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이동 애드혹 네트워크에서의 TCP-Vegas 성능향상 기법
배한석,송점기,김동균,박정수,김형준,Bae Han-Seok,Song Jeom-Ki,Kim Dong-Kyun,Park Jung-Soo,Kim Hyoung-Jun 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.3A
애드혹 네트워크에서의 종단 응용프로그램간의 신뢰성 있는 데이터 전송과 인터넷과의 자연스러운 접속을 가능하기 위해서는 기존외 유선 인터넷에서 사용되고 있는 TCP의 수용이 바람직하다. 따라서 최근의 연구에서 애드혹 네트워크에 가장 적합한 TCP의 변이종을 찾기 위해 다양한 경로설정 프로토콜 상에서 TCP의 성능평가가 이루어져왔다. 하지만 OLSR상에서의 TCP의 성능평가는 이루어지지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 IETF에서 표준화가 된 AODV와 OLSR상에서 현재 유선망에 가장 널리 사용되고 있는 TCP-Reno와 과거의 연구에서 TCP-Reno 보다 우수한 성능을 보인 TCP-Vegas의 성능을 NS-2 시뮬레이터를 사용하여 비교 분석하였다. 실험결과 어떠한 경로설정 프로토콜을 선택하느냐에 따라 TCP의 성능이 큰 차이를 보였다. 그리고 측정된 RTT를 기반으로 하여 전송률을 조절하는 TCP-Vegas를 경로가 빈번하게 변경되는 애드혹 네트워크에 적용할 경우 부정확한 Base RTT로 인해 TCP-Vegas의 성능감소를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 경로가 변경되었을 시 새로이 Base RTT를 측정하는 방법을 제안하였다. TCP is needed as a transport protocol to provide reliable end-to-end message delivery for MANETs in order to achieve a smooth integration with the fixed Internet. Particularly, TCP has its variants, namely TCP-Reno and TCP-Vegas. However, there has been no research work on extensive performance comparison of TCP-Reno and TCP-Vegas over AODV and OLSR. This paper is the first trial to perform the research by using ns-2 simulator. Through the extensive simulations, we found that which to select among routing protocols is more important than which to select among TCP variants, because the performance difference between TCP-Reno and TCP-Vegas over uy selected routing protocol is not so much outstanding. Particularly, TCP-Vegas relies on an accurate BaseRTT estimation in order to decide the sending rate of a TCP Sender. However, it cannot be directly applied to MANET because a route change makes the Base an used over a Previous Path obsolete. Therefore, we propose a technique for improving the performance of TCP-Vegas by considering the route change, and show the performance improvement through simulation study.
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배한석(Han-Seok Bae),김영식(Young-Sik Kim),임창헌(Chang-Heon Lim),김창주(Chang-Joo Kim),조윤석(Yoon-Seok Cho) 한국전자파학회 2021 한국전자파학회논문지 Vol.32 No.1
본 논문은 기계학습에 기반을 둔 OFDM 신호를 탐지하는 알고리즘을 개발한 결과다. 스펙트럼 탐지 기술은 주파수 자원을 효율적으로 이용할 수 있는 인지 무선통신의 핵심 기술이다. 최근 무선통신시스템에서 송수신되는 신호는 OFDM을 기반으로 하고 있다. OFDM 신호는 채널 보정을 위해 파일럿 신호를 포함하고 있는데, 스펙트럼 상관 함수(SCF)를 사용하여 이를 검출할 수 있다. 이 과정에서 효율적인 SCF 연산을 위해 FAM 알고리즘이 사용되었다. 이렇게 구한 SCF를 입력 데이터로 하는 CNN 신경망 방식의 기계학습 알고리즘을 통해 OFDM 신호의 유무를 판단한다. 기계학습을 위한 학습 데이터는 −20 dB~0 dB의 SNR을 갖는 OFDM 신호의 SCF 값이 사용되었다. 학습 후 최적화한 신경망의 성능을 평가한 결과, SNR이 −12 dB인 수신 신호에 대해 오경보 확률 0.08 조건에서 0.9 확률로 신호를 탐지하였다. This paper presents a machine learning (ML) algorithm to detect orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) signals. Spectrum sensing is a key technology in cognitive radio communication, which enhances spectral efficiency. Recently, signals transmitted and received by wireless communication systems have been based on OFDM. These signals contain a pilot signal for channel calibration, which can be detected using a spectral correlation function (SCF). In this process, the FAM algorithm is applied for efficient SCF operation herein. The existence of OFDM signals is determined through a convolutional neural network-based ML algorithm using the SCF as input data. The learning data for ML use the SCF values for OFDM signals with signal-to-noise ratios (SNRs) of -20 to 0 dB. Consequently, on evaluation of the post-learning optimized neural network performance, signals were detected with a probability of 0.9 at the condition of 0.08 false alarm probability for reception signals with SNRs of -12 dB.
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장거리 보정 범함수 이론을 적용하여 계산한 전하 이동 들뜬 상태 에너지에 대한 말단 작용기 전자 받개의 효과
배한석 ( Han-seok Bae ),송종원 ( Jong-won Song ) 한국화상학회 2020 한국화상학회지 Vol.26 No.3
The charge transfer (CT) excitation energy calculations of H<sub>2</sub>N-(CH=CH)<sub>3</sub>-X and the H2N-H.....H-X structures with the various electron acceptors (-X) were performed with comparing the accuracy of various calculation methods, such as B3LYP, long-range corrected (LC)-BLYP, and EOM-CCSD. Both intra-molecular and inter-molecular systems showed a tendency for CT excitation energy to decrease as the electronic accepting property increases, and LC-BLYP showed the best accuracy in both inter- and intra-molecular CT excitation energy. In this study, it was confirmed that unexpectedly larger range separation parameter(μ) values of LC-BLYP showed better results of CT excitation energy.
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