MuX서버는 다양한 멀티미디어 응용 프로그램 개발을 지원하기 위하여 멀티미디어 스트림의 생성 , 복제, 분할, 합성, 접합등의 멀티미디어 입출력을 위한 객체지향적이고 일관적인 인터페이스를 제공한다. 본 논문에서는 MuX의 요소객체를 이용하여 컴퓨터 영상회의 프로그램을 개발할 경우에 가능한 분산형과 집중형연결 구조에 대하여 지연, 동기 등 멀티미디어관련 성능에 따른 장단점을 비교 분석한다.
In this paper, we propose an efficient dynamic wavelength assignment algorithm in distributed WDM (Wavelength-Division Multiplexing) networks without wavelength conversion. The algorithm tries to assign a locally-most-used wavelength distributedly on a fixed routing path. We first formulate our algorithm by using the concept of a sample space which consists of optical fibers connected to nodes on a routing path of a lightpath to be assigned a wavelength. In particular, we analyze the blocking performance mathematically as compared with that of the most-used (MU) wavelength assignment algorithm previously proposed for WDM networks under centralized control. We also obtain numerical results by simulation on the blocking performance of other centralized/distributed wavelength assignment algorithms as well as our algorithm using the M/M/c/c dynamic traffic model. Consequently, we show that analytical results match simulation results and that our algorithm is efficient in distributed WDM networks in terms of blocking performance, control traffic overhead and computation complexity.
The aim of this study is to provide fundamental data for acoustic design by analyzing the room acoustic characteristics according to the PA system used in the school gymnasium. The measurements were carried out accordance with the ISO 3382. The sources used in this study were four types; omni-directional, centralized, distribution, the combination of centralized and distribution sound source system. Omni-directional system is recommended by ISO for the acoustic test and the others are installed on the wall, column and ceiling in the school gymnasium for sound reinforcement.
Double-effect absorption chiller-heaters have been widely installed in large buildings and are also becoming popular in mid-sized commercial buildings. While much emphasis is Put on designing energy saving and efficient chiller-heaters, careful attention must also be given to the design of control systems for these devices. Currently, these devices are controlled by their own built-in controllers, such as relay based sequence controller or microprocessor based controller. But, because large buildings require multiple chiller-heaters, a centralized supervision and control system is necessary for the efficient monitoring, control, and operations management of these devices We have developed man-machine interface software that allows the implementation of such a system. This system will support increased reliability, more efficient building management operations, and reduced ...
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.565-569
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2021
The rapid growth and development of ICT (Information and Communication Technology) and internet services has boosted the adoption of Mobile Government services all around the globe. There is a huge increase in the adoption of government services during COVID-19 pandemic. Existing Mobile Government (MG) solutions are not trustworthy and secure. This paper provides secure and trustworthy solution for mobile government, proposes a centralized smart governance architecture which is based on trust manager. Our proposed work has Wireless Bridge Certifying Authority (WBCA) and Wireless Public Key Infrastructure (WPKI) thereby ensuring security and privacy. Our proposed work ensures trust with WBCA as WBCA acts as a Trust Manager (TM). Proposed protocol has less computational cost and energy cost
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4429-4445
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2019
As low-power and low-rate WSNs are being widely used for industrial applications, the scheduling of such applications becomes a critical issue to guarantee meeting the stringent requirements of determinism and tight latencies. This paper studies the link scheduling problem for real-time industrial applications in time-slotted channel hopping (TSCH) networks. We propose a heuristic algorithm for centralized link scheduling referred to as path-collision aware least laxity first (PC-LLF) algorithm, which dynamically prioritizes the packets based on the laxity time to the end-to-end deadlines and the amount of collisions that messages might deal with along their designated paths to the destination device. We propose schedulability analysis of real-time applications scheduled under our prioritization approach over TSCH networks, based on the literature on real-time schedulability analysis of multiprocessors and distributed systems. We show that our methodology provides an improved schedulability condition with respect to the existing approaches. Performance evaluation studies quantify to quantify the performance of our proposed approach under a variety of scenarios.
Because of the massive development of nuclear power plants in China in recent years, China is facing the challenge of radioactive waste disposal. China has established complete regulatory requirements for radioactive waste disposal, but it also has encountered problems and challenges in low-level radioactive waste disposal in terms of management, selection of disposal facility sites, and implementation of a site selection plan. Three low-level radioactive waste disposal facilities that have been operated in China are described, and their activity limits, locations, and capacities are also outlined. The connotations of "regional" and "centralized" disposal policies are discussed in light of the characteristics of the radioactive waste. The characteristics and advantages of the regional and centralized disposal policies are compared. It is concluded that the regional disposal policy adopted in 1992 can no longer meet the current disposal needs, and China should adopt a combination of the two disposal policies to solve the problem of radioactive waste disposal.
Although artificial intelligence and machine learning technologies have been used in various fields, problems with personal information protection have arisen based on centralized data collection and processing. Federated learning has been proposed to solve this problem. Federated learning is a process in which clients who own data in a distributed data environment learn a model using their own data and collectively create an artificial intelligence model by centrally collecting learning results. Unlike the centralized method, Federated learning has the advantage of not having to send the client's data to the central server. In this paper, we quantitatively present the performance improvement when federated learning is applied using the building change detection learning data. As a result, it has been confirmed that the performance when federated learning was applied was about 29% higher on average than the performance when it was not applied. As a future work, we plan to propose a method that can effectively reduce the number of federated learning rounds to improve the convergence time of federated learning.
Journal of information and communication convergence engineering
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제21권3호
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pp.185-191
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2023
The Internet of Things (IoT) can be defined as the connection of devices, sensors, and actors via the Internet to a single network to provide services to end-users. Owing to the flexibility and simplicity of IoT devices, which impart convenience to end-users, the demand for these devices has increased significantly in the last decade. To make these systems more scalable, achieve a larger number of connected devices, and achieve greater economic success, it is vital to develop them by considering parameters such as security, cost, bandwidth, data rate, and power consumption. This study aims to improve energy efficiency and prolong the lifetime of IoT networks by proposing a new approach called the constrained application protocol CoAP45. This approach reduces the number of updates to the CoAP server using a centralized resource. The simulation results show that the proposed approach outperforms all existing protocols.
Recently, federated learning (FL) has increased prominence as a viable approach for enhancing user privacy and data security by allowing collaborative multi-party model learning without exchanging sensitive data. Despite this, most present FL systems still depend on a centralized aggregator to generate a global model by gathering all submitted models from users, which could expose user privacy and the risk of various threats from malicious users. To solve these issues, we suggested a safe FL framework that employs differential privacy to counter membership inference attacks during the collaborative FL model training process and empowers blockchain to replace the centralized aggregator server.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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