KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권11호
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pp.3892-3912
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2021
The recent rapid growth of mobile network traffic places multi-access edge computing in an important position to reduce network load and improve network capacity and service quality. Contrasting with traditional mobile cloud computing, multi-access edge computing includes a base station cooperative cache layer and user cooperative cache layer. Selecting the most appropriate cache content according to actual needs and determining the most appropriate location to optimize the cache performance have emerged as serious issues in multi-access edge computing that must be solved urgently. For this reason, a cache placement algorithm based on comprehensive utility in big data multi-access edge computing (CPBCU) is proposed in this work. Firstly, the cache value generated by cache placement is calculated using the cache capacity, data popularity, and node replacement rate. Secondly, the cache placement problem is then modeled according to the cache value, data object acquisition, and replacement cost. The cache placement model is then transformed into a combinatorial optimization problem and the cache objects are placed on the appropriate data nodes using tabu search algorithm. Finally, to verify the feasibility and effectiveness of the algorithm, a multi-access edge computing experimental environment is built. Experimental results show that CPBCU provides a significant improvement in cache service rate, data response time, and replacement number compared with other cache placement algorithms.
일상 생활에서 매일 다른 뉴스가 보도되듯이 우리 주변에서 발생되는 데이터의 양은 엄청나다고 할 수 있다. 이런 데이터에는 개인적인 것도 있지만, 날씨나 교통 정보와 같이 모든 사람들에게 공통적인 것도 존재한다. 본 논문은 이런 정보를 효과적이며, 신속하게 사용하기 위해 공공데이터를 활용한 정보전달에 관해 연구로서, 공공데이터와 API기술을 바탕으로 한 오픈API에 대해 조사하였다. 이를 바탕으로 일상생활에서 쉽게 활용 가능한 오픈API를 사용하여 정보를 전달하는 방법을 설명하고, 이를 응용하여 다양한 오픈API를 활용하여 정보를 전달하는 방안을 제시한다. 제시된 방법을 사용하여 공공데이터를 활용한다면 보다 쉽고 정확한 정보를 전달할 수 있으므로 다양한 분야에 응용이 가능할 것으로 생각한다.
The white plume from the cooling tower can be generated by mixing between discharging hot and humid air and cold air outside. This causes various problems such as icing, traffic disturbances, and fire factors in the vicinity, moreover it can also damage the image of a company. Various methods can be used to prevent white plume, one of them is to install a heat exchanger at the outlet of the cooling tower so that the heat exchanger transfers as much heat as possible to lower the temperature. Therefore the air flow path in the cooling tower should be optimized. Installation of the filler can be used to make the air flow better, thus we investigate the effect of filler on the air flow using CFD method. The pressure and velocity profile in the cooling tower could be acquired by the calculations. The filler made the velocity of the air entering the heat exchanger uniform this was because high flow resistance of the filler suppresses the generation of eddy in the cooling tower. But the total air pressure drop increased about 2 times with filler because the pressure drop by the filler accounted for about 60% of the total pressure drop.
Along with the advancement of deep learning technology, securing high-quality dataset for verification of developed technology is emerging as an important issue, and developing robust deep learning models to the domestic road environment is focused by many research groups. Especially, unlike expressways and automobile-only roads, in the complex city driving environment, various dynamic objects such as motorbikes, electric kickboards, large buses/truck, freight cars, pedestrians, and traffic lights are mixed in city road. In this paper, we built our dataset through multi camera-based processing (collection, refinement, and annotation) including the various objects in the city road and estimated quality and validity of our dataset by using YOLO-based model in object detection. Then, quantitative evaluation of our dataset is performed by comparing with the public dataset and qualitative evaluation of it is performed by comparing with experiment results using open platform. We generated our 2D dataset based on annotation rules of KITTI/COCO dataset, and compared the performance with the public dataset using the evaluation rules of KITTI/COCO dataset. As a result of comparison with public dataset, our dataset shows about 3 to 53% higher performance and thus the effectiveness of our dataset was validated.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1708-1734
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2022
In the development of logistics system, the breakthrough of important technologies such as technology platform for logistics information management and control is the key content of the study. Based on Javascript and JQuery, the logistics system realizes real-time monitoring, collection of historical status data, statistical analysis and display, intelligent recommendation and other functions. In order to strengthen the cooperation of warehouse storage, enhance the utilization rate of resources, and achieve the purpose of real-time and visual supervision of transportation equipment and cargo tracking, this paper studies the VNF dynamic deployment and SFC routing problem in the network load change scenario based on the logistics system. The BIP model is used to model the VNF dynamic deployment and routing problem. The optimization objective is to minimize the total cost overhead generated by each SFCR. Furthermore, the application of the SFC mapping algorithm in the routing topology solving problem is proposed. Based on the concept of relative cost and the idea of topology transformation, the SFC-map algorithm can efficiently complete the dynamic deployment of VNF and the routing calculation of SFC by using multi-layer graph. In the simulation platform based on the logistics system, the proposed algorithm is compared with VNF-DRA algorithm and Provision Traffic algorithm in the network receiving rate, throughput, path end-to-end delay, deployment number, running time and utilization rate. According to the test results, it is verified that the test results of the optimization algorithm in this paper are obviously improved compared with the comparison method, and it has higher practical application and promotion value.
본 연구에서는 교통정보 제공의 부정적 영향을 최소화하면서 VMS 통행시간 정보를 제공하기 위하여 민감도 분석을 이용하여 링크 통행시간의 변화에 따른 링크 통행량의 변화를 추정하여 총 통행시간이 최소로 될 수 있도록 도로 이용자의 통행패턴을 유도하기 위한 정보제공 전략을 제시하였다. 이러한 분석의 틀은 최근에는 게임이론으로 확장되어 생각되어지고 있다. 실험의 결과에서 제시된 통행시간 정보제공 알고리즘이 총 통행시간을 감소시킬 수 있고 시스템 최적에 근접한 통행패턴을 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다. 또한 정보 제공시 어떠한 경로의 통행시간 정보를 제공하는가가 중요한 문제가 될 수 있음을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권6호
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pp.1462-1477
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2024
With the evolving complexity of connected vehicle features, the volume and diversity of data generated during driving continue to escalate. Enabling data sharing among interconnected vehicles holds promise for improving users' driving experiences and alleviating traffic congestion. Yet, the unintentional disclosure of users' private information through data sharing poses a risk, potentially compromising the interests of vehicle users and, in certain cases, endangering driving safety. Federated learning (FL) is a newly emerged distributed machine learning paradigm, which is expected to play a prominent role for privacy-preserving learning in autonomous vehicles. While FL holds significant potential to enhance the architecture of the Internet of Vehicles (IoV), the dynamic mobility of vehicles poses a considerable challenge to integrating FL with vehicular networks. In this paper, a novel clustered FL framework is proposed which is efficient for reducing communication and protecting data privacy. By assessing the similarity among feature vectors, vehicles are categorized into distinct clusters. An optimal vehicle is elected as the cluster head, which enhances the efficiency of personalized data processing and model training while reducing communication overhead. Simultaneously, the Local Differential Privacy (LDP) mechanism is incorporated during local training to safeguard vehicle privacy. The simulation results obtained from the 20newsgroups dataset and the MNIST dataset validate the effectiveness of the proposed scheme, indicating that the proposed scheme can ensure data privacy effectively while reducing communication overhead.
연구배경 : 대기오염 물질들은 폐나 점막등으로 흡수되어 폐기능 및 건강에 여러 가지 악영향을 미칠 수 있다고 알려져 있다. 이에 저자들은 대기오염에 노출이 심하다고 생각되는 교통경찰과, 비 교통경찰을 비교하여 대기오염이 교통경찰의 폐기능과 혈중 CO-Hb농도에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 2001년 5월부터 2002년 8월까지 본원외래를 방문한 현직 교통경찰 329명과, 비 교통경찰 130명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 각각의 군에서 폐기능 검사 및 정맥혈을 채취하여 CO-Hb농도를 측정하였으며, 심전도, 소변검사, 일반혈액검사, 생화학검사, 흉부방사선 검사를 시행하고 다음과 같은 결과를 얻었다. 결 과 : $FEV_1(%)$은 교통경찰군과 비 교통경찰군이 각각 $97.1{\pm}0.85%$, $105.7{\pm}1.21%$로, 교통경찰군이 통계적으로 유의하게 낮았다(p<0.05). FVC(%) 역시 교통경찰군과 비 교통경찰군이 각각 $94.6{\pm}0.67%$, $102.1{\pm}1.09%$로 교통경찰군이 유의하게 낮았다(p<0.05). 혈중 CO-Hb수치(%)는 교통경찰군과 비 교통경찰군이 각각 $2.4{\pm}0.06%$, $1.8{\pm}0.08%$로 교통경찰군이 유의하게 높았다(p<0.05). 폐기능 및 혈중 CO-Hb농도에 영향을 미칠수 있는 교란변수들(연령, 흡연량)을 보정하여 공분산분석(ANCOVA)을 실시한 결과, 교통경찰군이 비 교통경찰군에 비해 FVC(%), $FEV_1(%)$가 유의한 감소를 보였으며 (각각 p=0.0001, p=0.0005), 혈중 CO-Hb수치는 교통경찰군이 비 교통경찰군에 비해 유의한 증가를 보였다(p=0.0016). 결 론 : 이러한 결과로 교통경찰과 비 교통경찰에서 측정한 폐기능에 유의한 차이를 보이고, CO-Hb농도에도 영향을 미칠 수 있을 것으로 보여, 대기오염이 인체의 폐기능에 영향을 줄 수 있음을 추정할 수 있으나, 이에 관한 직접적인 연관관계를 파악하기 위해서는 전향적 코호트 연구가 필요할 것으로 사료된다.
최근 분산 서비스거부 공격에 대한 피해사례가 증가하면서 빠른 탐지와 적절한 대응 메커니즘에 대한 필요성이 대두되었다. 그러나 지금까지 제안된 기존 보안 메커니즘은 이러한 공격들에 대해 충분한 대응책을 제공하지 못하고, 일부 공격에만 유효하거나 공격의 일부 변형에도 취약점을 갖고 있다. 그러므로 본 논문에서는 최신의 분산 서비스거부 공격 유형 잘 분류해 낼 수 있고, 기존 공격의 변형이나 새로운 공격에도 탐지 가능하도록 데이타 마이닝 기법을 이용한 탐지 구조를 제안한다. 이 탐지 구조는 이미 발견된 공격을 유형별로 분류할 수 있도록 모델링하는 오용탐지모듈과, 공격의 일반적인 특성을 이용 하여 새로운 유형의 공격을 발견할 수 있도록 모델링하는 이상탐지모듈로 구성되어 있다. 이렇게 오프라인으로 생성된 탐지 모델을 통해 실시간 트래픽 데이타를 이용한 탐지 구조를 갖고 있다. 본 논문에서는 실제 네트워크의 상황을 잘 반영시켜 모델링을 하고 시험하기 위해 실제 네트워크에서 사용중인 액세스 라우터에서 NetFlow 데이타를 수집하여 이용하였다. NetFlow는 많은 전처리 과정 없이 플로우 기반의 통계 정보를 제공하므로 분산 서비스거부 공격 분석에 유용한 정보를 제공한다. 또한 공격 트래픽을 수집하기 위하여 잘 알려진 공격 툴을 이용하여 실제 공격 트래픽에 대한 해당 액세스 라우터에서의 공격 NetFlow 데이타를 수집하였다. 시험 결과, 이러한 트래픽을 이용하여 두가지 데이타 마이닝 기법을 결합한오용탐지모듈의 높은 탐지율을 얻을 수 있었고, 새로운 공격에 대한 이상탐지모듈의 탐지 가능성을 입증할 수 있었다., 10kg/10a 파종에서 바랭이, 명아주, 별꽃, 12kg/10a 파종에서는 명아주, 바랭이, 새포아풀 순위였다. 이상의 시험결과를 볼 때, 제주지역에서의 Creeping bent-grass의 적정 파종량은 10kg/10a으로 판단된다.$\cdot$하순에 조파하는 것이 바람직할 것으로 판단된다.d real time PCR을 이용하여 DBP 유전자를 증폭하는 새로운 방법으로 말라리아를 Semi-quantitative 하게 검출할 수 있음을 보였다.C로 확인 결과 retention time 3.36에 single peak를 나타내 단일 물질임을 확인할 수 있었다. 분리된 활성물질을 GC-MS(m/z)로 분석한 결과 m/z 222에서 base peak로 나타났으며 이 spectrum으로 NIST library 검색을 실시 한 결과, $C_{12}H_{14}O_4$의 diethyl phtalate로 시사되었다. C-NMR과 1H-NMR을 실시한 결과 참비름에서 분리한 물질은 구조식 $C_{12}H_{14}O_6$인 diethyl phtalate로 동정되었다. 특히 노인인구의 비율이 높은 읍면지역 및 섬지역의 음주문화는 주로 식사를 하면서 반주로 마시는 경우가 많아 음주가 일상화 되어 있다고할 수 있다. 따라서 음주로 인한 질병 예방이나 치료를 목적으로 건강식품을 섭취한다는 인식은 하지 않고 있다. 본 연구결과 통영시에 포함되어 있는 읍면 및 섬지역은 노령화가 가속화되고 있으며,도시의 생활권에서 벗어나 의료혜택을 충분히 받지 못하는 열악한 환경에 놓여 있는 실정 이다
사용자최적통행배정모형과 확률적 사용자최적통행배정모형에서 통행배정의 기준이 되는 경로의 통행시간은 일반적으로 경로를 구성하는 링크 통행시간과 교차로에서 발생하는 회전지체의 합으로 계산된다. 이러한 통행배정방식에는 운전자의 통행행태가 결정되는 주요원인이 될 수 있는 운전자의 실제적 경로인지과정 및 선택과정이 반영되지 않아 편향된 배정결과가 도출되는 가능성이 존재한다. 확률적 사용자최적통행배정모형에서 링크의 통행시간에 대한 통행분포함수로 가정하여 경로인지비용을 반영하려는 노력은 있었으나, 프로빗(Probit) 모형의 단전된 통행시간분포 함수 또는 로짓(Logit)모형의 링크통행시간의 독립성과 같은 이론적으로 불합리한 가정에 의존하여 시도되었지 경로인지비용 반영에 대한 근본적인 결실은 아니었다. 사용자최적통행배정모형에서 경로인지비용을 반영하지 못했던 가장 중요한 이유는 출발지, 도착지, 경로, 링크에 따라 각기 상이한 통행인지비용의 계산 값이 도출되기 때문이다. 따라서 최적의 경로를 선택하기 위해서는 각 기종점을 연결하는 모든 경로의 통행시간을 비교해야 하는 경로열거문제가 대두되며, 교통망의 규모가 증가됨에 따라 지수적으로 증가하는 경로의 수는 계산을 실패하게 되는 원인이 된다. 본 연구에서는 출발지와 목적지 간에 경로를 열거하지 않고 사용자 최적 통행배정모형에 경로인지비용을 반영하는 방안 을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서 제안하는 방안은 경로의 최소단위를 링크로 정의하고 링크표지기반 최적경로 탐색알고리즘에서 두 링크의 탐색을 진행하면서, 이미 출발지에서 탐색이 진행된 부분경로와의 비교를 통해 경로의 인지비용이 통행비용에 내재되는 방법이다. 종양(2군)으로 나누어 보면 악성 진단율은 각각 37%와 11.6%로 현저한 차이가 있었다. 이들중 조직학적 진단이 가능 하였던 9예의 경우 세포 병리 진단율은 각각 50%(1군)와 20%(2군)로 역시 현저한 차이가 있었다 임상진단이 양성 질환 이었던 예들은 전예에서 세포 병리학적으로 양성으로 진단되어 담즙 세포 병리검사의 임상진단과의 일치율은 27.6%, 특이도는 100%이었다. 이상으로 이 담즙세포 검사의 악성 진단율은 그리높지 않으나, 경피 경간 담즙 배출술로 환자의 증상을 완화 시키면서 부수적으로 진단도 얻을 수 있는 유용한 방법이라 하겠고, 그중 담도유래의 종양군에서 외인성으로 담도를 압박하게 되는 종양군에 비해 현저히 높은 진단율을 보였다.일 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다. did not showed any characterized sign of acute or subacute liver damage or intestine lesion. So it is supposed that there is not any tocixants originated from some molds in fermented Korean domestic Meju which is prepared traditionally in winter.의 배설량은 10배 정도 증가하게 되어 진동만의 오염부하를 가중하게 된다. 진동만은 여름철 빈산소수괴 및 적조가 빈번하게 발생하고 있으므로 미더덕 양식장을 새로이 시설할 경우 오염부하가 가중될 것으로 판단되어, 앞으로 진동만의 양식장 수용능력을 파악하여 적정량의 양식물량이 시설되어야 할 것이다.25 psu에서 가장 높게 나타났다.인
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[게시일 2004년 10월 1일]
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