본 논문에서는 넓은 개활지역에서의 신속한 재난 감시 및 탐지를 위하여 대규모 공중무인기로 구성된 협업 감시 네트워크를 고려한다. 관제센터의 한정된 자원은 다수의 공중무인기의 개별 제어에 제한이 있으며 이는 감시네트워크의 성능 저하를 가져온다. 따라서 공중무인기 기반 감시네트워크는 자율적 이동센서네트워크 구축, 재난지역 감시 범위 최대화, 재난발생 특성에 따른 효과적인 대형 변화 방안이 요구된다. 본 논문에서는 가상력을 이용한 대규모 공중무인기의 네트워크 구축 및 효율적 제어 알고리즘을 제안한다. 공중무인기의 회전 움직임을 바탕으로 감시범위의 확장과 네트워크의 분할과 합병을 통해 재난 지역의 효과적인 감시가 가능하다. 시뮬레이션을 이용하여 대규모 공중무인기 기반 협업 감시네트워크는 공중무인기 간 자율적 감시네트워크 구축, 네트워크의 신속한 지역 이동 그리고 넓은 지역의 효율적 감시가 가능하고 높은 이벤트 탐지율(Event Detection Ratio) 획득이 가능함을 보인다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.95-100
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2022
Cloud computing platform is a shared pool of resources and services with various kind of models delivered to the customers through the Internet. The methods include an on-demand dynamically-scalable form charged using a pay-per-use model. The main problem with this model is the allocation of resource in dynamic. In this paper, we have proposed a mechanism to optimize the resource provisioning task by reducing the job completion time while, minimizing the associated cost. We present the Cooperative Agents Dynamic Resource Allocation and Monitoring in Cloud Computing CADRAM system, which includes more than one agent in order to manage and observe resource provided by the service provider while considering the Clients' quality of service (QoS) requirements as defined in the service-level agreement (SLA). Moreover, CADRAM contains a new Virtual Machine (VM) selection algorithm called the Node Failure Discovery (NFD) algorithm. The performance of the CADRAM system is evaluated using the CloudSim tool. The results illustrated that CADRAM system increases resource utilization and decreases power consumption while avoiding SLA violations.
Employment rate of graduating students has been one of the most important issues at universities. Recently interest on internship abroad has been increased significantly due to globalization of the society In particular, central and local governments have developed policies and encouraged university students to participate in internships abroad. However, activities and resources for internships abroad are very limited to a few organizations. This paper investigated the current status of internship in the U.S. and Korea. Then, this paper analyzed differences in demand and supply of the internship and matching mechanism of the internship between the U.S. and Korea. From the results of those analyses, this paper developed an international network model which can help effective and efficient increase in the demand and supply of the internship as well as the internship matching mechanism in Korea. This network model utilizes international NGOs in order to develop internationally cooperative environment. This model provides mechanism for (1) effectively identifying intern applicants who like to work abroad and evaluating thent (2) effectively identifying new internship positions and evaluating companies which plan to hire interns, (3) efficiently matching demand for and supply of internship by identifying appropriate candidates, (4) monitoring companies for their quality of working conditions and interns for their qualities of work This model for internship has been applied for a NGO which is International CBMC (Christian Businessman Committee International)
Han, Longzhe;Maksymyuk, Taras;Bao, Xuecai;Zhao, Jia;Liu, Yan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권9호
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pp.4572-4586
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2019
Mobile Edge Computing (MEC) and Information-Centric Networking (ICN) are essential network architectures for the future Internet. The advantages of MEC and ICN such as computation and storage capabilities at the edge of the network, in-network caching and named-data communication paradigm can greatly improve the quality of video streaming applications. However, the packet loss in wireless network environments still affects the video streaming performance and the existing loss recovery approaches in ICN does not exploit the capabilities of MEC. This paper proposes a Deep Learning based Loss Recovery Mechanism (DL-LRM) for video streaming over MEC based ICN. Different with existing approaches, the Forward Error Correction (FEC) packets are generated at the edge of the network, which dramatically reduces the workload of core network and backhaul. By monitoring network states, our proposed DL-LRM controls the FEC request rate by deep reinforcement learning algorithm. Considering the characteristics of video streaming and MEC, in this paper we develop content caching detection and fast retransmission algorithm to effectively utilize resources of MEC. Experimental results demonstrate that the DL-LRM is able to adaptively adjust and control the FEC request rate and achieve better video quality than the existing approaches.
This paper presents a wireless sensor network protocol aimed for artificial structure monitoring. The proposed protocol enables the sensor network to operate at a low duty cycle for reducing power consumption with a high degree of synchronization accuracy. It also enables event-triggered measurement of environmental information with a high sampling rate and the transmission of the measured data with a low latency. The feasibility of the proposed protocol is demonstrated through experiments involving three sensor nodes and a sink node. Though a tunnel health monitoring was considered in the paper, the proposed protocol can be easily adopted in other areas.
Security and monitoring system has many applications and commonly used for detection, warning, alarm, etc. As the networking technology advances, user requirements are getting higher. An intelligent and cooperative surveillance system is proposed to meet current user demands and improve the performance. This paper focuses on the implementation issue for the embedded intelligent surveillance system. To cover wide area cooperative function is implemented and connected by wireless sensor network technology. Also to improve the performance lots of sensors are employed into the surveillance system to reduce the error but improve the detection probability. The proposed surveillance system is composed of vision sensor (camera), mic array sensor, PIR sensor, etc. Between the sensors, data is transferred by IEEE 802.11s or Zigbee protocol. We deployed a private network for the sensors and multiple gateways for better data throughput. The developed system is targeted to the traffic accident detection and alarm. However, its application can be easily changed to others by just changing software algorithm in a DSP chip.
이동 노드는 임의로 이동을 하며, 라우터와 호스트 기능을 동시에 수행해야 한다. 노드들의 이러한 특성은 다양한 공격의 잠재적 위협 요소가 되고 있다. 특히 그중에서도 악의적인 노드가 패킷 손실을 유발시키는 블랙 홀 공격은 가장 중요한 문제 중에 하나이다. 본 논문에서는 블랙 홀 공격의 효율적인 탐지를 위하여 모든 노드에서 감시 테이블을 이용한 분산적 탐지와 클러스터를 기반으로 한 협업 탐지 기법을 제안하였다. 제안하는 기법에서는 공격 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 4단계의 과정으로 이루어진 로컬 탐지와 협업 탐지 과정으로 나누어 수행한다. 협업 탐지를 위해 클러스터 헤드는 블랙 홀 리스트를 이용하였다. Ns-2 시뮬레이터를 이용하여 제안한 기법의 성능을 평가하였으며, 실험결과에서 제안한 기법의 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인력이 접근하기 힘든 오염지역 감시를 위하여 다수 무인기 기반 이동센서네트워크를 고려한다. 개별 무인기의 센싱 범위는 제한되어 있으므로 효과적인 지역 감시를 위해서는 무인기가 서로 협력하여 효과적인 센싱 커버리지를 획득하고 보다 많은 유해물질이 검출되는 지점으로 이동할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 센싱 및 통신 거리의 제약을 극복하기 위하여 가상력 기반의 알고리즘을 이용하는 감시 네트워크를 제안하고 테스트베드를 구축한다. 감시 네트워크에서 각 무인기는 이웃 무인기의 센싱값과 위치 정보를 바탕으로 최적 커버리지를 획득하고 감시 지역의 센싱 최대치 지점으로 이동하게 된다. 야외 테스트베드를 이용한 시험을 통해 제안하는 유해 물질 감시 센서 네트워크는 오염 지역에 자발적 접근이 가능하고 높은 가중 커버리지(Weighted Coverage) 획득이 가능함을 보인다.
In this work, we address the so-called sensor reachback problem for Wireless Sensor Networks, which consists in collecting the measurements acquired by a large number of sensor nodes into a sink node which has major computational and power capabilities. Focused on applications such as Structural Health Monitoring, we propose a cooperative communication protocol that exploits the spatio-temporal correlations of the sensor measurements in order to save energy when transmitting the information to the sink node in a non-stationary environment. In addition to cooperative communications, the protocol is based on two well-studied adaptive filtering techniques, Least Mean Squares and Recursive Least Squares, which trade off computational complexity and reduction in the number of transmissions to the sink node. Finally, experiments with real acceleration measurements, obtained from the Canton Tower in China, are included to show the effectiveness of the proposed method.
VLBI에서 서로 멀리 떨어진 각 관측소에서 생성된 관측 데이터는 데이터 처리 및 분석을 위해 상관센터에 수집되어야 한다. 전통적으로 관측 데이터는 배나 비행기 등의 교통 수단을 통해 전달되었다. 하지만 IT 기술의 급격한 발전 속에 네트워크를 이용한 데이터 전송으로 빠르게 대체되고 있고 이를 통해 국제 공동 협업 연구가 더욱 활발해지고 있다. 이러한 기술 간 융합을 통한 연구 환경의 변화를 고려하여 2010년 9월 KVN 각 관측소와 상관센터를 초고속 네트워크로 연결하는 e-KVN이 구축되었고 두번의 업그레이드 과정을 통해 최대 100GbE에 달하는 인터페이스를 갖추게 되었다. 이후 KVN의 VLBI 관측 수행과 데이터 처리에 있어서 네트워크 활용 비중은 기하급수적으로 증가하고 있다. 본 논문에서는 KVN VLBI 시스템의 구성에 대해 살펴보고 세 관측소와 상관센터를 KREONET으로 연결하는 e-KVN의 성능 최적화 기법 및 개선된 모니터링 방안에 대해 기술하기로 한다. 나아가 광대역 관측 구현을 위한 e-KVN의 향후 계획에 대해 조망해보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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