Nowadays the context-aware systems have been regarded as a promising opportunity to create differentiated e-marketplaces. Context-aware system aims to provide personalized services by understanding the user's current situation which is automatically acquired from the context data. This aim naturally leads us to a motivation to evaluate to what extent a system is context-aware. Even though lots of endeavors have stated about the level of context-aware system, a structured evaluation has been so far very rare. Hence, the purpose of this paper is to propose a two-phased methodology for assessing context-aware systems. In the first phase, we perform a requisite analysis to discriminate a context-aware system from general or context-based systems. Once an information system is recognized as context-aware system, then level of collaboration, mobility and embeddedness is derived to determine the level of context-aware system in the second phase. To do so, device collaboration diagram (DCD) is proposed to visualize the system architecture. Moreover, readiness and level of system are Jointly considered in the phase to provide a development strategy for each context-aware system development project. To show the feasibility of the idea proposed in this paper, legacy context-aware systems are actually analyzed and evaluated.
This paper describes a remote system to monitor the circadian behavioral patterns of elders who live alone. The proposed system was designed and implemented to provide more conveniently and reliably the required functionalities of a remote monitoring system for elders based on the development of first phase prototype[2]. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-house sensing system is a set of wireless sensor nodes which have pyroelectric infrared (PIR) sensor to detect a motion of elder. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to caregivers (friends, family and social workers) for more cost effective intelligent care service. The improved second phase system can provide 'automatic diagnosis', 'going out detection', and enhanced user interface functionalities. We have evaluated the first and second phase monitoring systems from real field experiments of 3/4 months continuous operation with installation of 9/15 elders' houses, respectively. The experimental results show the promising possibilities to estimate the behavioral patterns and the current status of elder even though the simplicity of sensing capability.
효과적인 ATM 망의 관리는 연결 지향 환경, 다양한 서비스 등급, 대규모 트래픽, 가상 망 구성 그리고 여러가지 트래픽 유형 등과 같은 다양한 ATM 특성을 다룰 수 있어야만 한다. 이를 위해 ATM 포럼에서는 ATM 장치, 사설망, 공중망 및 그들간의 상호작용을 지원하기 위한 ATM 망 관리 참조 모델을 정의하였으며, 그 중 하나가 서로 다른 판매자로부터의 ATM 장비들간의 상호동작성을 보장하기 위해 SNMP 기반 망 관리 프로토콜을 통해 상호 연결된 인터페이스를 관리할 수 있도록 정의된 통합 지역 관리 인터페이스(ILMI) 프로토콜이다. ILMI의 목적은 두 인접한 ATM 장치로 하여금 그들 간에 공통의 ATM 링크에 대한 동작 파라메타를 자동적으로 구성할 수 있도록 함으로서, 관리자에 의해 수동 구성이 아닌 ATM 장치 상호간의 플러그 앤 플러그 기능을 지원하는데 있다. 본 논문에서는 이러한 ILMI 기술을 바탕으로 공중망 ATM 교환기에 연결된 가입자의 물리 인터페이스, ATM 계층 인터페이스, VPC 및 VCC의 구성 및 상태 정보를 효율적으로 관리하며, 가입자 시스템의 ATM 주소를 자동으로 등록, 관리할 수 있도록 하는 가입자 인터페이스 관리 시스템(SIMS)을 설계하고, 구현하였다. Abstract An effective ATM management must address the various features of ATM such as connection-oriented environment, varying class of service, large scale traffic, virtual network configurations and, and multiple traffic types. For this, ATM network management reference model defined by ATM Forum describes the various types of network management needed to support ATM devices, private networks, public networks, and the interaction between them. One of these types is Integrated Local Management Interface (ILMI) defined to manage interconnected interface through SNMP-based network management protocol for ensuring the interoperability of ATM devices from different vendors. The purpose of ILMI is to enable two adjacent ATM devices to automatically configure the operation parameters of the common ATM link between them and then to provide a Plug and Plug function to any ATM devices with not a passive configuration by manager but a automatic configuration. This paper design and implement a Subscriber Interface Management System (SIMS) which provide automatic registration and management of ATM address of subscriber system and efficiently manages physical interface of subscriber who is connected to public ATM switch, ATM layer interface, configuration information and status information of VPC and VCC.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.5
no.1
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pp.401-407
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2019
SDN(Softeware Defined Networking) has emerged to address the rapidly growing demand for cloud computing and to support network virtualization services. Therefor many companies and organizations have taken SDN as a next-generation network technology. However, unlike the wired network where the SDN is originally designed, the SDN in the wireless network has a restriction that it can not provide the mobility of the node. In this paper, we extended existing openflow protocol of SDN and developed SDN-based network platform, which enables the SDN controller to manage the radio resources of its network and support the mobility of the nodes. The mobility support function of this paper has the advantage that a node in the network can move using its two or more wireless interfaces by using the radio resource management function of the SDN controller. In order to test the functions implemented in this paper, we measured parameters related to various transmission performance according to various mobile experiments, and compared parameters related to performance using one wireless interface and two interfaces. The SDN-based network platform proposed in this paper is expected to be able to monitor the resources of wireless networks and support the mobility of nodes in the SDN environment.
Key-value storage engines are an essential component of growing demand in many computing environments, including social networks, online e-commerce, and cloud services. Recent key-value storage engines offer many features such as transaction, versioning, and replication. In a key-value storage engine, transaction processing provides atomicity through Write-Ahead-Logging (WAL), and a synchronous commit method for transaction processing flushes log data before the transaction completes. According to our observation, flushing log data to persistent storage is a performance bottleneck for key-value storage engines due to the significant overhead of fsync() calls despite the various optimizations of existing systems. In this article, we propose a group synchronization method to improve the performance of the key-value storage engine. We also design and implement a transaction scheduling method to perform other transactions while the system processes fsync() calls. The proposed method is an efficient way to reduce the number of frequent fsync() calls in the synchronous commit while supporting the same level of transaction provided by the existing system. We implement our scheme on the WiredTiger storage engine and our experimental results show that the proposed system improves the performance of key-value workloads over existing systems.
Core technologies that lead the Fourth Industrial Revolution era, such as artificial intelligence, big data, and autonomous driving, are implemented and serviced through the rapid development of computing power and hyper-connected networks based on the Internet of Things. In this paper, we implement two different models for drivable area segmentation in various environment, and propose a better model by comparing the results. The models for drivable area segmentation are using DeepLab V3+ and Mask R-CNN, which have great performances in the field of image segmentation and are used in many studies in autonomous driving technology. For driving information in various environment, we use BDD dataset which provides driving videos and images in various weather conditions and day&night time. The result of two different models shows that Mask R-CNN has higher performance with 68.33% IoU than DeepLab V3+ with 48.97% IoU. In addition, the result of visual inspection of drivable area segmentation on driving image, the accuracy of Mask R-CNN is 83% and DeepLab V3+ is 69%. It indicates Mask R-CNN is more efficient than DeepLab V3+ in drivable area segmentation.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.15-29
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2021
Many countries and companies are pursuing and developing Artificial intelligence as it is the core technology of the 4th industrial revolution. Global IT companies such as Apple, Microsoft, Amazon, Google and Samsung have all released their own AI assistant hardware products, hoping to increase customer loyalty and capture market share. Competition within the industry for AI agent is intense. AI assistant products that command the biggest market shares and customer loyalty have a higher chance of becoming the industry standard. This study analyzed the current status of major overseas and domestic IT companies in the field of artificial intelligence, and suggested future strategic directions for voice UI technology development and user satisfaction. In terms of B2B technology, it is recommended that IT companies use cloud computing to store big data, innovative artificial intelligence technologies and natural language technologies. Offering voice recognition technologies on the cloud enables smaller companies to take advantage of such technologies at considerably less expense. Companies also consider using GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3) an open source artificial intelligence language processing software that can generate very natural human-like interactions and high levels of user satisfaction. There is a need to increase usefulness and usability to enhance user satisfaction. This study has practical and theoretical implications for industry and academia.
Jae Han Cho;Jae Min Park;Tae Hyeop Kim;Seung Wook Lee;Jiyeon Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.2
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pp.66-75
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2023
Recently, the number of cloud web applications is increasing owing to the accelerated migration of enterprises and public sector information systems to the cloud. Traditional network attacks on cloud web applications are characterized by Denial of Service (DoS) attacks, which consume network resources with a large number of packets. However, HTTP DoS attacks, which consume application resources, are also increasing recently; as such, developing security technologies to prevent them is necessary. In particular, since low-bandwidth HTTP DoS attacks do not consume network resources, they are difficult to identify using traditional security solutions that monitor network metrics. In this paper, we propose a new detection model for detecting HTTP DoS attacks on cloud web applications by collecting the application metrics of web servers and learning them using machine learning. We collected 18 types of application metrics from an Apache web server and used five machine learning and two deep learning models to train the collected data. Further, we confirmed the superiority of the application metrics-based machine learning model by collecting and training 6 additional network metrics and comparing their performance with the proposed models. Among HTTP DoS attacks, we injected the RUDY and HULK attacks, which are low- and high-bandwidth attacks, respectively. As a result of detecting these two attacks using the proposed model, we found out that the F1 scores of the application metrics-based machine learning model were about 0.3 and 0.1 higher than that of the network metrics-based model, respectively.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.14-14
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2023
산업발전에 따른 인구증가, 기후위기에 따른 가뭄 및 물 부족심화, 그리고 수질오염 등은 2015년 제79차 UN총회의 물 안보측면에서 국제사회의 물 분야 위기관리를 위해 2030년을 지속가능한 발전 목표(Sustainable Development Goals)로 하였다. 또한, 현재 물 산업은 빠르게 성장하고 있으며, 2016년 세계경제포럼(World Economic Forum) 의장 클라우스 슈밥(Klaus Schwab)부터 주창된 제4차 산업혁명로 인해 현재 물 산업의 패러다임 또한 급속히 변화하고 있다. 이는 컴퓨터를 기반으로 하는 CPS(Cyber Physical System) 및 DT(Digital Twin) 연계 분석방식의 혁신을 일컫는다. 2002년경에 DT의 기본개념이 제시되었고, 2006년경에는 Embedded System에서의 DT와 같은 개념으로 CPS의 용어가 등장했다. DT는 현실세계에 존재하는 사물, 시스템, 환경 등을 S/W시스템의 가상공간에 동일하게 모사(Virtualization) 및 모의(Simulation)할 수 있도록 하고, 모의결과를 가상시스템으로 현실세계를 최적화 체계 구현 기술을 말한다. DT의 6가지 기능은 ① 실제 데이터(Live Data), ② 모사, ③ 분석정보(Analytics), ④ 모의, ⑤ 예측(Predictions), ⑥ 자동화(Automation) 이다. 또한, CPS는 대규모 센서 및 액추에이터(Actuator)를 가지는 물리적 요소와 이를 실시간으로 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합시스템을 말한다. CPS는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있는 다양한 센서를 통해 환경인지 기능을 수행한다. 센서로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS의 6가지 구성요소는 ① 상호 운용성(Interoperability), ② 가상화(Virtualization), ③ 분산화(Decentralization), ④ 실시간(Real-time Capability), ⑤ 서비스 오리엔테이션(Service Orientation), ⑥ 모듈화(Modularity)이다. DT와 CPS는 본질적으로 같은 목적, 내용, 그리고 결과를 만들어내고자 하는 같은 종류의 기술이라고 할 수 있다. CPS 및 DT는 물리세계에서 발생하는 변화를 감지할 수 있으며, 토양-지하수 센서를 포함한 관측기술을 통해 환경인지 기능을 수행한다. 지하수 관측기술로부터 수집된 정보와 물리세계를 재현 및 투영하는 고도화된 시스템 모델들을 기반으로 사이버 물리공간 및 디지털 트윈 공간을 인지·분석·예측할 수 있다. CPS 및 DT의 기본 요소들을 실현시키는 것은 양질의 데이터를 모니터링할 수 있는 정확하고 정밀한 1차원 연직 프로파일링 관측기술이며, 이를 토대로 한 수자원 관련 빅데이터의 증가, 빅데이터의 저장과 분석을 가능하게 하는 플랫폼의 개발이다. 본 연구는 CPS 및 DT 기반 토양수분-지하수 관측기술을 이용한 지표수-지하수 연계, 지하수 순환 및 관리, 정수 운영 및 진단프로그램 개발을 위한 토양수분-지하수 관측장치를 지하수 플랫폼 동시성과 디지털 트윈 시뮬레이터 시스템 개발 방향으로 제시하고자 한다.
Ji, Hyo-Sang;Kim, Jae-Sung;Kim, Ri-Won;Kim, Jeong-Joon;Han, Ik-Joo;Park, Jeong-Min
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.8
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pp.327-342
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2017
In this paper, we introduce an integrated processing system of smart sensor data for IoT service which collects sensor data and efficiently processes it. Based on the technology of collecting sensor data to the development of the IoT field and sending it to the network · Based on the receiving technology, as various projects such as smart homes, autonomous running vehicles progress, the sensor data is processed and effectively An autonomous control system to utilize has been a problem. However, since the data type of the sensor for monitoring the autonomous control system varies according to the domain, a sensor data integration processing system applying the autonomous control system to various different domains is necessary. Therefore, in this paper, we introduce the Smart Sensor Data Integrated Processing System, apply it and use the window as a reference to process internal and external sensor data 1) receiveData, 2) parseData, 3) addToDatabase 3 With the process of the stage, we provide and implement the automatic window opening / closing system "Smart Window" which ventilates to create a comfortable indoor environment by autonomous control system. As a result, standby information is collected and monitored, and machine learning for performing statistical analysis and better autonomous control based on the stored data is made possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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