본 논문에서는 요부 초음파 영상에서 퍼지 C-Means 클러스터링을 이용한 양자화 기법을 제안한다. 제안된 방법은 초음파 영상에서 나타난 명암도를 이용하여 n개의 그룹으로 클러스터링한다. 그리고 각클러스터의 중심 값을 기준으로 정렬한 뒤, 각 그룹에 지정된 색상을 요부 초음파 영상에 나타낸다. 본 논문에서 제안하는 기법과 히스토그램 기반 양자화 기법에 대해 15장의 요부 초음파 영상에 적용한 결과, 본 논문에서 제안된 양자화 방법이 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 셀룰러 이동통신 시스템에서 협력적으로 신호를 전송하는 기지국 집합인 클러스터를 효율적으로 생성하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 선택된 클러스터 내 기지국들과 협력적 전송이 가능한 후보 기지국들 중 협력 전송에 참여시 가중합 전송률 측면에서 최대의 이득을 줄 수 있는 기지국들을 순차적으로 선택하여 클러스터에 포함하는 방식을 사용한다. 특히 제안방식에서는 시스템 운용과 구현 측면에서의 복잡도를 고려하여 특정 협력 전송 클러스터에 포함될 수 있는 기지국의 개수를 제한하며, 또한 채널 환경의 변화에 따라 클러스터 조합이 다이나믹하게 변경됨을 특징으로 한다. 기존의 비협력 전송 방식 및 고정된 클러스터 방식과의 컴퓨터 시뮬레이션을 활용한 비교를 통해 순차적 선택 기반 클러스터 형성 방식이 특히 평균 전송률 측면의 하위 사용자 성능을 향상시키는 효과가 있음을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 입증한다.
지역 기반 D2D 광고를 위하여 소스 단말은 인근에 분포되어 있는 불특정 다수의 사용자들에게 광고를 전송한다. 유효 범위 내에 사용자들이 무작위로 균일하게 분포되어 있는 경우, 광고 확산을 위하여 적절하게 목표지역을 설정하는 것은 매우 어려운 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 기대최대화 기반 사용자 클러스터링을 이용한 D2D 광고 확산 알고리즘을 제안한다. 각 클러스터로 분류된 사용자들의 분포는 주성분을 통해 예측할 수 있다. 즉, 각 클러스터의 주성분을 이용하여 광고 확산을 위한 목표지역 및 확산 경로를 설정할 경우 예측한 사용자 분포를 따라 광고가 확산되는 효과를 기대할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 전체 사용자 수 대비 광고를 수신한 사용자 수의 비율을 의미하는 포함확률과 사용자 당 평균 광고 수신 수에 대해 비교 분석한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권7호
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pp.2972-2991
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2016
WLAN is the best choice in the place where complex network is hard to set up. Intelligent terminals are more and more assembled in some areas now. However, according to IEEE 802.11n/802.11ac, the access-point (AP) can only serve one user at a single frequency channel. The spectrum efficiency urgently needs to be improved. In theory, AP with multi-antenna can serve multiple users if these users do not interfere with each other. In this paper, we propose a user clustering scheme that could achieve multi-user selection through the mutual cooperation among users. We focus on two points, one is to achieve multi-user communication with multiple antennas technique at a single frequency channel, and the other one is to use a way of distributed users' collaboration to determine the multi-user selection for user clustering. Firstly, we use the CSMA/CA protocol to select the first user, and then we set this user as a source node using users' cooperation to search other proper users. With the help of the users' broadcast cooperation, we can search and select other appropriate user (while the number of access users is limited by the number of antennas in AP) to access AP with the first user simultaneously. In the network node searching, we propose a maximum degree energy routing searching algorithm, which uses the shortest time and traverses as many users as possible. We carried out the necessary analysis and simulation to prove the feasibility of the scheme. We hope this work may provide a new idea for the solution of the multiple access problem.
수많은 기업체, 기관, 개인 사용자가 대규모 DDos(Distributed Denial of Service)공격에 의한 피해에 노출되고 있다. DDoS 공격은 좀비PC라 불리는 수많은 컴퓨터들과 계층적 지령구조를 좀비PC들을 제어하는 네트워크인 봇넷을 통하여 수행된다. 통상의 악성코드 탐지 소프트웨어나 백신은 멀웨어를 탐지하기 위해서 사전에 심층 분석을 통한 멀웨어 시그니처를 밝혀야 하며, 이를 탐지 소프트웨어나 백신에 업데이트하여야 한다. 이 과정은 방대한 시간과 비용이 소모된다. 본고에서는 인공신경망 모델을 이용하여 주기적인 시그니처 사전 업데이트가 필요 없는 봇넷 탐지기법을 제안한다. 제안하는 인공신경망 모델은 Word2Vec과 가속화 계층적 밀집도 기반 클러스터링을 활용한다. 제안기법의 봇넷 탐지성능은 CTU-13 데이터셋을 이용하여 평가하였다. 성능평가 결과, 분류 정확도 99.9%로 기존 방법에 비해 우수한 멀웨어 탐지율을 보인다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터링에서 저장공간을 최소화하기 위해서는 URL 해싱기법을 가진 Layer 7 부하분산기가 필요하다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 4 부하분산기는 TCP 또는 UDP와 같은 트랜스포트 계층에서 컨텐츠 내용을 확인하지 않고 사용자 요청들을 똑같은 컨텐츠를 가진 서버들에게 분배한다. 서버 클러스터 앞단에 위치한 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하여 요청 컨텐츠 유형에 따라 해당되는 서버들에게 분배한다. Layer 7 부하분산기를 이용하면 서버들이 배타적으로 각기 다른 컨텐츠를 가지게 할 수 있어서 서버들 저장공간을 최소화할 수 있으며 전체 클러스터 성능을 향상할 수 있다. 그러나 Layer 7 부하분산기는 응용계층에서 사용자 요청을 분석하는데 요구되는 큰 처리 부담으로 인해 Layer 4 부하분산기와 다르게 확장성이 제한된다. 본 논문에서는 그 확장성 제한을 극복하기 위해서 분산형 Layer 7 부하분산기를 제안한다. 종래의 방법에서는 한 대의 Layer 7 부하분산기 를 사용하는데 본 논문에서 제안한 방법에서는 서버 클러스터 앞에 한 대의 Layer 4 부하분산기를 설치하고 서버들에게 Layer 7 부하분산기들을 각각 설치한다. 클러스터 기반의 무선 인터넷 프록시 서버에서 종래의 방법을 리눅스기반의 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 이용하여 구현하였다. 본 논문에서 제안한 방법에서는 리눅스기반의 Layer 4 부하분산기인 IPVS를 사용하고 각 서버들에게 Layer 7 부하분산기인 KTCPVS를 설치하여 같이 동작하게 구현하였다. 실험은 16대의 컴퓨터를 사용하여 수행되었고, 실험 결과에 의하면 제안 방법이 종래 방법에 비해 서버 대수가 증가함에 따라 확장성 및 높은 성능 향상률을 가짐을 확인하였다.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
This paper describes a digital convergence platform(DCP) whice is implemented based on the MPEG-21 multimedia framework. The DCP is a newly proposed solution in this research for the convergence service of future home multimedia environment. The DCP is a common platform designed to have the feature of configurability, via means of S/W, which is needed for the convergence service of diverse digital media. A distributed peer to peer service and transaction model is also a new feature realized in the DCP using the MPEG-21 multimedia framework. A prototype DCP is implemented to verify its functions of multimedia service and transactions. The developed DCPs are networked with IP clustering storage systems for the distributed service of multimedia. Successful streaming services of the MPEG-2/4 video and audio are verified with the implemented test-bed system of the DCP.
기존의 클러스터 기반 라우팅 프로토콜들은 클러스터 외부와의 통신을 클러스터 헤드가 전담함으로써 통신 경로의 구성을 단순화하고 클러스터 헤드를 통한 데이터 통신을 가능하게 하였다. 하지만 매 라운드마다 클러스터 헤드의 재선출(re-electioin) 및 클러스터의 재구성(re-clustering)에 드는 비용을 감수해야 한다. 본 논문에서는 클러스터 헤드없이 완전히 분산된 방식으로 클러스터를 구성하여 클러스터 헤드의 재선출 및 클러스터 재구성의 비용을 줄이고, 안정적인 클러스터 구조를 바탕으로 노드 간의 P2P 통신을 지원하는 라우팅 프로토콜(Distributed Cluster-based Routing Protocol, DCRP)을 제안한다. 제안 기법은 각각의 노드가 이웃 노드와의 연결 상태를 감지하여 독립적으로 자신의 상태를 변화시킴으로써 클러스터를 구성한다. 특정 클러스터를 지나는 경로는 완전히 해당 클러스터 내의 노드들의 책임 하에서 관리되기 때문에 에너지 소모를 효율적으로 관리하고 네트워크의 크기에 따른 확장성을 보장할 수 있다. 제안 기법은 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 네트워크 구조(topology)의 안정성이 향상되고 제어 메시지의 교환과 경로 설정에 소모되는 비용이 크게 줄었음을 확인하였다.
Modern hospitals have been greatly facilitated with information technology (IT) such as hospital information system (HIS). One of the most prominent achievements is medical imaging and image data management so-called Picture Archiving and Communication Systems (PACS). Due to inevitable use of diagnostic images (such as X-ray, CT, MRI), PACS made tremendous impact not only on radiology department but also nearly all clinical departments for exchange and sharing image related clinical information. There is no doubt that better use of PACS leads to highly efficient clinical administration and hospital management. However, due to rapid and widespread acceptance of PACS storage and management of digitized image data in hospital introduces overhead and bottleneck when transferring images among clinical departments within and/or across hospitals. Despite numerous technical difficulties, financing for installing PACS is a major hindrance to overcome. In addition, a mirroring or a clustering backup can be used to maximize security and efficiency, which may not be considered as cost-effective approach because of extra hardware expenses. In this study therefore we have developed a new based on grid of distributed PACS in order to balance between the cost and network performance among multiple hospitals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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