Carral, Juan A.;Ibanez, Guillermo;Garcia-Martinez, Alberto;Lopez-Carmona, Miguel A.;Marsa-Maestre, Ivan
ETRI Journal
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제32권1호
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pp.157-159
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2010
Tree-based routing Ethernet (TRE) is a recent Ethernet architecture that enables shortcut links to improve performance compared to spanning tree protocols. However, TRE can only use shortcuts that arrive directly at bridges located in the branch of the destination. TRE+ extends the topology knowledge of a bridge to 2 hops away, thus unveiling new shortcuts to the destination branch. Simulations show a major performance improvement of TRE+ compared to TRE, with results close to shortest paths in some topologies.
본 논문은 센서 네트워크의 주요 문제점인 센서 노드의 이탈과 네트워크 변화에 따른 네트워크 수명 감소를 개선하기 위한 논문이다. 기존 Scalable Topology Organization(STO) 기반 지그비 트리 토폴로지 컨트롤 알고리즘은 전력 소모에 대한 방안을 고려하지 않아 네트워크의 수명이 비교적 짧았다. 이에 따라 매 라운드가 지날때마다 부모 노드를 새로 선출하고 네트워크 토폴로지를 새로 구성하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입하여 네트워크의 전체적인 수명을 연장하였다. 이에 대한 성능은 OMNet++ 시뮬레이터를 통해 동일한 실험 환경에서 기존의 STO 알고리즘과 제안하는 클러스터 헤더 선출 기법을 도입했을 때의 결과를 도출하였고 그 결과 네트워크 수명을 약 40% 증가시킬 수 있었으며 배터리 잔량 부분에서도 약 10%의 성능이 개선된 것을 확인 할 수 있었다.
Feature-based similarity retrieval has become an important research issue in multimedia database systems. The features of multimedia data are useful for discriminating between multimedia objects (e 'g', documents, images, video, music score, etc.). For example, images are represented by their color histograms, texture vectors, and shape descriptors, and are usually high-dimensional data. The performance of conventional multidimensional data structures(e'g', R- Tree family, K-D-B tree, grid file, TV-tree) tends to deteriorate as the number of dimensions of feature vectors increases. The R*-tree is the most successful variant of the R-tree. In this paper, we propose a SOM-based R*-tree as a new indexing method for high-dimensional feature vectors.The SOM-based R*-tree combines SOM and R*-tree to achieve search performance more scalable to high dimensionalities. Self-Organizing Maps (SOMs) provide mapping from high-dimensional feature vectors onto a two dimensional space. The mapping preserves the topology of the feature vectors. The map is called a topological of the feature map, and preserves the mutual relationship (similarity) in the feature spaces of input data, clustering mutually similar feature vectors in neighboring nodes. Each node of the topological feature map holds a codebook vector. A best-matching-image-list. (BMIL) holds similar images that are closest to each codebook vector. In a topological feature map, there are empty nodes in which no image is classified. When we build an R*-tree, we use codebook vectors of topological feature map which eliminates the empty nodes that cause unnecessary disk access and degrade retrieval performance. We experimentally compare the retrieval time cost of a SOM-based R*-tree with that of an SOM and an R*-tree using color feature vectors extracted from 40, 000 images. The result show that the SOM-based R*-tree outperforms both the SOM and R*-tree due to the reduction of the number of nodes required to build R*-tree and retrieval time cost.
VOD 서비스를 제공하기 위해서는 대용량의 저장매체와 전송 대역이 필요하며 이를 위해서는 막대한 네트워크 구축비용이 필요하다. 이러한 VOD 서비스 구축비용을 줄이기 위한 방법으로 분산 서버 구조를 바탕으로 한 망 계위 설계, topology에 따른 서버 위치 최적화, 프로그램 caching 등에 관한 연구가 현재 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 분산 트리 구조의 망에서 하위 준위와 링크간의 물리적인 전송 대역의 차이에 따른 전체 준위의 변화와 비용의 관계를 분석하여 전체 준위 크기의 제한 조건을 도출하였으며, 각 노드에서의 가지수와 비용의 관계를 분석하여 물리적으로 주어진 링크간의 전송 대역의 차에 적합한 망 구조를 설계하였다. 따라서 본 연구 결과는 VOD 서비스 제공에 적합한 경제적인 망 구조 설계와 노드 설계에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3329-3350
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2017
Installing caching and computing facilities in mobile edge networks is a promising solution to cope with the challenging capacity and delay requirements imposed on future mobile communication systems. The problem of optimal facility placement in mobile edge networks has not been fully studied in the literature. This is a non-trivial problem because the mobile edge network has a unidirectional topology, making existing solutions inapplicable. This paper considers the problem of optimal placement of a fixed number of facilities in a mobile edge network with an arbitrary tree topology and an arbitrary demand distribution. A low-complexity sequential algorithm is proposed and proved to be convergent and optimal in some cases. The complexity of the algorithm is shown to be $O(H^2{\gamma})$, where H is the height of the tree and ${\gamma}$ is the number of facilities. Simulation results confirm that the proposed algorithm is effective in producing near-optimal solutions.
통신망에 대한 토폴로지 발견에 대한 기존의 연구는 주로 IP망에 대한 것으로 이더넷 장비의 토폴로지 발견은 배제되었다. 그러나 가격대비 성능이 우수한 이더넷 망이 점차 매트로 화되면서 이더넷 망에 대한 토폴로지 발견을 통하여 이더넷 망 관리에 대한 필요성이 요구 되었다. 하지만 벤더 의존적인 토폴로지 발견 알고리즘과 2계층 포워딩 테이블에 의존적인 토폴로지 발견 알고리즘으로 인하여 메시 구조의 토폴로지는 발견하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 제약을 극복하기 위하여 이더넷 망을 브리지 망과 호스트 망으로 구분하여 각 망에 효과적인 토폴로지 발견 알고리즘을 제안한다. 두 가지 종류의 망의 경계에 있는 브리지들을 에지 브리지라고 정의하고 에지 브리지 내부의 브리지 망은 스패닝 트리 프로토콜과 관련된 표준 MIB에 의하여 메시 구조의 토폴로지 발견이 가능하고 에지 브리지의 외부 망인 호스트 망은 2계층 포워딩 테이블과 관련된 표준 MIB을 이용함으로써 실시간적인 호스트망의 토폴로지 발견이 가능하다.
In mobile ad hoc networks(MANETs), all the nodes in a network have limited resources. Therefore, communication topology which has long lifetime is suitable for nodes in MANETs. And MANETs are exposed to various threats because of a new node which can join the network at any time. There are various researches on security problems in MANETs and many researches have tried to make efficient schemes for reducing network power consumption. Power consumption is necessary to secure networks, however too much power consumption can be critical to network lifetime. This paper focuses on energy efficient monitoring node distribution for enhancing network lifetime in MANETs. Since MANETs cannot use centralized infrastructure such as security systems of wired networks, we propose an efficient IDS node distribution scheme using minimum spanning tree (MST) method to cover all the nodes in a network and enhance the network lifetime. Simulation results show that the proposed algorithm has better performance in comparison with the existing algorithms.
SDM(Structural Dynamics Modification) is to improve dynamic characteristics of a structure, more specifically of a base structure, by adding or deleting auxiliary(modifying) structures. In this paper, I will focus on the optimal layout of the stiffeners which are attached to the plate to maximize 1st natural frequency. Recently, a new topology method was proposed by yamazaki. He uses growing and branching tree model. I modified the growing and branching tree model. The method is designated modified tree model. To expand the layout of stiffeners, I will consider non-matching problem. The problem is solved by using local lagrange multiplier without the mesh regeneration. Moreover The CMS(Component mode synthesis) method is employed to reduce the computing time of eigen reanalysis using reduced componet models.
Data aggregation is a fundamental problem in wireless sensor networks that has attracted great attention in recent years. On constructing a robust algorithm for minimizing data aggregation delay in wireless sensor networks, we consider limited transmission range sensors and approximate the minimum-delay data aggregation tree which can only be built in networks of unlimited transmission range sensors. The paper proposes an adaptive method that can be applied to maintain the network structure in case of a sensor node fails. The data aggregation tree built by the proposed scheme is therefore self-healing and robust. Intensive simulations are carried out and the results show that the scheme could adapt well to network topology changes compared with other approaches.
무선 센서 네트워크에서도 다른 네트워크와 마찬가지로 시간 관계를 유지하는 것이 중요하므로, 무선 센서 네트워크의 특성을 고려한 시각 동기화 프로토콜인 IBS(Indirect-Broadcast Synchronization)가 2012년에 개발되었다. IBS는 클러스터 트리 형태에서 동작하므로 일반 노드보다 더 많은 에너지를 소모하는 클러스터 헤더에 의해서 주로 네트워크 전체 수명이 좌우될 수 있다. 이 논문에서는 클러스터 트리를 부분적으로 재구성함으로써 전체 에너지 소모를 줄이고 네트워크 수명을 연장시키는 향상된 IBS(EIBS)를 개발하고자 한다. 다른 트리 구성 접근 방식과 비교할 때, 이 논문에서 사용된 방법은 알고리즘이 간단할 뿐만 아니라 전력 소모나 네트워크 수명 면에서 더 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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