다. 그렇게 하기위해 본문에서는 인접행렬을 이용하며 시뮬레이션된 회복과정을 연결한 MATRECO라는 새로운 회복알고리즘을 제시하였다.
In this paper, we have proposed a clock recovery algorithm of OFDM/QPSK-DMR(Orthogonal Frequency Division Multiplexing/Quadrature Phase Shift Keying Modulation-Digital Microwave Radio)system using BL-PSF(Band Limited-Pulse Shaping Filter) and have analyzed the clock phase error variance performance of OFDM/QPSK and single carrier DMR systems. The existing OFDM/QPSK-DMR system using the windowing requires training sequence or CP(Cyclic Prefix) to synchronize a receiver clock frequency Because there is no training sequence or CP(Cyclic prefix) in our proposed DMR system, the proposed clock recovery algorithm is useful to the OFDM/QPSK-DMR system using BL-PSF, The simulation results confirm that the proposed clock recovery algorithm has the same clock phase error variance performance in a single carrier DMR system under AWGN(Additive White Gaussian Noise) environment.
본 논문에서는 1차원 레이더 특성(signature)인 고해상도 거리 측면도(HRRP)와 2차원 레이더 특성인 ISAR 영상을 형성하기 위하여 CS(Compressive Sensing) 기반의 레이더 신호 모델을 적용한 sparse 복원(sparse recovery) 알고리즘을 소개하고자 한다. 만약, 관측된 RCS(Radar Cross Section) 데이터 샘플에서 데이터 손실이 발생할 경우, 기존의 discrete Fourier transform(DFT) 방식으로는 올바른 고해상도의 레이더 특성들을 얻을 수 없다. 하지만, 데이터 손실이 존재하더라도 상기 sparse 복원 알고리즘을 적용하면 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있고, 원래 광대역의 RCS 데이터를 이용한 레이더 특성과 동등하게 고해상도를 유지할 수 있다. 따라서, 본 논문에서 보여준 결과에서와 같이 원하지 않는 간섭신호나 전파 교란 신호에 의해 데이터 손실이 발생한 RCS 데이터를 수집하더라도, sparse 복원 알고리즘을 이용하면 기존 DFT 방식과 달리 고해상도의 레이더 특성을 성공적으로 복원할 수 있음을 관찰할 수 있었다.
본 논문에서는 고차의 QAM 시스템을 위한 새로운 고속 반송파 복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 수신 심볼 간 위상차를 이용하여 반송파 주파수 오프셋을 직접 검출하며, 이를 기존의 반송파 복원 방식에 적용함으로써 넓은 주파수 추적 범위와 빠른 수렴 속도를 제공하는 반송파 복원을 수행할 수 있다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 반송파 복원 방식이 주파수 오프셋이 크고 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 짧은 수렴 시간을 가지는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4160-4176
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2015
Data compression like image and video compression has come a long way since the introduction of Compressive Sensing (CS) which compresses sparse signals such as images, videos etc. to very few samples i.e. M < N measurements. At the receiver end, a robust and efficient recovery algorithm estimates the original image or video. Many prominent algorithms solve least squares problem (LSP) iteratively in order to reconstruct the signal hence consuming more processing time. In this paper non-iterative threshold based recovery algorithm (NITRA) is proposed for the recovery of images and videos without solving LSP, claiming reduced complexity and better reconstruction quality. The elapsed time for images and videos using NITRA is in ㎲ range which is 100 times less than other existing algorithms. The peak signal to noise ratio (PSNR) is above 30 dB, structural similarity (SSIM) and structural content (SC) are of 99%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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