KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권4호
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pp.1796-1816
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2020
The health and safety of elderly and disabled patients who cannot live alone is an important issue. Timely detection of sudden events is necessary to protect these people, and anomaly detection in smart homes is an efficient approach to extracting such information. In the real world, there is a causal relationship between an occupant's behaviour and the order in which appliances are used in the home. Bayesian networks are appropriate tools for assessing the probability of an effect due to the occurrence of its causes, and vice versa. This paper defines different subsets of random variables on the basis of sensory data from a smart home, and it presents an anomaly detection system based on various models of Bayesian networks and drawing upon these variables. We examine different models to obtain the best network, one that has higher assessment scores and a smaller size. Experimental evaluations of real datasets show the effectiveness of the proposed method.
In cognitive radio or dynamic spectrum access networks, a rendezvous represents meeting two or more users on a common channel, and negotiating to establish data communication. The rendezvous problem is one of the most challenging tasks in cognitive radio ad hoc networks. Generally, this problem is simplified by using two well-known mechanisms: the first uses a predefined common control channel, while the second employs a channel hopping procedure. Yet, these two mechanisms form a life cycle, when they simplify the rendezvous problem in cognitive radio networks. The main purpose of this paper is to point out how and why this cycle forms.
The mobile devices are constrained to be low battery, and the mobile data channel is low data rate. Therefore, the computational cost on the client side of the authentication protocol should be low. In 2005, Hwang and Su proposed an efficient authentication protocol for mobile networks. Hwang-Su protocol is more efficient than other related protocols. In this paper, we propose a new efficient authentication protocol for mobile networks. The proposed protocol is more efficient than Hwang-Su's in computational respect although our protocol is nearly equal to Hwang-Su's in communication respect. It is suitable to apply in the mobile networks.
TCP does not distinguish between congestion and packet losses due to route change and link failures, which are prevalent in mobile ad hoc networks. So, TCP does not show satisfactory performance in ad hoc networks since it assumes that all packet losses are due to network congestions. In particular, when a route is reestablished it needs to be adaptively determined CWND according to the new route features. In this paper, we proposed CWND adjustment scheme to improve the TCP performance overad hoc networks. TCP sender effectively adjusts CWND by monitoring the network situation using control packets. Simulation results using NS-2 show that the proposed scheme increases TCP throughput compared with those of general TCP.
Journal of Electrical Engineering and information Science
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제2권5호
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pp.121-128
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1997
This paper proposes a class of rearrangeable networks, called generalized rearrangeable networks(GRNs). GRNs are obtained from the Benes network by rearranging the connections between states and the switches within each stage. The GRNs constitute all of the rearrangeable networks which have the recursive decomposition structure and can be routed by the outside-in decomposition of permutations as the Bene network. This paper also presents a necessary condition for a network to be a GRN and a network labeling scheme to check if a network satisfies the condition. the general routing algorithm for the GRNs is given by modifying slightly the looping algorithm of the Benes network.
Pahlavani, Peyman;Derhami, Vali;Bidoki, Ali Mohammad Zareh
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.52-67
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2011
Network coding is a newly developed technology that can cause considerable improvements in network throughput. COPE is the first network coding approach for wireless mesh networks and it is based on opportunistic Wireless Network Coding (WNC). It significantly improves throughput of multi-hop wireless networks utilizing network coding and broadcast features of wireless medium. In this paper we propose a new method, called FENC, for opportunistic WNC that improves the network throughput. In addition, its complexity is lower than other opportunistic WNC approaches. FENC utilizes division and conquer method to find an optimal network coding. The numerical results show that the proposed opportunistic algorithm improves the overall throughput as well as network coding approach.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.292-298
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2022
Femtocell networks can be a potential method for increasing the capacity of LTE networks, especially in indoor areas. However, unplanned deployment of femtocells results in co-tier interference and cross-tier interference problems. The interference reduces the advantages of implementing femtocell networks to a certain extent. The notion of Fractional Frequency Reuse (FFR) is proposed in order to reduce the impact of interference on the system's performance. In this paper, a dynamic approach for efficiently partitioning the spectrum is suggested. The goal is to enhance the capacity of femtocells, which will improve the performance of the system. The suggested strategy allocates less resources to the macrocell portion of the network, which has a greater number of femtocells deployed to maximize the utilization of available resources for femtocell users. The spectrum division would be dynamic. The proposed strategy is evaluated through a simulation using MATLAB tool. In conclusion, the results showed that the proposed scheme has the potential to boost the system's capacity.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권9호
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pp.376-388
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2022
The expansion of new applications and business models is being significantly fueled by the development of Fifth Generation (5G) networks, which are becoming more widely accessible. The creation of the newest intelligent vehicular networks and applications is made possible by the use of Vehicular Ad hoc Networks (VANETs) and Software Defined Networking (SDN). Researchers have been concentrating on the integration of SDN and VANET in recent years, and they have examined a variety of issues connected to the architecture, the advantages of software-defined VANET services, and the new features that can be added to them. However, the overall architecture's security and robustness are still in doubt and have received little attention. Furthermore, new security threats and vulnerabilities are brought about by the deployment and integration of novel entities and a number of architectural components. In this study, we comprehensively examine the good and negative effects of the most recent SDN-enabled vehicular network topologies, focusing on security and privacy. We examine various security flaws and attacks based on the existing SDVN architecture. Finally, a thorough discussion of the unresolved concerns and potential future study directions is provided.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권7호
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pp.3421-3437
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2018
With the enlargement of wireless technology, vehicular ad-hoc networks (VANETs) are rising as a hopeful way to realize smart cities and address a lot of vital transportation problems such as road security, convenience, and efficiency. To achieve data confidentiality, integrity and authentication applying lightweight cryptosystems is widely recognized as a rather efficient approach for the VANETs. The Khudra cipher is such a lightweight cryptosystem with a typical Generalized Feistel Network, and supports 80-bit secret key. Up to now, little research of fault analysis has been devoted to attacking Khudra. On the basis of the single nibble-oriented fault model, we propose a differential fault analysis on Khudra. The attack can recover its 80-bit secret key by introducing only 2 faults. The results in this study will provides vital references for the security evaluations of other lightweight ciphers in the VANETs.
본 논문에서는 코로나19 사태에 대비하여 실시간으로 마스크를 제대로 쓴 사람과 제대로 쓰지 않은 사람을 구분하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 사용하기 위하여 모델 학습 시에 합성곱 신경망(CNN : Convolutional Neural Networks)를 사용한다. 학습된 모델을 토대로 영상에 적용 시 하르 특징 분류기(Haar Cascade Classifier)로 얼굴을 탐지하여 마스크 여부를 판단한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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