In recent literature on traffic scheduling, the combination of the two-dimensional discrete-time Markov chain (DTMC) and the Markov modulated Poisson process (MMPP) is used to analyze the capacity of VoIP traffic in the cognitive radio system. The performance of the cognitive radio system solely depends on the accuracy of spectrum sensing techniques, the minimization of false alarms, and the scheduling of traffic channels. In this paper, we only emphasize the scheduling of traffic channels (i.e., traffic handling techniques for the primary user [PU] and the secondary user [SU]). We consider the following three different traffic models: the cross-layer analytical model, M/G/1(m) traffic, and the IEEE 802.16e/m scheduling approach to evaluate the performance of the VoIP services of the cognitive radio system from the context of blocking probability and throughput.
The automatic determination of vehicle operation status as well as continuous tracking of vehicle location with intelligent management is one of major elements to achieve the goals. Especially, vehicle operation status can only be analyzed in terms of expert experiences with real-time location data with scheduling information. However the scheduling information of individual vehicle is very difficult to be interpreted immediately because there are hundreds of thousand vehicles are run at the same time in the national wide range workplace. In this paper, we propose the location-based knowledge management system(LKMs) using the active trajectory analysis method with routing and scheduling information to cope with the problems. This system uses an inference technology with dispatching and geographic information to generate the logistics knowledge that can be furnished to the manager in the central vehicle monitoring and controlling center.
Seo, Jeong-Soo;Seo, Seok-Bae;Kim, Eun-Kyou;Jung, Sung-Chul
Proceedings of the KSRS Conference
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v.1
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pp.228-231
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2006
In this paper, requirements of Meteorological Administration about Meteorological Imager (MI) of Communications, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) is analyzed for the design of COMS ground station and according to the analysis results, the distribution image size of each observation area suitable for satellite Field Of View (FOV) stated at the requirements of meteorological administration is determined and the precise satellite FOV and the size of distribution image is calculated on the basis of the image size of the determined observation area. The results in this paper were applied to the detailed design for COMS ground station and also are expected to be used for the future observation scheduling and the scheduling of distribution of user data.
Sumaiya Islam;Md Nasim Reza;Shahriar Ahmed;Md Shaha Nur Kabir;Sun-Ok Chung;Heetae Kim
Korean Journal of Agricultural Science
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v.50
no.4
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pp.883-902
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2023
Water is critical to the health and productivity of fruit trees. Efficient monitoring of water stress is essential for optimizing irrigation practices and ensuring sustainable fruit production. Short-range sensing can be reliable, rapid, inexpensive, and used for applications based on well-developed and validated algorithms. This paper reviews the recent advancement in fruit tree water stress detection via short-range sensing, which can be used for irrigation scheduling in orchards. Thermal imagery, near-infrared, and shortwave infrared methods are widely used for crop water stress detection. This review also presents research demonstrating the efficacy of short-range sensing in detecting water stress indicators in different fruit tree species. These indicators include changes in leaf temperature, stomatal conductance, chlorophyll content, and canopy reflectance. Short-range sensing enables precision irrigation strategies by utilizing real-time data to customize water applications for individual fruit trees or specific orchard areas. This approach leads to benefits, such as water conservation, optimized resource utilization, and improved fruit quality and yield. Short-range sensing shows great promise for potentially changing water stress monitoring in fruit trees. It could become a useful tool for effective fruit tree water stress management through continued research and development.
In wireless sensor networks, fair allocation of bandwidth among different nodes is one of the critical problems that effects the serviceability of the entire system. Fair bandwidth allocation mechanisms, like fair queuing, usually need to maintain state, manage buffers, and perform packet scheduling on a per flow basis, and this complexity may prevent them from being cost-effectively implemented and widely deployed. It is a very important and difficult technical issue to provide packet scheduling architecture for fairness in wireless sensor networks. In this paper, we propose an packet scheduling architecture for sensor node, called FISN (Fairness Improvement Sensor Network), that significantly reduces this implementation complexity yet still achieves approximately fair bandwidth allocations. Sensor node for sensing estimate the incoming rate of each sensor device and insert a label into each transmission packet header based on this estimate. Sensor node for forwarding maintain no per flow state; they use FIFO packet scheduling augmented by a probabilistic dropping algorithm that uses the packet labels and an estimate of the aggregate traffic at the gathering node. We present the detailed design, implementation, and evaluation of FISN using simulation. We discuss the fairness improvement and practical engineering challenges of implementing FISN in an experimental sensor network test bed based on ns-2.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.8
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pp.1606-1612
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2012
Cognitive radio technology enables us to utilize the extra spectrum which is not used by the primary users by sensing the channel condition. To use such an extra spectrum, spectrum allocation is one of the important issues in the cognitive radio networks. The network is dynamic and the available channels are changeable, and the opportunistic channel allocation is required to use the resource efficiently without interference to the primary networks. In this paper, modified proportional fairness scheduling is proposed for cognitive radio networks to satisfy the both fairness and system throughput, and the modified scheduling was designed to reduce the interference to the primary users.
We propose a method using the genetic algorithm to solve the maximum set cover problem. It is needed for scheduling the power of sensor nodes in extending the lifetime of the wireless sensor network with variable sensing range. The existing Greedy Heuristic method calculates the power scheduling of sensor nodes repeatedly in the process of operation, and so the communication traffic of sensor nodes is increased. The proposed method reduces the amount of communication traffic of sensor nodes, and so the energies of nodes are saved, and the lifetime of network can be extended. The effectiveness of this method was verified through computer simulation, and considering the energy losses of communication operations about 10% in the network lifetime is improved.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.199-204
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2023
Periodic assessment of reservoir capacity is essential for better water resources management and planning for the future water use. Reservoirs and water storage structures raised on the rivers are subjected to sedimentation and he sedimentation is caused by deposition of eroded sediment particles carried by the streams. Knowledge of reservoir sedimentation is important to estimate avaliable storage capacity for optimum reservoir operation and scheduling water release. In recent years, remote sensing and GIS techniques have emerged as an important tool in carrying out reservoir capacity analysis and water management. The reduction in storage capacity as compared to the original capacity at the time of reservoir impounding is indicative of sediment deposition. In this study, the application of GIS and remote sensing techniques were applied to assess the sediment deposition, losses in the reservoir storage and the revised cumulative capacity. Satellite images covering Pyodongdong reservoir were analyzed using Erdas Imagine and ArcGIS softwares.Cumulative capacities at different levels were also calculated and we estimated that the revised live storage was 84.2Mft3 in 2021 and 64.3Mft3 in 2022 while the original capacity was 22.8 and 53.6Mft3 in 2021 and 2022.
Kim, Gil-Soo;Cho, Jae-Kyu;Kwon, Tae-Kyoung;Choi, Yang-Hee
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10d
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pp.240-244
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2006
무선 센서 네트워크의 노드들은 소형으로써 배터리로 작동하고, 사용자로부터 원거리 또는 산악지대와 같이 배터리 교체가 쉽지 않은 곳에 배치되기 때문에 한정된 에너지를 효율적으로 사용하는 기술이 매우 중요하다. 이를 위해서 같은 지역에 대해 중첩되게 센싱하고 있는 노드들이 있다면 적정한 수의 노드만 활동하게 하고 나머지는 활동하지 않게 함으로써 노드들의 에너지 사용 효율을 높일 수 있다. 본 논문에서는 센서 노드가 유효센싱범위(ESA, Effective Sensing Area)를 계산하여 threshold초과 여부에 따라 working/sleeping하도록 함으로써 중첩되는 센싱범위를 최소화 하고 전체 센싱 커버리지를 유지시키면서 네트워크 수명을 증가시키는 스케줄링 프로토콜을 제안한다.
We consider resource allocation in femto-cell networks to maximize the throughput while minimizing interference to macro-users nearby. This can be achieved by allocating spectrum resource in a cognitive radio way. The proposed resource allocation is performed in two steps; spectrum sensing and resource scheduling. The femto base station detects idle frequency assignments (FAs) free from the occupation by macro-users and then allocates sub-channels in an idle FA to femto-users, effectively managing the interference problem. Finally, the effectiveness of the proposed scheme is verified by computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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