본 논문에서는 공유 트리에 기반에서 IP 멀티캐스팅을 위한 센트로이드 기반 백본코아트리 (Centroid-based Backbone Core Tree: CBCT) 생성 알고리즘을 제안한다 코아기반트리(Core Based Tree: CBT)는 공유 트리를 이용하여 멀티캐스트 자료를 전달하는 것으로 소스 기반 트리에 비하여 각 라우터가 유지해야 하는 상태 정보의 양이 적고, 적용하기 간단한 장점을 가지고 있지만, 코아 라우터(Core router) 선택이 어렵고, 멀티캐스트 트래픽이 코아로 집중되는 문제점을 가지고 있다. 백본코아트리(Backbone Core Tree: BCT)는 CBT의 단점을 보완하기 위해 제안되었다. BCT는 각 멀티캐스트 그룹마다 특정한 코아 라우터를 선정하지 않는 대신 코아라우터 후보들을 백본코아트리(BCT)로 연결하고, 이 트리를 통하여 코아라우터 후보들이 서로 협동하므로써 위의 두 가지 문제점을 해결한다. 이때 BCT를 어떻게 구성하는가에 따라 멀티캐스트 성능이 크게 변하게 된다. 본 논문에서는 백본코아라우터 후보들 및 이들을 연결하는 BCT를 생성하기 위해 네트워크의 최소 신장 트리와 센트로이드를 이용하는 효율적인 알고리즘 CBCT를 제시한다. 제안된 알고리즘의 성능평가를 위해서 CBT와 CBCT 프로토콜의 성능비교 결과를 보인다.
This paper highlights new IP network design and internetworking scenarios overlayed on the existing ATM technology network. It describes the proper network configurations to solve the IP/ATM internetworking probrems on the AISN(Advanced Information Superhighway Network). The paper outlines that IP network can be constructed on ATM backbone network. The paper looks at how new design technology is to enhance the AISN in Korea. The paper concludes that new IP network design is applied to AISN and there is enough possibility that AISN can be developed to efficient NGI(Next Generation Internet).
In this paper, we propose a multi-path construction scheme to improve the survivability of a multicast session in military hybrid networks. A military hybrid network consists of a static backbone network and multiple mobile stub networks where some nodes are frequently susceptible to be disconnected due to link failure and node mobility. To improve the survivability of multicast sessions, we propose a construction scheme of ${\kappa}$ redundant multi-paths to each receiver. In order to take account of different characteristics of static and mobile networks, we propose quite different multi-path setup approaches for the backbone and stub networks, respectively, and combine them at the boundary point called gateway. We prove that our proposed scheme ensures that each receiver of a multicast session has ${\kappa}$ redundant paths to the common source. Through simulations, we evaluate the performance of the proposed schemes from three aspects : network survivability, recovery cost, and end-to-end delay.
무선 센서 네트워크에서 네트워크의 확장성과 효율성을 높이기 위한 방법으로 네트워크 구조를 계층적으로 구성하는 방법에 관심이 높다. 무선 네트워크를 계층 구조로 구성하는 방법은 특정 노드들을 선별하여 이들을 백본 네트워크로 구성하는 방법을 중심으로 연구가 진행되었다. 백본을 구성하는 노드들은 연결되어 있어서 자신들 간에 통신이 직접적으로 가능해야하며, 백본에 속하지 않은 모든 노드들이 백본을 통해 통신이 가능해야한다. 이러한 조건을 만족하는 최소 크기의 노드 집합을 선출하는 문제를 최소연결지배집합선출 문제라 한다. 최소연결지배집합선출 문제는 복잡도가 NP-hard로 알려져 있으며, 현재 효율적인 알고리즘이 존재하지 않는다. 본 논문은 최소연결지배집합선출 문제를 해결하기 위한 다중시작 지역탐색 알고리즘을 제안하다. 제안 방법의 성능 측정을 위해 다양한 조건에서 실험하고 결과를 제시한다.
그룹웨어시스템 악성트래픽 차단이란 인트라넷 시스템상에서 악성트래픽의 확산과 유통을 차단하는 방법이다. 그룹웨어시스템 악성트래픽 차단방식은 전통적 구조에서 차단하지 못했던 다양한 경로와 유형의 유해트래픽을 그룹웨어 내부경로상에서 차단함으로써 보안처리 및 트래픽 과부하를 경감시킨다. 제안된 그룹웨어 시스템 방역을 시행할 경우 내부 게이트웨이와 연결된 Backbone Switch의 CPU상에 는 부하율에 큰 변화가 나타났다. 내부 게이트웨이 설치전 트래픽 급증에따라 상승하던 CPU 부하는 내부게이트웨이 설치후 상당수준 감소되었다. 이젓은 형태를 알 수 없는 다량의 유해 트래픽이 내부 네트워크를 통과하고 있음을 보여주는 것이며 평상시 네트워크 환경이 얼마나 많은 악성트래픽의 위협에 직면해있는지를 보여주는 것이다. 백본 스위치의 CPU 사용율은 일간 평균 17% 수준을 유지하다가 내부 게이트웨이 상에서 유해 트래픽을 제거한 후는 4% 로서 10% 정도 축소됨으로써 본 연구에서 제안한 내부게이트웨이 방역의 효율성을 입증해준다.
Wireless Sensor Network(WSN) has been very popular in unattended surveillance systems recently. For Applying WSN into Building Automation system(BAS), a novel hierarchial network structure and static routing algorithm which eliminates the scalability limitation of Zigbee are proposed in this paper. The static routing algorithm relying on the hierarchial network address reduces the computational complexity to a great extent and has a real-time performance which satisfies urgent applications well.
The performance of a TCP protocol on MANETs has been studied in a numerous researches. One of the significant reasons of TCP performance degradation on MANETs is inability to distinguish between packet losses due to congestion from those caused by nodes mobility and as consequence broken routes. This paper presents the Cluster-Label-based Routing (CLR) protocol that is an attempt to compensate source of TCP problems on MANETs - multi-hop mobile environment. By utilizing Cluster-Label-based mechanism for Backbone, the CLR is able to concentrate on detection and compensation of movement of a destination node. The proposed protocol provides better goodput and delay performance than standardized protocols especially in cases of large network size and/or high mobility rate.
Over the last decades, deep neural networks have demonstrated significant success in various tasks. To address the special vision task, choosing a hot network as backbone to extract feature is a common way in both research and industry project. However, the choice of backbone usually requires the expert experience and affects the performance of the classification task. In this work, we propose a novel idea to support backbone decision-making by exploring the feature attribution and weights distribution of hidden layers from various backbones. We first analyze the visualization of feature maps on different size object and different depth layers to observe learning ability. Then, we compared the variance of weights and feature in last three layers. Based on analysis of the feature and wights, we summarize the traits and commonalities of existing networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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