이븐 연결망은 고장허용 다중컴퓨터에 대한 하나의 모형으로 제안된 연결망으로, 간단한 라우팅 알고리즘, 최대고장허용도, 노드 중복 없는 경로와 같은 여러 가지 유용한 성질과 알고리즘들이 분석되었다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘과 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 최적임이 증명되었다. 하지만 아직까지 이븐 연결망에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 기법은 소개되지 않았다. 에지 중복 없는 스패닝 트리는 상호연결망의 고장허용도의 성능 향상과 효율적인 방송 기법을 분석하기 위해서 사용되는 매우 유용한 기법이다. 기존에 발표된 라우팅 알고리즘 또는 노드 중복 없는 경로를 구성하는 알고리즘은 라우팅 또는 노드 중복 없는 경로를 위한 알고리즘으로 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하기 위해 적용될 수 없는 알고리즘이다. 본 논문에서는 이븐 연결망 $E_d$에서 에지 중복 없는 스패닝 트리를 구성하는 알고리즘을 제안한다.
최근 WDM 기술을 적용한 광네트워크에서 중계 노드로 광크로스커넥터를 적용함으로써, 중계 노드에서 트래픽 병목 현상에 의해 지연이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 EN(Edge Node)간 단일 홉을 갖는 다중링 유형의 다파장 레이블 기반의 광패킷 네트워크 구조를 제안하였다. 제안한 방식에서 이용되는 광패킷 구성 방법과 다파장 레이블을 이용하여 다중링 기반의 광네트워크를 구성 할 경우, 단일 Optical 대역과 다중 Optical 대역을 이용하여 구성 가능함을 제시하고, 두 방식의 특성을 비교 분석하였다. 이때, EN의 출력에서 광패킷 충돌이 발생하여 광패킷 손실이 발생하는데 이 문제를 해결하기 위해 광패킷을 정적 및 동적으로 타임 슬롯에 할당하는 방안을 제시함으로써 패킷 충돌 회피가 가능함을 분명히 하였다. 그리고 제안한 방식에서 지연은 EN에서만 발생하므로 CN(Core Node)에 의한 지연은 발생하지 않는다. 따라서 본 방식에서 제안한 광네트워크에 대해 EN의 패킷 손실 특성과 호손율, 지연 특성을 분석하고, 본 방식의 우수성과 실현 가능성을 나타냈다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권12호
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pp.4682-4705
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2020
The Unmanned Aerial Vehicles (UAV) networks consisting of low-cost UAVs are very vulnerable to smart jammers that can choose their jamming policies based on the ongoing communication policies accordingly. In this article, we propose a novel cloud and edge-aided mobile communication scheme for low-cost UAV network against smart jamming. The challenge of this problem is to design a communication scheme that not only meets the requirements of defending against smart jamming attack, but also can be deployed on low-cost UAV platforms. In addition, related studies neglect the problem of decision-making algorithm failure caused by intermittent ground-to-air communication. In this scheme, we use the policy network deployed on the cloud and edge servers to generate an emergency policy tables, and regularly update the generated policy table to the UAVs to solve the decision-making problem when communications are interrupted. In the operation of this communication scheme, UAVs need to offload massive computing tasks to the cloud or the edge servers. In order to prevent these computing tasks from being offloaded to a single computing resource, we deployed a lightweight game algorithm to ensure that the three types of computing resources, namely local, edge and cloud, can maximize their effectiveness. The simulation results show that our communication scheme has only a small decrease in the SINR of UAVs network in the case of momentary communication interruption, and the SINR performance of our algorithm is higher than that of the original Q-learning algorithm.
Given an undirected network with a set of source-sink pairs, we are assumed to get a benefit if a pair of source and sink nodes are connected. The k-edge survivability of a network is defined as the total benefit secured after arbitrarily selected k edges are destroyed. The problem of computing k-edge survivability is known to be NP-hard and has applications of evaluating the survivability or vulnerability of a network. In this paper, we consider the k-edge survivability problem restricted to ring networks and develop an algorithm to solve it in O($n^3$|K|) time where n is the number of nodes and K is the set of source-sink pairs.
This paper proposes a method to recognize the noisiness of road images connected with the extraction of lane-related information in order to prevent the usage of erroneous information. The proposed method uses a fuzzy neural network(FNN) with the back-Propagation loaming algorithm. The U decides road images good or bad with respect to visibility of lane marks on road images. Most input parameters to the FNN are extracted from an edge distribution function(EDF), a function of edge histogram constructed by edge phase and norm. The shape of the EDF is deeply correlated to the visibility of lane marks of road image. Experimental results obtained by simulations with real images taken by various lighting and weather conditions show that the proposed method was quite successful, providing decision-making of noisiness with about 99%.
In the upcoming post-app era, real-time, intelligent and immersive services such as autonomous vehicles, virtual secretaries, virtual reality, and augmented reality are expected to dominate. However, there is a growing demand for new networking and computing infrastructure capabilities because existing physical connection-oriented networks and centralized cloud-based service environments have inherent limitations to effectively accommodate these services. To this end, research on intelligent edge network computing technology is underway to analyze the contextual situation of human and things and to configure the service environment on the network edge so that the application services can be performed optimally. In this article, we describe the technology issues for edge network intelligence and introduce related research trends.
In the age of IoT, in which everything is connected to a network, there have been increases in the amount of data traffic, latency, and the risk of personal privacy breaches that conventional cloud computing technology cannot cope with. The idea of edge computing has emerged as a solution to these issues, and furthermore, the concept of ultra-low power edge intelligent semiconductors in which the IoT device itself performs intelligent decisions and processes data has been established. The key elements of this function are an intelligent semiconductor based on artificial intelligence, connectivity for the efficient connection of neurons and synapses, and a large-scale spiking neural network simulation framework for the performance prediction of a neural network. This paper covers the current trends in ultra-low power edge intelligent semiconductors including issues regarding their technology and application.
Recently, as indoor activities increase due to the spread of infectious diseases, the metaverse is attracting attention. Metaverse refers to content in which the virtual world and the real world are closely related, and its representative platform technology is VR(Virtual Reality). However, since VR hardware is difficult to access in terms of cost, the concept of streaming-based cloud VR has emerged. This study proposes a server configuration and deployment method in an edge network when metaverse content involving multiple users operates based on cloud VR. The proposed algorithm deploys the edge server in consideration of the network and computing resources and client location for cloud VR, which requires a high level of computing resources while at the same time is very sensitive to latency. Based on simulation, it is confirmed that the proposed algorithm can effectively reduce the total network traffic load regardless of the number of applications or the number of users through comparison with the existing deployment method.
The 5G MEC (Multi-access Edge Computing) technology offers network and computing functionalities that allow application services to improve in terms of network delay, bandwidth, and security, by locating the application servers closer to the users at the edge nodes within the 5G network. To offer its interoperability within various networks and user equipment, standardization of the 5G MEC technology has been advanced in ETSI, 3GPP, and ITU-T, primarily for the MEC platform, transport support, and MEC federation. This article offers a brief review of the standardization activities for 5G MEC technology and the details about the system architecture and functionalities developed accordingly.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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