An Ad Hoc network is a dynamic multi-hop wireless network that is established by a group of mobile hosts on a shared wireless channel by virtue of their proximity to each other. Since wireless transmissions are locally broadcast in the region of the transmitting host, hosts that are in close proximity can hear each other and are said to be neighbors. The transitive closure of the neighborhood of all the hosts in the set of mobile hosts under consideration forms an Ad Hoc network. Thus, each host is potentially a router and it is possible to dynamically establish routes by chaining together a sequence of neighboring hosts from a source to a destination in the Ad Hoc network. In a network, various real-time services require the network to guarantee the Quality of Services provided to the receiver. End-to-end QoS can be provided most efficiently when each layer of the protocol stack translates the requirements of the application into layer classified requirements and satisfies them. In this study, a mechanism to guarantee the QoS in Ad Hoc networks with buffer nodes is proposed. They effectively prevent traffic congestion and yield better transmission rate. In this way QoS is enhanced.
In this research, we propose a mechanism to develop an inference engine and expert systems based on relational database (RDB) and SQL (structured query language). Generally, former researchers had tried to develop an expert systems based on text-oriented knowledge base and backward/forward (chaining) inference engine. In these researches, however, the speed of inference was remained as a tackling point in the development of agile expert systems. Especially, the forward inference needs more times than backward inference. In addition, the size of knowledge base, complicate knowledge expression method, expansibility of knowledge base, and hierarchies among rules are the critical limitations to develop an expert system. To overcome the limitations in speed of inference and expansibility of knowledge base, we proposed a relational database-oriented knowledge base and forward inference engine. Therefore, our proposed mechanism could manipulate the huge size of knowledge base efficiently. and inference with the large scaled knowledge base in a short time. To this purpose, we designed and developed an SQL-based forward inference engine using relational database. In the implementation process, we also developed a prototype expert system and presented a real-world validation data set collected from medical diagnosis field.
시스템으로의 로그인 과정에서 명확한 사용자 인증은 정보 보호 서비스의 시작이다. 요즘과 같은 개방형 통신 시스템에서 패스워드라는 하나의 보안도구와 이를 지원하기 위한 시스템 내부의 메카니즘과 암호화 알고리즘 또한 빈약한 것이 사실이다. 이에 본 논문에서는 정확성과 안전성을 제공하는 사용자 인증 시스템을 구현하는 것을 최종목표로 삼았으며 암호화 알고리즘으로는 RSA와 DES(Data Encryption Standard)의 CBC(Cipher Block Chaining)모드, 인증 프로토콜로는 신청과 응답(Challenge-Response)스킴을 사용하였으며, 인증 프로토콜의 안전성을 보장하기 위해 토큰(Token)을 사용하여 일회성 패스워드로 서버에 접속하는 사용자인증 시스템을 설계하였다. 또한 공개키 암호화 알고리즘을 사용하여 보다 안전한 사용자 인증 시스템을 설계할 수 있었다.
The objective of this paper is to propose an Extended AND-OR Graph (EAOG)-driven inferential simulation mechanism with which decision makers engaged in electronic commerce (EC) can effectively deal with complicated decision making problem. In the field of traditional expect systems research, AND-OR Graph approach cannot be effectively used in the EC problems in which real-time problem-solving property should be highly required. In this sense, we propose the EAOG inference mechanism for EC problem-solving in which heurisric knowledge necessary for intelligent EC problem-solving can be represented in a form of matrix. The EAOG method possesses the following three characteristics. 1. Realtime inference: The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation.2. Matrix operation: All the subjective knowledge is delineated in a matrix form, so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient.3. Bi-directional inference: Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or based on either and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency.We have proved the validity of our approach with several propositions and an illustrative EC example.
이제는 1969년 컴퓨터 정보화 및 자동화 생산의 3차 산업혁명에 이어 인공지능(AI)을 통한 4차 산업혁명이 일어나고 있다. 이로 인하여 세계 경제포럼의 발표에 따르면 2020년까지 510만개의 일자리가 사라질 것으로 전망하고 있다. 그중에 회계사와 세무사 또한 포함되어 있다. 회계사는 경영컨설팅, 회계감사, IPO경영자문 등의 업무를 수행하며, 세무사는 세법신고, 세법자문 등의 업무를 수행하는 전문직업이다. 따라서 이 연구에서는 4차 산업혁명의 시대에 적합한 회계 및 세무 정보를 블록체인화하여 세무와 회계 업무의 효율성을 높여 투명하고 안전한 세무와 회계 정보 구축 방안을 제안한다.
본 논문에서는 개인기반 클라우드 컴퓨팅 환경에서 복잡하고 시간이 많이 소요되는 3DES 알고리즘에 비해 기존의 DES 암호화 알고리즘을 기반으로 안정성과 속도를 개선한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 DES 알고리즘에 있어 안전성 측면에서 단점인 초기치환 및 최종치환을 위한 고정된 치환테이블을 스프레드 랜덤 인터리버 기법을 적용한 동적 치환박스를 적용하여 보안성을 제고하였다. 기존 알고리즘과의 시뮬레이션 결과 비교를 통해 제안하는 알고리즘을 활용할 경우 최소한의 변경으로 전달 데이터에 대한 기밀성과 안정성을 확보하고 빠른 속도로 암호화 및 복호화를 달성할 수 있음을 확인할 수 있었으며 CBC 모드를 적용하여 가변 길이의 데이터에 대해서도 효과적인 암호화가 가능하다.
The safety problem of aged tunnels has been emphasized. For the effective maintenance, site inspection of tunnel structures and surrounding grounds are required periodically. Also, the determination of safety of tunnels is not a simple problem. So the role experienced engineer in the maintenance is very important and development of an expert system that can perform as the engineers, has been needed. In this study, from the results of numerical analysis in several case, new precision inspection rules which can substitute actual numerical analysis are determined by a commercial program FLAC and regression analysis under various parameters such as material property, lining thickness, overburden and laterial coefficients. They are added to the knowledge base to determine safety of tunnel lining. To verify the expert system, the results are compared with an existing tunnel diagnosis report. It can be concluded that the new rule are well represented the actual numerical analysis under various site conditions. Therefore it is expected that the systematic management for effective maintenance of tunnel structure will be possible.
Diverse requirements of users on web-based model management force a system agent to develop user-adaptive building a model in reality and providing an adequate solution method of the model. The relationship between models is important knowledge for the agent to effectively build a new model to adaptively adjust an existing model under a problem and to efficiently connect the new model into an adequate solution method. Since the generating process of the inter-model relationship is more difficult than the building a new model however the process mostly depends on the knowledge of operation research experts. Without the adequate scheme of the inter-model relationship the burden of the management for the agent increases rapidly and the quality of the services may worsen. This study shows that meta-knowledge generated from relationship between models is important for the user to build a model in reality and to acquire the solver appropriate to the model. The relationship that consists of common and exclusive objects between models can be represented by frames. The system under development to implement the idea includes user-adaptive ability which identifies a model through forward chaining method and searches the solver appropriate to the model by using the meta knowledge. We illustrate the meta knowledge with an applied delivery system in supply chain management.
본 논문은 시간 제약 조건하에서의 모듈 선택 재사용을 이용한 CPLD 저전력 기술 매핑을 제안한다. 일반적인 상위 수준 합성에서의 스케줄링은 실제적인 라이브러리의 복잡한 재사용을 허용하지 않는다. 반면 제안한 알고리즘은 주어진 사용자 정의 모듈을 실제적인 RT 라이브러리 모듈 재사용과 공유된 자원에서의 스위치 활동의 자원 공유하여 스케줄링을 수행한다. 스케줄링은 체이닝과 멀티사이클링을 이용해 다양한 상위 레벨 벤치마크의 환경에서 최적의 스케줄링의 결과를 얻는다. 스케쥴링의 결과 재사용된 자원은 CPLD 저전력 기술 매핑 알고리즘을 이용하여 저전력으로 회로를 구현한다.
Network slicing is a promising paradigm and significant evolution for adjusting the heterogeneous services based on different requirements by placing dynamic virtual network functions (VNF) forwarding graph (VNFFG) and orchestrating service function chaining (SFC) based on criticalities of Quality of Service (QoS) classes. In system architecture, software-defined networks (SDN), network functions virtualization (NFV), and edge computing are used to provide resourceful data view, configurable virtual resources, and control interfaces for developing the modified deep reinforcement learning agent (MDRL-A). In this paper, task requests, tolerable delays, and required resources are differentiated for input state observations to identify the non-critical/critical classes, since each user equipment can execute different QoS application services. We design intelligent slicing for handing the cross-domain resource with MDRL-A in solving network problems and eliminating resource usage. The agent interacts with controllers and orchestrators to manage the flow rule installation and physical resource allocation in NFV infrastructure (NFVI) with the proposed formulation of completion time and criticality criteria. Simulation is conducted in SDN/NFV environment and capturing the QoS performances between conventional and MDRL-A approaches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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