• International Journal of Contents
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• 제4권3호
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• pp.20-28
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• 2008

To obtain realistic performance measures for wireless networks, one should consider changes in performance due to failure related behavior. In performability analysis, simultaneous consideration is given to both pure performance and performance with failure measures. SRN is an extension of stochastic Petri nets and provides compact modeling facilities for system analysis. In this paper, a new methodology to model and analyze performability based on stochastic reward nets (SRN) is presented. Composite performance and availability SRN models for wireless handoff schemes are developed and then these models are decomposed hierarchically. The SRN models can yield measures of interest such as blocking and dropping probabilities. These measures are expressed in terms of the expected values of reward rate functions for SRNs. Numerical results show the accuracy of the hierarchical model. The key contribution of this paper constitutes the Petri nets modeling techniques instead of complicate numerical analysis of Markov chains and easy way of performance analysis for channel allocation under SRN reward concepts.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2893-2907
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• 2019

Wireless mobile communication systems in subway tunnels have been widely researched these years, due to increased demand for the communication applications. As a result, an accurate model is essential to effectively evaluate the communication system performance. Thus, a neoteric three-dimensional (3D) geometry-based stochastic model (GBSM) is proposed for the massive multiple-input multiple-output (MIMO) fading channels in tunnel environment. Furthermore, the statistical properties of the channel such as space-time correlation, amplitude and phase probability density are analyzed and compared with those of the traditional two-dimensional (2D) model by numerical simulations. Finally, the ergodic capacity is investigated based on the proposed model. Numerical results show that the proposed model can describe the channel in tunnels more practically.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.1032-1037
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• 2006

채널은 무선망에 있어서 한정된 주요 자원 중의 하나이다. 다양한 채널 관리 기법들이 제시되어 왔으며, 최근 들어 가드채널의 최적화 문제가 부각되고 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 지능적인 채널 관리 기법을 제안한다. 신경망의 학습 데이터 생성과 성능분석을 위하여 SRN(Stochastic Reward Net) 채널 할당 모델이 개발된다. 제안된 기법에서 신경망은 지도학습 방법인 역전파 알고리즘을 이용하여 최적의 가드채널 값 g를 계산하도록 학습한다. 학습된 신경망을 이용하여 최적의 g를 계산하고, 이를 SRM모델에서 구해진 결과와 비교한다. 실험 결과는 신경망에서 구한 가드채널 수와 SRM모델로부터 구한 가드채널 수의 상대적 차이가 없음을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.55-62
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• 2003

본 논문에서는 무선망에서 핸드오프 호의 분실확률을 줄일 수 있는 호 제어 기법을 제안한다. 제안한 기법은 진행 중인 시스템 용량인 유효로드와 임계치를 이용하여 호의 수락 여부를 결정하며 측정된 유효로드가 미리 정해진 임계치보다 크면 신규 호는 차단시키고, 핸드오프 호는 큐잉을 허용한다. 호 수락 제어 기법의 성능분석을 위하여 추계적 페트리 네트의 확장인 SRN 모델이 개발된다. SRN 모델링 기법은 성능분석을 위하여 필요한 마르코프 체인의 복잡한 해석적 분석대신 보상 개념에 의한 손쉬운 성능분석 수행방법을 보여준다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권2호
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• pp.151-161
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• 2012

This paper considers a two-user Gaussian interference channel with energy harvesting transmitters. Different than conventional battery powered wireless nodes, energy harvesting transmitters have to adapt transmission to availability of energy at a particular instant. In this setting, the optimal power allocation problem to maximize the sum throughput with a given deadline is formulated. The convergence of the proposed iterative coordinate descent method for the problem is proved and the short-term throughput maximizing offline power allocation policy is found. Examples for interference regions with known sum capacities are given with directional water-filling interpretations. Next, stochastic data arrivals are addressed. Finally, online and/or distributed near-optimal policies are proposed. Performance of the proposed algorithms are demonstrated through simulations.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2006년도 춘계종합학술대회
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• pp.115-119
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• 2006

채널은 무선망에 있어서 한정된 주요 자원 중의 하나이다. 다양한 채널 관리 기법들이 제시되어 왔으며, 최근 들어 가드채널의 최적화 문제가 부각되고 있다. 본 논문에서는 신경망을 이용한 지능적인 채널 관리 기법을 제안한다. 신경망의 학습 데이터 생성과 성능분석을 위하여 SRN(Stochastic Reward Net) 채널 할당 모델이 개발된다. 제안된 기법에서 신경망은 지도학습 방법인 역전파 알고리즘을 이용하여 최적의 가드채널 값 g를 계산하도록 학습한다. 학습된 신경망을 이용하여 최적의 g를 계산하고, 이를 SRN모델에서 구해진 결과와 비교한다. 실험결과는 신경망에서 구한 가드채널 수와 SRN 모델로부터 구한 가드채널 수의 상대적 차이가 없음을 보여준다.

• 정보와 통신
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• 제24권9호
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• pp.77-85
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• 2007

최근 컴퓨터 발전에 따라 이동통신용 채널모델로 deterministic방법이 활발히 연구되고 있다. 이 방법은 기존의 stochastic방법과 달리 주어진 환경의 전파전파현상을 물리 이론을 바탕으로 정확하게 예측하는 것을 목적으로 한다. 그러므로 차세대 주파수 환경 분석과 같은 다양하고 새로운 분야에 적용가능하고 연구의 진전에 따라 모델의 정확도 및 신뢰도가 점점 높아지고 있다. 그러므로 본보에서는 현재까지의 연구 결과를 정리하고 방법의 장단점을 논한다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권3호
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• pp.160-167
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• 2013

Resource allocation based on quantized feedback plays a critical role in wireless mesh networks with a time division multiple access (TDMA) physical layer. In this study, a resource allocation problem was formulated based on quantized feedback for TDMA wireless mesh networks that minimize the total transmission power. Three steps were taken to solve the optimization problem. In the first step, the codebook of the power, rate and equivalent channel quantization threshold was designed. In the second step, the timeslot allocation criterion was deduced using the primal-dual method. In the third step, a resource allocation scheme was developed based on quantized feedback using the stochastic optimization tool. The simulation results show that the proposed scheme not only reduces the total transmission power, but also has the advantage of quantized feedback.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권11호
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• pp.5218-5233
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• 2018

The coexisting wireless body area networks (WBAN) is a very challenging issue because of strong inter-networks interference, which seriously affects energy consumption and spectrum utilization ratio. In this paper, we study a power control strategy with nearest neighbor nodes distribution for coexisting WBAN based on stochastic geometry. Using homogeneous Poisson point processes (PPP) model, the relationship between the transmission power and the networks distribution is analytically derived to reduce interference to other devices. The goal of this paper is to increase the transmission success probability and throughput through power control strategy. In addition, we evaluate the area spectral efficiency simultaneously active WBAN in the same channel. Finally, extensive simulations are conducted to evaluate the power control algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권9호
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• pp.4044-4062
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• 2016

We investigate the optimization of energy consumption in Mobile Cloud environment in this paper. In order to optimize the energy consumed by the CPUs in mobile devices, we put forward using the asymptotic time complexity (ATC) method to distinguish the computational complexities of the applications when they are executed in mobile devices. We propose a multi-scale scheme to quantize the channel gain and provide an improved dynamic transmission scheduling algorithm when offloading the applications to the cloud center, which has been proved to be helpful for reducing the mobile devices energy consumption. We give the energy estimation methods in both mobile execution model and cloud execution model. The numerical results suggest that energy consumed by the mobile devices can be remarkably saved with our proposed multi-scale scheme. Moreover, the results can be used as a guideline for the mobile devices to choose whether executing the application locally or offloading it to the cloud center.