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- 저자 : Md. Shirajum Munir(엠디 시라줌 무니르) (검색결과 3 건)
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Smart Agent based Dynamic Data Aggregation for Delay Sensitive Smart City Services
Md. Shirajum Munir(엠디 시라줌 무니르),Sarder Fakhrul Abedin(살더 파크룰 아베딘),Md. Golam Rabiul Alam(엠디 골람 라비울 알람),Do Hyeon Kim(김도현),Choong Seon Hong(홍충선) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.4
스마트시티는 녹색기술과 더불어 지속가능한 사회 발전을 위한 현대의 지능형 기술의 비전이다. IoT 기반의 스마트서비스, 예를 들어 스마트 운송, 스마트 건강, 스마트 홈, 스마트그리드, 스마트 보안등의 응용프로그램은 질높은 삶과 웰빙생활을 보장하는 스마트시티의 핵심 원동력이다. 이러한 서비스들을 가능하게 하기 위해, 애플리케이션은 다수의 IoT노드로부터 데이터를 수집해야한다. 이 경우, 스마트 시티의 중앙 집중식 네트워크에서 거대한 네트워크 트래픽을 관리하는 것이 더 어려워진다. 본 논문에서는 스마트시티의 분산된 고밀도 네트워크에서 Dynamic Data Aggregation기반의 스마트에이전트를 도입하여 여러 서비스 제공 업체 및 현명한 시민들의 서비스 요청을 충족시킴으로써 이 문제를 해결하였다. 마지막으로 제안하는 스마트 에이전트 기반 동적 데이터 집적 모델의 결과를 시뮬레이션 한 결과, 서비스 이행시간과 컨버전스와 관련하여 제안된 접근법에 대한 성능이 향상되었다. Smart city is the vision of modern intelligent technology toward the sustainable development of green technology and social development. Smart services e.g. smart transportation, smart health, smart home, smart grid, smart security, and IoT based applications are the key enablers of smart city, that ensure the quality life and well-being. In a bid to ensure the functionalities of those services, the IoT applications gather data from numerous IoT nodes. In such a case, it becomes more challenging to managing huge network traffic in the centralized network of smart city. Therefore, in this research, we have focused on the resolution of this problem through the introduction of of smart agent-based dynamic data aggregation (DDA) from distributed dense smart city network for city service fulfillment. In this research study, we purposed to model a peer to peer fully distributed system using distributed hash table chord protocol. We also proposed an algorithm for the IoT network and designed smart agent based IoT node searching algorithm for crowd sourcing. Finally, we simulated the result of the proposed smart agent based dynamic data aggregation model in an effort to achieve a higher performance gain for the proposed approach in respect to service fulfillment time and convergence.
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A Deep Learning Approach for Target-oriented Communication Resource Allocation in Holographic MIMO
Apurba Adhikary(아푸르보 아디히카리),Md. Shirajum Munir(엠디 시라줌 무니르),Avi Deb Raha(아비 데브 라하),Min Seok Kim(김민석),Jong Won Choe(최종원),Choong Seon Hong(홍충선) 한국정보과학회 2023 정보과학회논문지 Vol.50 No.5
본 논문은 홀로그램 기술을 이용하여 다양한 형태의 사용자를 위한 사용자 지향 통신 리소스 할당을 수행하는 단일 셀 대규모 다중 입력 다중 출력(mMIMO) 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 목표지향 사용자에게 서비스를 제공하기 위한 빔 포밍의 저전력 요구 사항을 확인하기 위해 홀로그램 그리드 어레이(HGA)에서 활성 그리드의 수를 최소화할 수 있는 기술을 제안한다. 이를 위해 신호 대 간섭 잡음 비율(SINR)을 최대화하여 문제를 공식화하였다. 이는 효과적인 빔포밍 및 총 전력 규칙을 생성하여 자원 할당을 최대화한다. 또한, 홀로그램 mMIMO 시스템은 더 적은 전력으로 다양한 사용자들의 장비에 서비스를 동시에 제공할 수 있다. 인공지능(AI) 기반 솔루션을 고안하기 위해 전력 제약을 최소화한 그리드 활성화 결정을 위한 순차 신경망 모델을 개발하였다. 시뮬레이션 및 성능 평가 결과에서 전력이 효율적으로 할당되고 0.01의 낮은 RMSE 점수로 효과적인 빔이 형성됨을 보여주었다. In this paper, we propose a single-cell massive multiple-input multiple-output (mMIMO) system assisted with holography that performs target-oriented communication resource allocation for heterogeneous users. This paper proposes a technique that can minimize the number of active grids from holographic grid arrays (HGA) for confirming the requirement of lower power toward beamforming to serve target-oriented users. Therefore, we formulated a problem by maximizing the signal-to-interference-noise ratio (SINR), which, in turn, maximizes the efficient resource allocation for the users by generating effective beamforming and controlling the sum-power rule. Additionally, our holography-assisted mMIMO system is capable of serving heterogeneous user equipment simultaneously with a lower power budget. To devise the artificial intelligence (AI)-based solution, we developed a sequential neural network model for grid activation decisions with minimized power constraint. Finally, the simulation and performance evaluation results show that power was allocated efficiently, and effective beams were formed for serving the users with a lower RMSE score of 0.01.
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A Transport Theoretic Approach for Computational Task Migration in Multi-Access Edge Computing
Sarder Fakhrul Abedin(사르더 파쿠룰 아베딘),Md. Shirajum Munir(엠디 시라줌 무니르),SeokWon Kang(강석원),Choong Seon Hong(홍충선) 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.10
본 논문에서는 MEC(Multi-Access Edge Computing) 네트워크에서의 컴퓨터 작업 마이그레이션의 문제를 다루는데, MEC 네트워크의 작업 마이그레이션 비용을 포함한 연산 비용을 최소화하는 것을 목표로 한다. 첫째로 많이 사용되는 MEC 서버에서 적게 사용되는 MEC 서버로 작업 마이그레이션에 해당하는 Hitchcock-Koopmans 전송 문제를 공식화한다. 두번째는 최적의 작업 마이그레이션이 이루어지는 보겔의 추정 알고리즘(Vogel"s Approximation Algorithm)을 이용해 전송 문제를 해결한다. 마지막으로, 시뮬레이션에서 제안된 접근 방식이 MEC 네트워크의 작업 마이그레이션 비용, 평균 응답 시간 및 평균대기열 지연 측면에서 기준 접근방식을 개선한다는 것을 보인다. In the present work, the problem of computational task migration in the Multi-Access Edge Computing (MEC) Network has been addressed and the goal is to minimize the computational cost including the task migration cost of the MEC network. Apparently, at first, we have formulated a Hitchcock-Koopmans transportation problem, which corresponds to the task migration from the over-utilized MEC servers to the under-utilized MEC server. Second, we have solved the transportation problem using the Vogel’s Approximation Algorithm (VAM), where the optimal task migration was achieved. Finally, in the simulation, we have demonstrated that the proposed approach significantly outperforms the baseline approach in terms of the task migration cost, average response time, and average queuing delay in the MEC network.
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