As one of the most spotlighted research areas, these days, the Internet of Things (IoT) aims to provide users with various services through many devices. Since there exist so many devices in IoT environments, it is inefficient to manually configure the domain name system (DNS) names of such devices. Thus, for IPv6-based IoT environments, this paper proposes a scheme called the DNS Name Autoconfiguration (DNSNA) that autoconfigures an IoT device's DNS name and manages it. In the procedure for generating and registering an IoT device's DNS name, the standard protocols of the Internet Engineering Task Force (IETF) are used. Since the proposed scheme resolves an IoT device's DNS name into an IPv6 address in unicast through a DNS server, it generates less traffic than multicast-based mDNS (Multicast DNS) which is a legacy DNS application for the DNS name service in the smart home. Thus, the proposed scheme is more appropriate in multi-hop IoT networks than mDNS. This paper explains the design of the proposed scheme and its service scenarios, such as smart home and smart road. It also explains the implementation and testing of the proposed scheme in the smart grid.
IPv6 has appeared for solving the address exhaustion of IPv4 and for guaranteeing the problems of security and QoS. It occurs the unexpected new attacks of IPv6 as well as the existing attacks of IPv4 because of the increasing address space to 128bits and the address hierarchies for efficient network management and additions of the new messages between nodes and routers like neighbor discovery and auto address configuration for the various comfortable services. For the successful transition from IPv4 to IPv6, we should get the secure compatibility between IPv4 hosts or routers working based on secure and systematic policy and IPv6. Network manager should design security technologies for efficient management in IPv4/IPv6 co-existence network and IPv6 network and security management framework designation. In this paper, we inspected the characteristics of IPv4 and IPv6, study on security requirement for efficient security management of various attacks, protocol, service in IPv4/IPv6 co-existence and IPv6 network, and finally suggest integrated solution about security vulnerability of IPv6 network in considering of analysis of IPv6 system, host and application, IPv6 characteristics, modified CGA(MCGA).
Researchers of microarray experiment transpose processed images of raw data to possible data of statistical analysis: it is preprocessing. Preprocessing of microarray has image filtering, imputation and normalization. There have been studied about several different methods of normalization and imputation, but there was not further study on the order of the procedures. We have no further study about which things put first on our procedure between normalization and imputation. This study is about the identification of differentially expressed genes(DEG) on the order of the preprocessing steps using two-dye cDNA microarray in colon cancer and gastric cancer. That is, we check for compare which combination of imputation and normalization steps can detect the DEG. We used imputation methods(K-nearly neighbor, Baysian principle comparison analysis) and normalization methods(global, within-print tip group, variance stabilization). Therefore, preprocessing steps have 12 methods. We identified concordance measure of DEG using the datasets to which the 12 different preprocessing orders were applied. When we applied preprocessing using variance stabilization of normalization method, there was a little variance in a sensitive way for detecting DEG.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.4A
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pp.369-379
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2011
During the routing process between nodes on the CR(Cognitive Radio) network conducting for efficient use of limited frequency resources, spectrum handover process due to the appearance of the PU occupies most of the routing latency, and also decreases the reliability of the path. In this paper, a cooperative routing protocol in a multi-channel environment is proposed. The source node broadcasts a message with available channel lists and probability of PU appearance during its route guidance. The intermediate nodes re-transmit the message, received from the source node, and update and maintain the information, status table of the path. The destination node determines the optimal path and sends a reply message to the selected path after it receives the messages from the intermediate nodes. The average probability of the PU appearance and the average time of the PU appearance are updated while transferring data. During data transmission the channel with the lowest probability of appearance of the PU is selected dynamically and if a PU appears on the current channel partial repairment is performed. It is examined that reliability of the selected path considerably is improved and the routing cost is reduced significantly compared to traditional routing methods.
Park, Bradley B.;Kim, Hee Kyoung;Na, Mi-Hyeon;Kim, Bong Ju;Ryoo, CheolSik
The Journal of the Korea Contents Association
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v.20
no.1
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pp.127-141
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2020
The purpose of this study is to develop and validate the measure of individual Servant Leadership Quotient (SLQ). For the purpose, a total of 100 questions were composed based on the relevant literature and previous studies. As a result of exploratory factor analysis, it was classified into five factors, and the final choice corresponds to 40 questions. The first factor comprises thirteen items reflecting listening (5 items), empathy (4 items), healing (4 items), and the second factor consists of nine items which are futuristic view (2 items), stewardship (3 items), commitment to the growth of others (4 items), community building (4 questions). The third factor is conceptualization (5 questions), the fourth factor is recognition (5 questions), and the fifth factor is persuasion (4 questions). The reliability of the final selected items was .97, and there was a statistically high correlation between the overall Servant Leadership Quotient and the subfactors within the range of r = .788 ~ .872. As a result of one-way ANOVA to find out the relationship between demographic variables, the overall Servant Leadership Quotient was not different according to gender, but it was significantly different among elementary, middle, high school students and adults. As a result of the post-test, there were no differences among the student groups (elementary and middle school) in the overall Servant Leadership Quotient, but there were differences between the early adult and middle adult groups. This study is meaningful because the questions are structured to measure individual Servant Leadership Quotient (SLQ), which goes beyond the scope of groups or organizations Servant Leadership Quotient.
Without the aid of stationary infrastructure, maintaining routing information for all nodes is inefficient in the Mobile Ad hoc Networks(MANET). It is more efficient when every time routing information is necessary that the source node broadcasts a query message to neighbour nodes. The source node using Ad hoc On-Demand distance Vector(AODV), which is one of the routing protocols of MANET, uses the Expanding Ring Search(ERS) algorithm which finds a destination node efficiently. In order to reduce the congestion of the network, ERS algorithm does not broadcast Route REQuest(RREQ) messages in the whole network. When the timer expires, if source node does not receive Route REPly(RREP) messages from the destination node, it gradually increases TTL value and broadcasts RREQ messages. Existing AODV cost a great deal to find a destination node because it uses a fixed NODE_TRAVERSAL_TIME value. Without the message which is added in existing AODV protocols, this paper measures delay time among the neighbours' nodes by making use of HELLO messages. We propose Adaptive ERS(AERS) algorithm that makes NET_TRAVERSAL_TIME optimum which apply to the measured delay time to NODE_TRAVERSAL_TIME. AERS suppresses the unnecessary messages, making NET_TRAVERSAL_TIME optimum in this paper. So we will be able to improve a network performance. We prove the effectiveness of the proposed method through simulation.
As personal devices and pervasive technologies for interacting with networked objects continue to proliferate, there is an unprecedented world of scattered pieces of contextualized information available. However, the explosive growth and variety of information ironically lead users and service providers to make poor decision. In this situation, recommender systems may be a valuable alternative for dealing with these information overload. But they failed to utilize various types of contextual information. In this study, we suggest a methodology for context-aware recommender systems based on the concept of contextual boundary. First, as we suggest contextual boundary-based profiling which reflects contextual data with proper interpretation and structure, we attempt to solve complexity problem in context-aware recommender systems. Second, in neighbor formation with contextual information, our methodology can be expected to solve sparsity and cold-start problem in traditional recommender systems. Finally, we suggest a methodology about context support score-based recommendation generation. Consequently, our methodology can be first step for expanding application of researches on recommender systems. Moreover, as we suggest a flexible model with consideration of new technological development, it will show high performance regardless of their domains. Therefore, we expect that marketers or service providers can easily adopt according to their technical support.
The cost-based scheduling work has been done in both the Operations Research (OR) and Artificial Intelligence (AI) literature. To deal with more realistic problems, AI-based heuristic scheduling approach with non-regular performance measures has been studied. However, there has been little research effort to develop a full inter-job cost propagation algorithm (CPA) for different jobs having multiple downstream and upstream activities. Without such a CPA, decision-making in scheduling heuristics relies upon local, incomplete cost information, resulting in poor schedule performance from the overall cost minimizing objective. For such a purpose, we need two types of CPAs : intra-job CPA and inter-job CPA. Whenever there is a change in cost information of an activity in a job in the process of scheduling, the intra-job CPA updates cost curves of other activities connected through temporal constraints within the same job. The inter-job CPA extends cost propagation into other jobs connected through precedence relationships. By utilizing the cost information provided by CPAs, we propose cost-based scheduling heuristics that attempt to minimize the total schedule cost. This paper develops inter-job CPAs that create and update cost curves of each activity in each search state, and propagate cost information throughout a whole network of temporal constraints. Also we propose various cost-based scheduling heuristics that attempt to minimize the total schedule cost by utilizing the cost propagation algorithm.
The k nearest neighbor (k-NN) graph construction is an important operation with many web-related applications, including collaborative filtering, similarity search, and many others in data mining and machine learning. Despite its many elegant properties, the brute force k-NN graph construction method has a computational complexity of $O(n^2)$, which is prohibitive for large scale data sets. Thus, (Key, Value)-based distributed framework, MapReduce, is gaining increasingly widespread use in Locality Sensitive Hashing which is efficient for high-dimension and sparse data. Based on the two-stage strategy, we engage the locality sensitive hashing technique to divide users into small subsets, and then calculate similarity between pairs in the small subsets using a brute force method on MapReduce. Specifically, generating a candidate group stage is important since brute-force calculation is performed in the following step. However, existing methods do not prevent large candidate groups. In this paper, we proposed an efficient algorithm for approximate k-NN graph construction by regrouping candidate groups. Experimental results show that our approach is more effective than existing methods in terms of graph accuracy and scan rate.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.3
no.10
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pp.357-364
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2014
The first mission for the IoT based hyper-connectivity communication is developing a device-to-device communication technique in infra-less low-power and lossy networks. In a low-power and lossy wireless network, IoT devices and routers cannot keep the original path toward the destination since they have the limited memory. Different from the previous light-weight routing protocols focusing on the reduction of the control messages, the proposed scheme provides the light-weight IPv6 address auto-configuration, IPv6 neighbor discovery and routing protocol in a IoT capable infra-less wireless networks with the bloom filer and enhanced rank concepts. And for the first time we evaluate our proposed scheme based on the modeling of various probability distributions in the IoT environments with the lossy wireless link. Specifically, the proposed enhanced RPL based light-weight routing protocol improves the robustness with the multi-paths locally established based on the enhanced rank concepts even though lossy wireless links are existed. We showed the improvements of the proposed scheme up to 40% than the RPL based protocol.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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