Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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2001.08a
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pp.11-35
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2001
For the last twenty years fragment assembly in DNA sequencing followed the "overlap - layout - consensus"paradigm that is used in all currently available assembly tools. Although this approach proved to be useful in assembling clones, it faces difficulties in genomic shotgun assembly: the existing algorithms make assembly errors and are often unable to resolve repeats even in prokaryotic genomes. Biologists are well-aware of these errors and are forced to carry additional experiments to verify the assembled contigs. We abandon the classical “overlap - layout - consensus”approach in favor of a new Eulerian Superpath approach that, for the first time, resolves the problem of repeats in fragment assembly. Our main result is the reduction of the fragment assembly to a variation of the classical Eulerian path problem. This reduction opens new possibilities for repeat resolution and allows one to generate error-free solutions of the large-scale fragment assemble problems. The major improvement of EULER over other algorithms is that it resolves all repeats except long perfect repeats that are theoretically impossible to resolve without additional experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.4
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pp.1648-1672
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2020
There are several types of image registration in the sense of stitching separated images that overlap each other. One of these is feature-based registration by a common feature descriptor. In this study, we generate a mosaic of images using feature-based registration for drone aerial images. As a feature descriptor, we apply the scale-invariant feature transform descriptor. In order to investigate the authenticity of the feature points and to have the mapping function, we employ the sample consensus method; we consider the sensed image's inherent characteristic such as the geometric congruence between the feature points of the images to propose a novel hypothesis estimation of the mapping function of the stitching via some optimally chosen initial candidate inliers in the sample consensus method. Based on the experimental results, we show the efficiency of the proposed method compared with benchmark methodologies of random sampling consensus method (RANSAC); the well-ordering property defined in the context and the extensive stitching examples have supported the utility. Moreover, the sample consensus scheme proposed in this study is uncomplicated and robust, and some fatal miss stitching by RANSAC is remarkably reduced in the measure of the pixel difference.
The blockchain is the technique which is used in decentralized system instead of centralized system. Its characteristics are anonymous and transparency. However, there are still some traditional attacks. In this paper, we introduced some of the famous consensus algorithm with blockchain: Bitcoin, Algorand, and IOTA. Also, this paper talked about how each consensus algorithm tried to solve those traditional attacks such as double spending attack or sybil attack. Furthermore, if the consensus algorithm does not consider those attacks yet, then the author would introduce additional methods to solve those attacks. Furthermore, this paper proposed the new scenario that can make classical attacks be happened.
Hyperledger Indy is an open-source implementation of DID, a decentralized identity verification technology. Hyperledger Indy uses the RBFT consensus algorithm, and if there is a lack of consensus with more than a certain number of problem nodes in the pool, data is not added. This problem can be prevented in advance by adding a node, and a node monitoring system was implemented to operate automatically. The node monitoring system continuously checks the status of the pool and automatically adds nodes when there are more than a certain number of problematic nodes to prevent consensus problems from occurring. This proposed method can increase the availability of Hyperledger Indy and is a study that can be referenced in various blockchain services that use consensus algorithms.
Park, M.J.;Kwon, O.M.;Lee, S.M.;Park, Ju-H.;Cha, E.J.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.5
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pp.401-406
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2012
This paper considers multi-agent systems with interval time-varying delays and switching interconnection topology. By construction of a suitable Lyapunov-Krasovskii's functional, new delay-dependent consensus control conditions for the systems are established in terms of LMIs (Linear Matrix Inequalities) which can be easily solved by various effective optimization algorithms. One numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.4
no.6
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pp.1042-1062
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2010
Cooperative spectrum sensing (CSS) is an effective technology for alleviating the unreliability of local spectrum sensing due to fading/shadowing effects. Unlike most existing solutions, this paper considers the use of CSS technology in decentralized networks where a fusion center is not available. In such a decentralized network, some attackers may sneak into the ranks of cooperative users. On the basis of recent advances in bio-inspired consensus algorithms, an attack-proof, decentralized CSS scheme is proposed in which all secondary users can maintain cooperative sensing by exchanging information locally instead of requiring centralized control or data fusion. Users no longer need any prior knowledge of the network. To counter three potential categories of spectrum sensing data falsification (SSDF) attacks, some anti-attack strategies are applied to the iterative process of information exchange. This enables most authentic users to exclude potentially malicious users from their neighborhood. As represented by simulation results, the proposed scheme can generally ensure that most authentic users reach a consensus within the given number of iterations, and it also demonstrates much better robustness against different SSDF attacks than several existing schemes.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.249-251
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2021
PBFT (Practical Byzantine Fault Tolerant) is a consensus algorithm that guarantees higher processing speed compared to PoW (Proof of Work) and absolute finality that records are not overturned due to the superiority of computing power. However, due to the complexity of the message, there is a limit that the network load increases exponentially as the number of participating nodes increases. PBFT is an important factor in determining the performance of a blockchain network, but studies on evaluation metrics and evaluation technologies are lacking. In this paper, we propose a PBFT evaluation framework that is convenient to change the consensus algorithm to easily evaluate quantitative indicators and improved methods for evaluating PBFT.
With advances in autonomous vehicles and networked control, there is a growing interest in the consensus control of a multi-agents system to control multi-agents with distributed control beyond the control of a single agent. Since consensus control is a distributed control, it is bound to have delay in a practical system. In addition, it is often difficult to have a very accurate mathematical model for a system. Even though a reinforcement learning (RL) method was developed to deal with these issues, it often experiences slow convergence in the presence of large uncertainties. Thus, we propose a slide RL which combines the sliding mode control with RL to be robust to the uncertainties. The structure of a sliding mode control is introduced to the action in RL while an auxiliary sliding variable is included in the state information. Numerical simulation results show that the slide RL provides comparable performance to the model-based consensus control in the presence of unknown time-varying delay and disturbance while outperforming existing state-of-the-art RL-based consensus algorithms.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.2
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pp.267-277
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2017
One of fundamental problems in developing robust distributed services is how to achieve distributed consensus agreeing some data values that should be shared among participants in a distributed service. As one of algorithms for distributed consensus, Raft is known as a simple and understandable algorithm by decomposing the distributed consensus problem into three subproblems(leader election, log replication and safety). But, the algorithm dose not mention any types of dynamic configuration of participant peers such as adding new peers to a consensus group or deleting peers from the group. In this paper, we present a new consensus algorithm named Raft-D, which supports the dynamic configuration of participant peers by extending the Raft algorithm. For this, Raft-D manages the additional information maintained by participant nodes, and provides a technique to check the connection status of the nodes belonging to the consensus group. Based on the technique, Raft-D defines conditions and states to deal with adding new peers to the consensus group or deleting peers from the group. Based on those conditions and states, Raft-D performs the dynamic configuration process for a consensus group through the log update mechanism of the Raft algorithm.
Feng, Yuan;Yan, Qinsiwei;Tseng, Po-Hsuan;Hao, Ganlin;Wu, Nan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2299-2318
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2019
Location-aware networks are of great importance for both civil lives and military applications. Methods based on line-of-sight (LOS) measurements suffer sever performance loss in harsh environments such as indoor scenarios, where sensors can receive both LOS and non-line-of-sight (NLOS) measurements. In this paper, we propose a data association (DA) process based on the expectation maximization (EM) algorithm, which enables us to exploit multipath components (MPCs). By setting the mapping relationship between the measurements and scatters as a latent variable, coefficients of the Gaussian mixture model are estimated. Moreover, considering the misalignment of sensor position, we propose a space-alternating generalized expectation maximization (SAGE)-based algorithms to jointly update the target localization and sensor position information. A two dimensional (2-D) circularly symmetric Gaussian distribution is employed to approximate the probability density function of the sensor's position uncertainty via the minimization of the Kullback-Leibler divergence (KLD), which enables us to calculate the expectation step with low computational complexity. Moreover, a distributed implementation is derived based on the average consensus method to improve the scalability of the proposed algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed centralized and distributed algorithms can perform close to the Monte Carlo-based method with much lower communication overhead and computational complexity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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