The Military Tactical Communication technology for effective network-centric warfare is developing. Targeting broadband wireless transmission, core technology for connection, and Transmission technology that secure survivability under High-speed Movement environment. On the one hand, Tactical data communication system that reflects military characteristic is developing on the base of Legacy communication equipment which is used in the field. Because almost every military units in the field have used voice to communicate which lower efficiency of operation, they have made effort to Substitute voice communication which delays military Operation Tempo to digital communication. The Communications environment of troops in Forward edge of battle field area is very poor. Especially in terms of limited frequency allocation and bandwidth. Therefore, improving the efficiency of frequency is essential for Military Tactical Communication. This paper is about The Data Compression Method for increase of Efficiency in Tactical Data Communication over Legacy Radios which are UHF, VHF, HF Radio. I proposed and proved the most efficient Data Compression Method that reflects military characteristic, after analyzing the experimentation, which simulate CAS(Close Air Support mission) data transmission between Pilot and TACP.
통신 기록 데이타는 이메일이나 인스턴스 메시지를 주고 받거나, 웹사이트에 접속하는 것과 같은 통신 이벤트들로 구성된다. 미국과 유럽연합을 포함한 여러 나라에서는 인터넷을 사용한 범죄의 조사와 발견을 위해서 통신 서비스 제공자에게 이런 데이타를 보관하도록 규정하고 있다. 보관되는 통신 기록 데이타의 크기가 매우 크기 때문에 치안당국이 이 데이타를 사용하기 위해서는 필요한 정보만을 효과적으로 추출해내는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 발신자, 수신자, 통신발생시각의 세 가지 정보만 포함하는 통신 이벤트가 주어질 때, 의미 있는 정보 중 하나인 대화형 통신 순서열 패턴과 이러한 패턴의 마이닝 문제를 정의하고 것을 해결하기 위해 Fast Discovering Interactive Communication Sequence Patterns (FDICSP)라 불리는 알고리즘을 제안한다. FDICSP는 길이가 짧은 대화형 통신 순서열을 조합하여 길이가 긴 대화형 통신 순서열을 생성 해나가는데, 대화형 통신 순서열의 특성에 초점을 맞춘 작업을 통해 효율적으로 대화형 통신 순서열 패턴을 찾는다.
This paper discusses a deep learning-based road surface analysis system that collects data by installing vibration sensors on the 4-axis wheel bearings of a vehicle, analyzes the data, and appropriately classifies the characteristics of the current driving road surface for use in the vehicle's control system. The data used for road surface analysis is real-time large-capacity data, with 48K samples per second, and the A2B protocol, which is used for large-capacity real-time data communication in modern vehicles, was used to collect the data. CAN and CAN-FD commonly used in vehicle communication, are unable to perform real-time road surface analysis due to bandwidth limitations. By using A2B communication, data was collected at a maximum bandwidth for real-time analysis, requiring a minimum of 24K samples/sec for evaluation. Based on the data collected for real-time analysis, performance was assessed using deep learning models such as LSTM, GRU, and RNN. The results showed similar road surface classification performance across all models. It was also observed that the quality of data used during the training process had an impact on the performance of each model.
In the existing wired communication network, wired communication is frequently interrupted by lightning, which accompanies rain, and remote management cannot be performed when it is actually necessary. In the case of communication interruption, field data stored in the database are lost, and data at an important point in time may go missing; this causes a decrease in the reliability of the stored data. Therefore, in this study, wireless communication using the Internet of Things (IoT) communication network of the 4th industrial technology is installed in the prototype to reduce wired communication construction costs, prevent resource waste and environmental damage due to communication facility construction, and prepare for communication loss.
본 논문은 다변화하고 있는 GMDSS 본연의 임무인 조난 및 긴급 안전과 병행하여 요구되고 있는 해상의 데이터통신 서비스를 위한 선박통신장비인 MF/HF, VHF, Inmarsat 위성통신 등 기존 탑재 장비들의 기능적 한계와 서비스 가능성을 확인하기 위한 데이터 통신 시스템을 설계 및 구현하였으며, 통신 매체별 통신비용, 처리율, 통신 속도, 처리 가능한 서비스, 통신 가능 범위 등에 대한 성능 분석 및 평가를 실시하여 미래 해상 통신 환경에서의 GMDSS의 역할과 방향을 제시하였다.
현재 환경, 교통, 기상 등에서 광범위하게 사용되고 있는 데이터 수집 시스템에서는 임베디드 장비와 통신모듈은 분리되어 사용 되고 있다. 특히 통신 상황이 좋지 않은 원격지에서 수집된 데이터들을 전송하기 위한 데이터 수집 시스템은 구조가 복잡해지고 통신요금도 비싸다. 본 논문에서는 통신상황이 좋지 않은 원격지에서 수집된 데이터를 저렴한 위성 통신을 이용하여 오류 없이 전송할 수 있는 안정화된 시스템을 제안하고자 한다. 그리고 임베디드 보드를 포함하는 위성통신 단말기의 Third-party 프로그래밍을 통해 원격지 데이터 수집 시스템을 간단하게 구성하였다. 마지막으로 수집된 데이터를 웹 에이전트를 통하여 멀티 사용자에게 제공하는 방법도 제안하고자 한다.
TCP/IP소켓 통신을 활용하여 데이터를 송수신하는 송수신 모델에서 데이터의 크기가 작고 데이터 전송 요청이 빈번하지 않을 경우 서버와 클라이언트 간 통신 속도의 중요성은 부각되지 않지만 오늘날 대용량 데이터에 대한 전송 요청과 빈번한 데이터 전송 요청에서 송수신 모델의 통신 속도에 대한 중요성이 부각되고 있다. 본 논문은 대용량의 데이터를 전송하는 서버의 전송 구조와 데이터를 수신하는 클라이언트의 수신 구조를 변경하여 멀티 코어(이하 CMP : ChipMulti Processor) 환경에서 데이터 전송 속도에 대한 성능향상을 기대할 수 있는 보다 효율적인 TCP/IP 송수신 모델을 제안한다.
International journal of advanced smart convergence
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제4권2호
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pp.14-19
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2015
Recently, water sewage disposal facilities are able to manage real-time data collection and record management through compact broadband modem LAN switching technology. Therefore, it needs more stable and efficient facility management. So, we required practical use of environmental facilities convergence based on broadband integrated modem. In this paper, we proposed short distance wireless communication network of compact broadband modem for sewage disposal facilities. And it received data inside of water treatment facility using the two communication methods (IEEE802.11x and IEEE802.15.4x). Then, our proposed an data-flow control algorithm of wireless network technology will prioritize processing data when emergency happen through collecting data, analysis data and processing. Lastly, we proved usefulness by experiment and simulation analysis.
본 논문에서는 과학 데이터 특성을 고려한 아카이브 시스템 설계를 위한 Data Curation Profile을 분석한다. Data Curation Profile은 생명과학데이터, 천문우주 데이터, 지질 데이터화학데이터, 사회과학데이터 등과 같은 13개의 과학데이터로 이루어져 있다. 13개의 과학데이터의 분석된 내용을 바탕으로 아카이브 시스템 설계시 고려해야 할 과학데이터 특성을 도출하고 이를 아카이브 요소 기술과 연계한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권2호
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pp.209-218
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2009
In a wireless sensor network(WSN) each sensor node deals with numerous sensing data elements. For the sake of energy efficiency and network lifetime, sensing data must be handled effectively. A technique used for this is data aggregation. Sending/receiving data involves numerous steps such as MAC layer control packet handshakes and route path setup, and these steps consume energy. Because these steps are involved in all data communication, the total cost increases are related to the counts of data sent/received. Therefore, many studies have proposed sending combined data, which is known as data aggregation. Very effective methods to aggregate sensing data have been suggested, but there is no means of deciding how long the sensor node should wait for aggregation. This is a very important issue, because the wait time affects the total communication cost and data reliability. There are two types of data aggregation; the data counting method and the time waiting method. However, each has weaknesses in terms of the delay. A hybrid method can be adopted to alleviate these problems. But, it cannot provide an optimal point of aggregation. In this paper, we suggest a stochastic-based data aggregation scheme, which provides the cost(in terms of communication and delay) optimal aggregation point. We present numerical analysis and results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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