This paper proposes a secret sharing based fast node authentication technique applicable to Flying Ad-Hoc Network (FANET) that can be used to construct self-organized communication network in multi drones and drone squadrons operations. Before deployment, each node stores an exponential share, exponential secret and a portion of PUF CRP table. After being deployed in the field, in the early-stage of network formation, each node broadcasts its ID, exponential share and a hash value of PUF Response and pseudo-random number. Then each node performs a reconstruction of the exponential secret using the exponential shares transmitted from neighboring nodes. When the exponential secret is reconstructed, simultaneous authentication is completed for all nodes that have transmitted the exponential share used in the reconstruction. A node that transmits an incorrect exponential share to disturb the reconstruction of the exponential secret during the authentication process can be detected before performing the reconstruction through the verification of the hash value, and will be excluded from the reconstruction.
The self-organizing map (SOM) is a unsupervised learning method projecting high-dimensional data into low-dimensional nodes. It can visualize data in 2 or 3 dimensional space using the nodes and it is available to explore characteristics of data through the nodes. To understand the structure of data, cluster analysis is often used for nodes obtained from SOM. In cluster analysis, the optimal number of clusters is one of important issues. To help to determine it, various cluster validity indexes have been developed and they can be applied to clustering outcomes for nodes from SOM. However, while SOM has an advantage in that it reflects the topological properties of original data in the low-dimensional space, these indexes do not consider it. Thus, we propose a new cluster validity index for SOM based on connectivity between nodes which considers topological properties of data. The performance of the proposed index is evaluated through simulations and it is compared with various existing cluster validity indexes.
The aims of this study is to classify the lower somatotype of adult women and appearance analysis on the shape of flare skirts by using the image processing. Also We have made skirts in order to analyze the various types of appearance of flare skirts by using the image processing. The subjects for our wear test lower somatotype, who were controlled in their waist, abdomen and hip shapes. The flare skirts used for wear test were 112 types(combinated 14 fabric type and 8 lower somatotype). The effect of lower somatotype on the shape of flare skirts was determined by the horizontally hem line section shape and the silhouette of flare skirts with image processing. The data were analyzed by using analysis of variance and Turkey, Duncan multiple range test. The results obtained are summarized as follows: It is shown that the fabric weight elongation differs in fabrics properties, in direction of textures. The shape horizontal section of flare skirt hem line has differed with the number of nodes, wave-height of nodes and breadth of silhouette by fabrics properties and lower somatotype. It is noticed that the breadth of flare skirts by the silhouette has high correlation with the drape ability of fabrics and lower somatotype. Results for our flare skirts show changes in amplitude and mean with fabrics, somatotype. Therefore we can say that gray-level histograms are correlated with changes in appearance, differences in drape spacing and related fabric properties and their somatotype.
This study proposes a model for measuring the connectivity of nodes in road networks. The connectivity index between two nodes is characterized by the number of routes, degree of circuitousness, design speed, and route capacity between the nodes. The connectivity index of a node is then defined as the weighted average of the connectivity indexes between the node and other nodes under consideration. The weighting factor between two nodes is determined by the travel demand and distance between them. The application of the model to a toy network shows that it reasonably well quantifies the level of connectivity of nodes in the network. If flow of rail networks can be measured in the same scale as that of road networks and the capacity of rail links can be estimated, the model proposed in this paper could be applied to intermodal transportation networks as well.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.11
no.1
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pp.15-21
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2011
In the range-based localization, the localization accuracy will be high dependent on the accuracy of distance measurement between two nodes. The received signal strength(RSS) is one of the simplest methods of distance measurement, and can be easily implemented in a ranging-based method. However, a RSS-based localization scheme has few problems. One problem is that the signal in the communication channel is affected by many factors such as fading, shadowing, obstacle, and etc, which makes the error of distance measurement occur and the localization accuracy of sensor node be low. The other problem is that the sensor node estimates its location for itself in most cases of the RSS-based localization schemes, which makes the sensor network life time be reduced due to the battery limit of sensor nodes. Since beacon nodes usually have more resources than sensor nodes in terms of computation ability and battery, the beacon node based localization scheme can expand the life time of the sensor network. In this paper, therefore we propose a beacon node based localization algorithm using received signal strength(RSS) and path loss calibration in order to overcome the aforementioned problems. Through simulations, we prove the efficiency of the proposed scheme.
MANET(Mobile Ad-Hoc Network) has a weakness from a security aspect because it operates where no wired network is built, which causes the exposed media, dynamic topology, and the lack of both central monitoring and management. It is especially difficult to detect and mitigate a malicious node because there is not a mediator which controls the network. This kind of malicious node is closely connected to the routing in the field of study of Ad-Hoc security. Accordingly this paper proposes the method on how to enhance the security for the safe and effective routing by detecting the malicious node. We propose MBC(Identification technition of Malicious Behavior node based on Collaboration in MANET) that can effectively cope with malicious behavior though double detecting the node executing the malicious behavior by the collaboration between individual node and the neighbor, and also managing the individual nodes in accordance with the trust level obtained. The simulation test results show that MBC can find the malicious nodes more accurately and promptly that leads to the more effectively secure routing than the existing method.
Faloustsos et al.[1,2] showed successfully that the power-laws describe the heavy-tailed distributions of the AS level Internet topology properties such as node degree. This result allows us to represent the characteristics of AS-level Internet topology using some power-law exponents with elegant and simple. In this paper, we obtained the power-law exponents of the domestic AS-level Internet topology properties - the node degree, the number of pairs within hops, and eigenvalues of the graph - based on the valley-free BGP routing policy. We used the real data sets from UCLA IRL laboratory, and showed that these power-laws fit the real data pretty well resulting in correlation coefficient of 90.7%, 96.5%, and 97%, respectively. In particular, rounding the effective diameter to three, approximately 91% of the pairs of nodes are within this distance; that is, we might conclude our topology is pretty well organized.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.166-169
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2014
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지를 가진 센서 노드들로 구성되며, 센서 노드의 에너지를 효율적으로 활용하기 위해 클러스터링 알고리즘을 사용한다. 균형 있는 클러스터 구성을 위해서는 클러스터 헤드의 선정이 중요하다. 기존의 연구는 확률, 노드의 잔여 에너지, 이웃 노드의 수, 이웃 노드와의 거리 등의 정보를 활용하여 클러스터 헤드를 선정하였다. 그러나 확률은 클러스터 헤드의 밀집으로 인한 에너지 소비의 불균형이 있을 수 있으며, 이웃 노드와의 정보 비교는 필요한 정보 수집을 위해 많은 에너지가 필요하다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 본 논문은 센서 노드를 베이스 스테이션과의 거리에 따라 2-레벨로 나누고 각 상위 레벨에 속한 동일한 하위 레벨을 순차적으로 변경해가며 클러스터를 구성하는 기법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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pp.132-135
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2017
무선 센서 네트워크에서 센서 노드는 한정된 에너지를 가진다. 이에 센서 노드의 전송 에너지의 효율을 높여 네트워크의 수명을 연장하는 것이 중요하다. 무선 센서 네트워크에서 LEACH는 클러스터 헤드가 난수를 이용한 확률값으로 선출하여 주변 노드들과 함께 클러스터를 구성한다. 그러나 노드들이 베이스 스테이션과 클러스터 헤드 사이에 존재할 경우 클러스터 헤드로 데이터를 전송하게 되므로, 베이스 스테이션의 역방향으로 전송하게 된다. 이는 역방향 전송을 받은 클러스터 헤드가 다시 베이스 스테이션에 데이터를 전송하게 되어 불필요한 에너지를 소비한다. 본 논문에서는 LEACH의 불필요한 전송 에너지의 소비를 줄이기 위하여 D-LEACH를 제안한다. D-LEACH는 센서 노드와 베이스 스테이션 그리고 클러스터 헤드 사이의 거리를 계산하여 직접 전송하거나 멀티 홉 전송으로 데이터의 전송방향을 베이스 스테이션이 위치한 방향으로만 전송하게 함으로 전송 에너지 효율을 높인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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