Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.44
no.5
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pp.33-39
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2007
In this paper, we investigate the throughput capacity of a multi-hop relay with cognitive radio (CR) enabled relay stations (RS). We suggest a TDMA/FDMA based frame structure where RSs dynamically select unused channels to communicate with the base station (BS) using CR techniques to analyze the throughput capacity. We develop the throughput capacity model for the proposed system based on utilization factor. The analytical results based on those equations show significant improvement in throughput capacity for CR enabled multi-hop relay system.
This paper proposed an analytical framework to compare and model the policy-based network management; centralized and distributed typed model. Policy-based network is introduced in various application fields, and a policy framework can offer different processing performance according to application. Therefore, we evaluated the performance and extensibility of each PBNM model when we apply the policy process to the models. The evaluated measurement metrics are policy provisioning time, traffic occurrence amount, PDP processing rate, and global conflict detection in qualitative simulation. The results show that the suitable structure is required according to the analysis for the careful application characteristics, when PBNM is adopted. The modeling framework presented in this paper is intended to quantify the merits and demerits among the currently suggested PBNM models.
This paper proposes a face authentication system based on deep learning framework. The proposed system is consisted of face region detection and feature extraction using deep learning algorithm, and performed the face authentication using joint-bayesian matrix learning algorithm. The performance of proposed paper is evaluated by various face database , and the face image of one person consists of 2 images. The face authentication algorithm was performed by measuring similarity by applying 2048 dimension characteristic and combined Bayesian algorithm through Deep Neural network and calculating the same error rate that failed face certification. The result of proposed paper shows that the proposed system using deep learning and joint bayesian algorithms showed the equal error rate of 1.2%, and have a good performance compared to previous approach.
The emerging notion of data stream has brought many new challenges to the research communities as a consequence of its conceptual difference with conventional concepts of just data. One typical example is data stream processing in sensor networks. The range of data processing considerations in a sensor network is very wide, from physical resource restrictions such as bandwidth, energy, and memory to the peculiarities of query processing including continuous and specific types of queries. In this paper, as one of the physical constraints in data stream processing, we consider the problem of limited memory and propose a new scheme for data stream reduction based on the Principal Component Analysis (PCA) technique. PCA can transform a number of (possibly) correlated variables into a (smaller) number of uncorrelated variables. We adapt PCA for the data stream of a sensor network assuming the cooperation of a query engine (or application) with a network base station. Our method exploits the spatio-temporal correlation among multiple measurements from different sensors. Finally, we present a new framework for data processing and describe a number of experiments under this framework. We compare our scheme with the wavelet transform and observe the effect of time stamps on the compression ratio. We report on some of the results.
Wi-Fi enabled Internet of Things (IoTs) had a substantial impact on society, economy and industry. However wireless connectivity technologies in unlicensed band such as Wi-Fi are vulnerable to interferences. They also face difficulty providing wireless connectivity over long range in dense networks due to the dynamically changed interference effect and asymmetric interference conditions. In this paper, robust acknowledgement transmission scheme is proposed for long range IoTs. According to the proposed scheme, it is possible to control the transmission rate of the transmission success rate of the response frame by adjusting the transmission rate of the response frame when the interference is present asymmetrically. It is also possible to use higher data rate when high quality link is guaranteed. The evaluation results demonstrated the proposed scheme improves the aggregate throughput by at most 9 Mbps when 20 MHz bandwidth transmission mode was adopted.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.283-285
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2005
인터넷 사용자의 증가와 항께 인터넷 트래픽 역시 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 네트워크 보안, 트래픽의 특성 분석, 사용자별/응용별 과금, 및 트래픽 엔지니어링을 수행하기 위해서는 네트원크 모니터링 도구가 필수적이다. 그러나, 기존 연구에 많이 사용되고 있는 Cisco NetFlow v5는 포트번호를 기반으로 응용 트래픽을 분류하여 분석할 수 있지만, IPv6과 MPLS 등의 다양한 프로토콜에 대한 트래픽을 분석할 수는 없다. 따라서, IETF에서는 IPFIX표준을 제정하여 확장성 있고 SCTP/TCP 전송 프로토콜을 이용하여 신뢰성있는 플로우 측정 프레임워크를 제시하였다. 본 논문은 Cisco NetFlow v5와 NetFlow v9(IPFIX의 기본 프로토콜)를 모두 지원하여 IPv4/IPv6 트래픽을 실시간으로 분석할 수 있는 플로우 기반 트래픽 모니터링 도구를 구현하였고, 실험을 통하여 IPv6 트래픽을 신뢰성있게 분석할 수 있다는 것을 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2301-2306
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2011
Current general-purpose electromagnetic field simulators have been widespread applied, and is being used to electromagnetic problems such as antenna design, EMC design, measurement, and microwave device design, etc. This paper is to solve various electromagnetic problems in X-band region for utilizing multi-core-based PC available network resources more efficiently. The electromagnetic field simulator based on TCP / IP-based network topology, configuration, and its framework design is proposed and its availability is examined.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.191-193
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2016
본 논문에서는 SSD 저장장치를 포함하는 하둡의 Iterative Processing에 대한 성능 분석 결과를 소개한다. 하둡은 맵 리듀스 병렬 프로그래밍 모델을 통해 Batch Processing에 특화된 구조를 가지고 있는 프레임 워크이다. 이는 병렬/분산 환경에서 큰 성능향상을 보장하지만, 반복 작업을 수행하는 Iterative Processing에 대하여는 성능이 낮아지는 문제가 존재하고 있다. 이에 본 논문에서는 점차 낮아지는 가격으로 인해 하둡시스템에 적용 가능성이 타진되는 SSD를 통해 반복 작업의 성능이슈를 해결할 수 있는지 확인하고, SSD를 통한 성능향상의 요소가 존재하는지 알아보고자 실험을 진행하였다. 실험에서는 Batch Processing인 word count와 Iterative Processing인 Page Rank 알고리즘을 MapReduce로 구현하고 데이터 크기에 따른 성능 향상도를 측정하였고, SSD 추가와 같은 하드웨어적인 성능을 통한 하둡의 반복 작업은 큰 효율을 기대하기가 어렵다는 결론을 보였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2006.05a
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pp.577-580
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2006
상품을 구입할 때 사용자의 신체 정보를 적용한 스마트카드를 이용하는 것은 전자상거래를 지원하는 현재의 E-business 시스템에 새로운 변화를 가져올 것이다. 사람의 신체는 모든 부분을 식별할 수 있는 다양한 물리적 측정 기준을 가지고 있다. 중요한 것은, 스마트카드는 바디 메트릭을 저장하기위해 적절한 저장장치이고, 그것과 관련된 컨텐츠의 자바 애플릿의 검색이나 업데이트가 용이하다는 점이다. 만약 고객의 신체 정보가 모바일 스마트카드에 저장되어 사용된다면, 그것은 상거래 프로세스에 효율적인 확장을 가져올 것이다. 이 논문은 웹 브라우저와 자바 임베디드 스마트카드사이의 일정한 접근 인터페이스를 개발, 제공하기위한 자바카드 웹 서비스의 프레임워크를 설명할 것이다.
유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 환경은 사용자와 시스템간의 상호작용성이 매우 중요하며, 이러한 상호작용성을 사용자 중심의 시각에서 평가하기 위한 새로운 평가 기법의 개발이 필요하다. 본 연구는 유비쿼터스 서비스의 특성이 반영된 사용자 중심의 상호작용성 평가 metric 개발을 목표로 한다. 이를 위하여 첫째, 기존의 유비쿼터스 서비스 평가방법론을 검토하여, 유비쿼터스 서비스 평가를 위한 평가 속성을 정의하였으며, 둘째, 대인 서비스 평가기법, 사용성 평가기법, 정신측정학 기반의 평가기법 등의 기존의 서비스 평가방법론의 한계를 극복할 수 있는 사용자중심의 상호작용성 평가 metric 을 개발하였다. 그리고 본 연구에서 제안된 평가 metric 을 u-home 서비스의 평가에 실제로 적용하여 그 유효성을 검증하고 각 지표별 중요도를 구해보았다. 본 연구에서 제안한 상호작용성 평가 metric 은 유비쿼터스 서비스 상호작용성 수준을 평가함으로써 잠재 서비스 사용자들을 분석하고, 제안된 프레임워크의 서비스 개발단계에서의 잠재 서비스 사용자에 대한 요구사항 수렴 및 수준 파악에 유용하게 활용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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