There are many algorithms to improve the network traffic and to avoid losing packets in the network. This paper proposed determining the shortest paths for hops, which are in the middle of the source and destination. The shortest path in this paper means the fastest path between them. Recently, dynamic routing algorithm is currently used now but this paper suggests the fastest paths between the source and the destination is by using the record of the network traffic history. People are using the networking and the network traffic is always corresponding to how many people use the networking in specific time. Therefore, I can predict the network condition by referring to the history of network traffic record, and then the shortest path can be produced without using RIP too much. It will be helpful to improve the network traffic.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.14
no.5
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pp.47-57
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2006
This paper presents a network-based traction control system(TCS), where several electric control units (ECUs) are connected by a controller area network(CAN) communication system. The control system consists of four ECUs: the electricthrottle controller, the transmission controller, the engine controller and the traction controller. In order to validate the traction control algorithm of the network-based TCS and evaluate its performance, a Hardware-In-the-Loop Simulation(HILS) environment was developed. Herein we propose a new concept of the HILS environment called the network-based HILS(Net-HILS) for the development and validation of network-based control systems which include smart sensors or actuators. In this study, we report that we have designed a network-based TCS, validated its algorithm and evaluated its performance using Net-HILS.
With the rapid increase of energy consumption and environmental problems, the need for green techniques is increasing. Network coding can provide a solution by reducing unnecessary data transmission and by estimating traffic patterns. In addition, it can amplify the synergy with the cognitive radio network (CR) since the CR has recognition and optimal decision functionalities. In this paper, we propose a network coding based green cognitive radio network. With the simulations, we show that the proposed scheme is up to 25% better than the previous work.
In this paper, a multi-objective wireless sensor network configuration optimization method is proposed. The proposed method aims to determine the optimal information and lifespan wireless sensor network for structural health monitoring of large-scale infrastructures. In particular, cluster-based wireless sensor networks with multi-type of sensors are considered. To optimize the lifetime of the wireless sensor network, a cluster-based network optimization algorithm that optimizes the arrangement of cluster heads and base station is developed. On the other hand, based on the Bayesian inference, the uncertainty of the estimated parameters can be quantified. The coefficient of variance of the estimated parameters can be obtained, which is utilized as a holistic measure to evaluate the estimation accuracy of sensor configurations with multi-type of sensors. The proposed method provides the optimal wireless sensor network configuration that satisfies the required estimation accuracy with the longest lifetime. The proposed method is illustrated by designing the optimal wireless sensor network configuration of a cable-stayed bridge and a space truss.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.16
no.3
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pp.221-227
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2024
In autonomous navigation systems, the need for fast and accurate image processing using deep learning and advanced sensor technologies is paramount. These systems rely heavily on the ability to process and interpret visual data swiftly and precisely to ensure safe and efficient navigation. Despite the critical importance of such capabilities, there has been a noticeable lack of research specifically focused on ship image classification for maritime applications. This gap highlights the necessity for more in-depth studies in this domain. In this paper, we aim to address this gap by presenting a comprehensive comparative study of ship image classification using two distinct neural network models: the Feedforward Neural Network (FNN) and the Convolutional Neural Network (CNN). Our study involves the application of both models to the task of classifying ship images, utilizing a dataset specifically prepared for this purpose. Through our analysis, we found that the Convolutional Neural Network demonstrates significantly more effective performance in accurately classifying ship images compared to the Feedforward Neural Network. The findings from this research are significant as they can contribute to the advancement of core source technologies for maritime autonomous navigation systems. By leveraging the superior image classification capabilities of convolutional neural networks, we can enhance the accuracy and reliability of these systems. This improvement is crucial for the development of more efficient and safer autonomous maritime operations, ultimately contributing to the broader field of autonomous transportation technology.
It is general to use the control network in control systems in order to reduce the complexity of the related wiring harnesses and to improve the system flexibility. CAN becomes one of the most popular network protocols because of its low price, multiple sources, high performance and reliability. This paper describes a CAN based real-time control of the fire detection system for the intelligent building system. The proposed fire detection and alarm system is stronger than the previous one against noises and communication media faults and can solve many problems such as complex cabling and increment of I/O ports by using many sensors. Furthermore, MMI can be achieved easily with the personal computer that is used for replacing the traditional monitoring system. The proposed system is implemented and the experimental results are given.
The Controller Area Network (CAN) is being widely used for real-time control application and small-scale distributed computer controller systems. When the stuff bits are generated by bit-stuffing mechanism in the CAN network, it causes jitter including variations in response time and delay. In order to eliminate this jitter, stuff bit must be controlled to minimize the response time and reduce the variation of data transmission time. At first, this paper shows that conventional CAN protocol causes the transmission time delay. Secondly, this paper proposes the method to reduce the stuff bits by restriction of available identifier. Finally, data manipulation method can be reduced the number of stuff-bits in the data field. The proposed restriction method of ID and manipulating data field are pretty useful to the real-time control strategy with respect to performance. These procedures are implemented in local controllers of the ISHURO (Inha Semyung Humanoid Robot).
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.52
no.3
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pp.95-99
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2003
In this paper, the power system automation based on CAN communication protocol is introduced. Along with digitalization of electrical device, the various on-line services such as remote control, remote monitoring, remote parameter setting, fault data recording and remote diagnostic have been realized and become available. Therefore, it is necessary for those electrical devices to have real-time and reliable communication protocols. Author proposes DNPC(Distributed Network Protocol with CAN) which is proper to the power system SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) and DCS (Distributed Control System). The physical and datalink layer of DNPC protocol consists of the CAN2.0B which has the real-time characteristics and powerful error control scheme. As the transport and application layer, DNP3.0 is adopted because of its flexibility and compatible feature. Using the DNPC protocol, the power system automation is realized.
Kim, Hee-Gon;Lee, Do-Young;Yoo, Jae-Hyung;Hong, James Won-Ki
KNOM Review
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v.21
no.2
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pp.1-9
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2018
Network virtualization refers to a technology creating independent virtual network environment on a physical network. Network virtualization technology can share the physical network resources to reduce the cost of establishing the network for each user and enables the network administrator to dynamically change the network configuration according to the purpose. Although the network management can be handled dynamically, the management is manual, and it does not maximize the profit of network virtualization. In this paper, we propose Machine-Learning technology to allow the network to learn by itself and manage its management dynamically. The proposed approach is to dynamically allocate appropriate resources by predicting resource demand of VNF in service function chaining, which is a core and essential problem in virtual network management. Our goal is to predict the resource demand of the VNF and dynamically allocate the appropriate resources to reduce the cost of network operation while preventing service interruption.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.509-513
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2020
Network marketing in Indonesia, especially in a time of crisis, is massively rising and has become a popular opportunity among other industries. Network marketing organizations, consists of partnership and trust, a community of connections and contact between individuals. This article has tried to examine the potential strategy to mitigate low trust in network marketing organizations specifically in the Indonesia market, where no studies on the subject has been done before. In doing this research assignment employed a secondary research methodology by reviewing previous academic literatures, by exploration and evaluation. For the purpose, 6 main articles and 25 relevant supporting articles were selected, there is an interesting and prominent research in an effort to repair trust in the perspective of the organization's efforts to build trust and control trust framework in strategy trust repair. The result of this analysis showed that the application of trust-building activities studies reveals how trust-building behavior is related to controls and how the efforts towards fostering subordinate cooperation are motivated by different types of controls and display of trustworthiness. It can be concluded that by implementing this trust repair model consistently and with a full commitment, it can gradually restore people's trust in the network marketing industry, sustain industry existence and exalted purpose of this industry can be achieved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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