The objective of this paper describes the design of MapReduce over Peer-to-Peer network for dynamic environments applications. MapReduce is a software framework used for Cloud Computing which processing large data sets in a highly-parallel way. Based on the Peer-to-Peer network character which node failures will happen anytime, we focus on using a DHT routing protocol which named Pastry to handle the problem of node failures. Our results are very promising and indicate that the framework could have a wide application in P2P network systems while maintaining good computational efficiency and scalability. We believe that, P2P networks and parallel computing emerge as very hot research and development topics in industry and academia for many years to come.
In real time applications, due to their effective cost and small size, wireless networks play an important role in receiving particular data and transmitting it to a base station for analysis, a process that can be easily deployed. Due to various internal and external factors, networks can change dynamically, which impacts the localisation of nodes, delays, routing mechanisms, geographical coverage, cross-layer design, the quality of links, fault detection, and quality of service, among others. Conventional methods were programmed, for static networks which made it difficult for networks to respond dynamically. Here, machine learning strategies can be applied for dynamic networks effecting self-learning and developing tools to react quickly and efficiently, with less human intervention and reprogramming. In this paper, we present a wireless networks survey based on different machine learning algorithms and network lifetime parameters, and include the advantages and drawbacks of such a system. Furthermore, we present learning algorithms and techniques for congestion, synchronisation, energy harvesting, and for scheduling mobile sinks. Finally, we present a statistical evaluation of the survey, the motive for choosing specific techniques to deal with wireless network problems, and a brief discussion on the challenges inherent in this area of research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.9
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pp.3138-3150
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2021
Multimedia services on the Internet are continuously increasing. Accordingly, the demand for a technology for efficiently delivering multimedia traffic is also constantly increasing. The multicast technique, that delivers the same content to several destinations, is constantly being developed. This technique delivers a content from a source to all destinations through the multicast tree. The multicast tree with low cost increases the utilization of network resources. However, the finding of the optimal multicast tree that has the minimum link costs is very difficult and its calculation complexity is the same as the complexity of the Steiner tree calculation which is NP-complete. Therefore, we need an effective way to obtain a multicast tree with low cost and less calculation time on SDN-based smart network platforms. In this paper, we propose a new multicast tree generation algorithm which produces a multicast tree using an agent trained by model-based meta reinforcement learning. Experiments verified that the proposed algorithm generated multicast trees in less time compared with existing approximation algorithms. It produced multicast trees with low cost in a dynamic network environment compared with the previous DQN-based algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.4
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pp.1275-1292
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2021
As a fine-grained classification problem, aspect-level sentiment classification predicts the sentiment polarity for different aspects in context. To address this issue, researchers have widely used attention mechanisms to abstract the relationship between context and aspects. Still, it is difficult to effectively obtain a more profound semantic representation, and the strong correlation between local context features and the aspect-based sentiment is rarely considered. In this paper, a hybrid attention capsule network for aspect-level sentiment classification (ABASCap) was proposed. In this model, the multi-head self-attention was improved, and a context mask mechanism based on adjustable context window was proposed, so as to effectively obtain the internal association between aspects and context. Moreover, the dynamic routing algorithm and activation function in capsule network were optimized to meet the task requirements. Finally, sufficient experiments were conducted on three benchmark datasets in different domains. Compared with other baseline models, ABASCap achieved better classification results, and outperformed the state-of-the-art methods in this task after incorporating pre-training BERT.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.5
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pp.119-128
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2024
The moveable ad hoc networks are untrustworthy and susceptible to any intrusion because of their wireless interaction approach. Therefore the information from these networks can be stolen very easily just by introducing the attacker nodes in the system. The straight route extent is calculated with the help of hop count metric. For this purpose, routing protocols are planned. From a number of attacks, the wormhole attack is considered to be the hazardous one. This intrusion is commenced with the help of couple attacker nodes. These nodes make a channel by placing some sensor nodes between transmitter and receiver. The accessible system regards the wormhole intrusions in the absence of intermediary sensor nodes amid target. This mechanism is significant for the areas where the route distance amid transmitter and receiver is two hops merely. This mechanism is not suitable for those scenarios where multi hops are presented amid transmitter and receiver. In the projected study, a new technique is implemented for the recognition and separation of attacker sensor nodes from the network. The wormhole intrusions are triggered with the help of these attacker nodes in the network. The projected scheme is utilized in NS2 and it is depicted by the reproduction outcomes that the projected scheme shows better performance in comparison with existing approaches.
In an infrastructure-based wireless network, an access point is used for all communications among mobile devices. However, when a mobile device moves into a dead Bone, a connectivity disruption between the mobile device and the access point occurs. Such connectivity disruption consequently leads to another connectivity disruption between the mobile device moving toward the dead zone and other wireless-enabled devices located within the area of the infrastructure-based wireless network. To cope with the connectivity disruption in the infrastructure-based wireless network the ad hoc network that dynamically forms a network without any preexisting communication infrastructure needs to be set up to provide seamless connections among mobile devices. In this paper, we propose the DNSQ-MAC (Dynamic Network State aware QoS-Medium Access Control) technique that meets the deadlines of MAC frames forwarded over hop-by-hop multipaths and guarantees the QoS performance of an ad hoc-based wireless network. Mobile devices incorporating the DNSQ-MAC technique are capable of adjusting to the new dynamic network status in order to enhance the QoS performance in the ad hoc-based wireless network. A case study which exploits the Qualnet simulator shows that the proposed DNSQ-MAC technique can guarantee the deadlines of MAC frames forwarded over hop-by-hop multipaths and enhance the QoS performance of various routing protocols and packet schedulers running on the network layer above the MAC layer.
In mobile ad hoc networks, most of on demand routing protocols such as DSR and AODV do not deal with traffic load during the route discovery procedure. To solve the congestion and achieve load balancing, many protocols have been proposed. However, the existing load balancing schemes has only considered avoiding the congested route in the route discovery procedure or finding an alternative route path during a communication session. To mitigate this problem, we have proposed a new scheme which considers the packet bursting mechanism in congested nodes. The proposed packet bursting scheme, which is originally introduced in IEEE 802.11e QoS specification, is to transmit multiple packets right after channel acquisition. Thus, congested nodes can forward buffered packets promptly and minimize bottleneck situation. Each node begins to transmit packets in normal mode whenever its congested status is dissolved. We also propose two threshold values to define exact overloaded status adaptively; one is interface queue length and the other is buffer occupancy time. Through an experimental simulation study, we have compared and contrasted our protocol with normal on demand routing protocols and showed that the proposed scheme is more efficient and effective especially when network traffic is heavily loaded.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.550-554
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2002
In this paper, we design the CORBA-based Mobile-Agent Model (CMAM) which has the capability of the efficient work processing in distributed environment through sensing network traffic and searching the optimal path for migration nodes of mobile agent. In case existing mobile agent model is given various works from user, the network overhead and traffic are increased by increasing of execution module size. Also, if it happens a large quantity of traffics due to migration of nodes according to appointment of the passive host(node) muting schedule by user, it needs much cost for node search time by traffic. Therefore, in this paper, we design a new mobile agent model that assures the reliability of agent's migration through dynamic act on the specific situation according to appointment of the active routing schedule and can minimize agent's work processing time through optimal path search. The proposed model assigns routing schedule of the migration nodes actively using an extended MAFFinder. Also, for decreasing overhead of network by agent's size, it separated by mobile agent including oかy agent calling module and push agent with work executing module based on distributed object type of CORBA. Also, it can reduce the required time for round works of mobile agent through the optimal path search of migration nodes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.13
no.10
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pp.2004-2010
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2009
The characteristic of the backbond for distribution service in WMNs(Wireless Mesh Networks) is that WMNs has multiple links connected to mesh points and dynamic routing protocol such as AODV to establish routing paths. When the terminal is communicating with the service through new AP, mobile nodes can resume communication by setting only the link between new AP and mobile node in the case of existing WLANs, but WMNs needs path establishment process in multihop networks. Our goal in this paper is to support the seamless communication service by eliminating path establishment delay in WMNs. We present the method that eliminates the handover latency by predicting the location of handover using GPS information and making the paths to their destination in advance. We implement mesh nodes using embedded board that contains proposed handover method and evaluate performance of handover latency. Our experiment shows that handover delay time is decreased from 2.47 to 0.05 seconds and data loss rate is decreased from 20~35% in the existing method to 0~10% level.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.7
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pp.1312-1318
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2006
One of the common services of telematics is the car navigation that finds the shortest path from source to target. Until now, some routing algorithms of the car navigation do not consider the real-time traffic information and use the static shortest path algorithm. In this paper, we prosed the method to predict the traffic flow in the future. This prediction combines two methods. The former is an accumulated speed pattern, which means the analysis results for all past speeds of each road by classfying the same day and the same time inteval. The latter is the Kalman filter. We predicted the traffic flows of each segment by combining the two methods. By experiment, we showed our algorithm gave better precise predicition than only using accumulated speed pattern that is used commonly. The result can be applied to the car navigation to support a dynamic shortest path. In addition, it can give users the travel information to avoid the traffic congestion areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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