본 논문에서는 망 기반의 IP 이동성 지원 기술인 AIMS 기술을 기반으로 IPv4와 IPv6가 혼재된 망 환경에서 이동 단말에 대한 끊김 없는 이동성을 지원하는 AIMS-DS 기술을 제안하였다. 제안된 AIMS-DS 기술은 IPv4와 IPv6 프로토콜을 모두 지원하는 듀얼스택 단말에 대하여 IPv4와 IPv6 홈 주소들에 대한 이동성 지원 방안을 제안함으로써, IPv4와 IPv6가 혼재되어 공존하는 과도기적인 망 환경에서 양단간 끊김 없는 이동성 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 액세스 망과 코어 망의 IP 버전에 따른 4가지 경우에 대하여 양단간 패킷 전달 지연 시간과 핸드오버 지연시간에 대하여 AIMS-DS에 대한 성능 분석을 수행하였다.
In this paper, "a conceptual model of Reconnaissance-Strike-Logistics Complex(RSLC) in future warfare" is proposed. Basic idea of the RSLC model is to combine logistics and the pre-existing Reconnaissance-Strike Complex(RSC) through a C4 network system. That is, the RSLC model consists of reconnaissance, strike, logistics, and C4 network systems. The C4 network system creates new combat power by integrating all the other systems. The RSLC model generates three conceptual complex circles; the RSC, the SLC(Strke-Logistics Complex), and the RSLC circles. The RSC circles describes direct combat behaviors in the battlefield. On the other hand, the SLC circle indicates combat sustainment capabilities. The RSLC circle including the RSC and the SLC circles, can present a more complete combat process. There are two key advantages of the RSLC model. First of all, logistics is considered one of key combat components to form IDA(Information-Decision-Action) cycle for combat decision-making process more completely. Secondly, the capabilities of battlefield awareness which reconnaissance and war-net systems provide, can be applied not only to the strike system in the RSC circle, but also to the logistics system in the SLC circle. Thus, the RSLC model can maximize combat synergy effects by integrating the RSC and the SLC. With a similar logic, this paper develops "A Revised System of Systems with Logistics (RSSL)" which combines "A New system of Systems" and logistics. These tow models proposed here help explain several issues such as logistics environment in future warfare, MOE(Measure of Effectiveness( on logistics performance, and COA(Course of Actions) for decreasing mass and increasing velocity. In particular, velocity in logistics is emphasized.
Here we describe the neurodevelopmental outcomes of very low birth weight (VLBW) infants (birth weight ≤1,500 g) at 3 years of age in the Neonatal Research Network of Japan (NRNJ) database in the past decade and review the methodological issues identified in follow-up studies. The follow-up protocol for children at 3 years of chronological age in the NRNJ consists of physical and comprehensive neurodevelopmental assessments in each participating center. Neurodevelopmental impairment (NDI)-moderate to severe neurological disability-is defined as cerebral palsy (CP) with a Gross Motor Function Classification System score ≥2, visual impairment such as uni- or bilateral blindness, hearing impairment requiring hearing amplification, or cognitive impairment with a developmental quotient (DQ) of Kyoto Scale of Psychological Development score <70 or judgment as delayed by pediatricians. We used death or NDI as an unfavorable outcome in all study subjects and NDI in survivors using number of assessed infants as the denominator. Follow-up data were collected from 49% of survivors in the database. Infants with follow-up data had lower birth weights and were of younger gestational age than those without follow-up data. Mortality rates of 40,728 VLBW infants born between 2003 and 2012 were 8.2% before discharge and 0.7% after discharge. The impairment rates in the assessed infants were 7.1% for CP, 1.8% for blindness, 0.9% for hearing impairment, 15.9% for a DQ <70, and 19.1% for NDI. The mortality or NDI rate in all study subjects, including infants without follow-up data, was 17.4%, while that in the subjects with outcome data was 32.5%. The NRNJ follow-up study results suggested that children born with a VLBW remained at high risk of NDI in early childhood. It is important to establish a network follow-up protocol and complete assessments with fewer dropouts to enable clarification of the outcomes of registered infants.
유비쿼터스 환경은 사용자가 서비스를 장소나 시간에 구애 없이 제공 받아야 한다. 이러한 환경을 제공하기 위해서 현재 무선 통신 기술과 모바일 단말기가 발전하고 있다. 서비스를 제공하는 업체는 사용자에 대한 인증, 인가 그리고 과금이 중요한 과제이다. 이러한 서비스를 AAA(Authentication, Authorization, Accounting)라고 하며, 지속적인 연구가 진행되어져 왔다. 기존의 연구들은 모바일 단말기의 인증과 효율성에 대해 진행되었는데 외부 인증 서버를 통해 모바일 단말기가 등록된 홈 인증 서버에 매번 접속하는 방식과 중계서버가 중간에서 인증을 제공하는 방식이 있다. 이에 본 연구에서는 티켓을 이용하는 방식에 대하여 알아보고 외부 인증 서버가 모바일 단말기에 티켓을 제공하여 이동시 마다 서비스에 대하여 인증과 인가를 제공한다. 또한 티켓을 이용함으로써 이동에 대한 검증과정을 효율적으로 제공할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.343-364
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2021
In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.
Ali, Muhammad Shujat;Siddiq, Imran;Faisal, Abdullah;Awan, Muhammad Zubair
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.341-347
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2022
This research is designed to help and offer hold up to complete the requirements of aged and disable in a home. The control approach and the tone approach are used to manage the house appliances. The major organize system implementation in technology of wireless to offer distant contact from a phone Internet Protocol connectivity for access and calculating strategy and appliance remotely. The planned system no need a committed server PC with value of parallel systems and offers a new communication-protocol to observe and control a house environment with more than just the switch functionality. To express the possibility and efficiency of this system, devices like as lights switches, power plugs, and motion-sensors have been included with the planned home control system and supply more security manage on the control with low electrical energy activate method. The rank of switches is corresponding in all this control system whereby all user interfaces indicate the real time existing status. This system planned to manage electrical-appliances and devices in house with reasonably low cost of design, user friendly interface, easily install and provide high security. Research community generally specified that the network "Reconnaissance Attacks" in IPv6 are usually impossible due to they will take huge challenge to carry out address scanning of 264 hosts in an IPv6 subnet."It being deployed of IPv6 shows that it definitely enhances security and undermines the probability". This research of the IPv6 addressing-strategies at present utilizes and planned a new strategy and move toward to "mitigate reconnaissance attacks".
The cables in a cable-stayed bridge are critical load-carrying parts. The potential damage to cables should be identified early to prevent disasters. In this study, an efficient deep learning model is proposed for the damage identification of cables using both a multi-layer perceptron (MLP) and a graph neural network (GNN). Datasets are first generated using the practical advanced analysis program (PAAP), which is a robust program for modeling and analyzing bridge structures with low computational costs. The model based on the MLP and GNN can capture complex nonlinear correlations between the vibration characteristics in the input data and the cable system damage in the output data. Multiple hidden layers with an activation function are used in the MLP to expand the original input vector of the limited measurement data to obtain a complete output data vector that preserves sufficient information for constructing the graph in the GNN. Using the gated recurrent unit and set2set model, the GNN maps the formed graph feature to the output cable damage through several updating times and provides the damage results to both the classification and regression outputs. The model is fine-tuned with the original input data using Adam optimization for the final objective function. A case study of an actual cable-stayed bridge was considered to evaluate the model performance. The results demonstrate that the proposed model provides high accuracy (over 90%) in classification and satisfactory correlation coefficients (over 0.98) in regression and is a robust approach to obtain effective identification results with a limited quantity of input data.
Purpose - As ahigher-order ability, improvisational capability is often employed to help a firm cope with unexpected or unanticipated issues. In light of the severe global business challenges and turbulent environmental changes, this study aimed to explore whether home-based network ties could shape the influence of improvisational capability on international entrepreneurship, alongside investigating the boundary conditions of competitive turbulence in their moderating effects. Design/methodology - The sample for the international entrepreneurship sector was obtained from the Industry and Information Technology Department of Jiangsu. In September 2021, the questionnaires were sent to the targeted ventures and required the top managers to complete the survey by email or telephone. The final research sample comprised 113 international new ventures. To test the hypotheses, moderated hierarchical regression analysis was conducted. Findings - Our empirical results suggested that (1) unlike some previous literature, a positive effect of improvisational capability on the performance of international new ventures was not found; (2) home country-based networks (both political ties and business ties) are contingent factors that may partially stimulate the value creation of improvisational capability; and (3) in a highly competitive environment, the moderating role of business ties at home may become much stronger, however, the contingent role of political ties at home was not found. Originality/value - This study mainly concentrates on the two important types of home country-based networks, political and business ties at home, that may help international new ventures access strategic resources necessary for supporting the performance implications of improvisational capability. Thus, it extends the existing improvisational theory to encompass international entrepreneurship.
공사관리자는 가용자원을 최대한 합리적으로 사용하고 주어진 공사기간과 예산 범위 내에서 건설 프로젝트를 완료하기 위해 노력하며, 공사기간 내에 프로젝트를 끝내기 위해 바차트나 CPM과 같은 공정표를 활용한다. 제주지역의 소규모 건설회사나 현장에서는 건설공사를 수행하기 위한 도구로 공정관리 전문 소프트웨어보다는 엑셀을 많이 사용하는 것으로 조사되었다. 이는 엑셀이 원가와 연계하여 사용하기 편리하고 공정관리 소프트웨어를 활용할 전문가도 부족하기 때문이다. 대학은 지역의 중소규모 건설회사가 요구하는 공정관리 능력을 가진 인재를 배출하고 있지만 교육의 질적 및 양적 측면에서 다소 부족하다. 지방 국립대 건축공학의 교육과정 조사에 의하면 대부분의 학과는 공정관리과목이나 유사한 과목을 편성하고 있다. 주요 교육내용은 네트웍 공정관리기법에 대한 이해와 공정표 작성으로 이루어져 있다. 공정관리 소프트웨어에 대한 교육과 실습은 일부 대학에서만 이루어지고 있으므로 중소규모 건설현장의 공정관리 전문가를 양성하기 위해서는 바차트 활용과 전문 공정관리 소프트웨어 교육도 필요하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.938-958
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2024
Unsupervised Video Object Segmentation (UVOS) is a highly challenging problem in computer vision as the annotation of the target object in the testing video is unknown at all. The main difficulty is to effectively handle the complicated and changeable motion state of the target object and the confusion of similar background objects in video sequence. In this paper, we propose a novel deep Dual-stream Co-enhanced Network (DC-Net) for UVOS via bidirectional motion cues refinement and multi-level feature aggregation, which can fully take advantage of motion cues and effectively integrate different level features to produce high-quality segmentation mask. DC-Net is a dual-stream architecture where the two streams are co-enhanced by each other. One is a motion stream with a Motion-cues Refine Module (MRM), which learns from bidirectional optical flow images and produces fine-grained and complete distinctive motion saliency map, and the other is an appearance stream with a Multi-level Feature Aggregation Module (MFAM) and a Context Attention Module (CAM) which are designed to integrate the different level features effectively. Specifically, the motion saliency map obtained by the motion stream is fused with each stage of the decoder in the appearance stream to improve the segmentation, and in turn the segmentation loss in the appearance stream feeds back into the motion stream to enhance the motion refinement. Experimental results on three datasets (Davis2016, VideoSD, SegTrack-v2) demonstrate that DC-Net has achieved comparable results with some state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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