International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권7호
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pp.109-118
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2023
Energy awareness is an essential design flaw in wireless sensor network. Clustering is the most highly regarded energy-efficient technique that offers various benefits such as energy efficiency and network lifetime. Clusters create hierarchical WSNs that introduce the efficient use of limited sensor node resources and thus enhance the life of the network. The goal of this paper is to provide an analysis of the various energy efficient clustering algorithms. Analysis is based on the energy efficiency and network lifetime. This review paper provides an analysis of different energy-efficient clustering algorithms for WSNs.
최근 웹 기반의 다양한 응용과 서비스의 제공으로 인해 HTTP 트래픽의 양이 급격하게 증가하고 있다. 따라서 안정적인 네트워크 관리를 위해서 HTTP 트래픽에 대한 분석이 필수적으로 요구된다. HTTP 트래픽을 다양한 관점에서 분석하기 위해서는 다양한 시그니쳐 기반 분석 방법 중에 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 효과적이다. 하지만 트래픽 분류 있어서 페이로드 시그니쳐 기반 방법은 고속 링크의 대용량 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 시그니쳐의 계층 구조에 기반하여 HTTP 트래픽을 다양하게 분류할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한 계층 구조의 특징을 반영하여 패턴 매칭의 처리 속도 향상을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 학내망의 실제 트래픽에 적용하여 평가한 결과, Aho-Corasick 알고리즘 보다 더 빠른 처리속도를 보일 수 있었다.
The recent rapid increase in genomic data related to many microorganisms and the development of computational tools to accurately analyze large amounts of data have enabled us to design several kinds of simulation approaches for the complex behaviors of cells. Among these approaches, dFBA (dynamic flux balance analysis), which utilizes FBA, differential equations, and regulatory events, has correctly predicted cellular behaviors under given environmental conditions. However, until now, dFBA has centered on substrate concentration, cell growth, and gene on/off, but a detailed hierarchical structure of a regulatory network has not been taken into account. The use of Boolean rules for regulatory events in dFBA has limited the representation of interactions between specific regulatory proteins and genes and the whole transcriptional regulation mechanism with environmental change. In this paper, we adopted the operon as the basic structure, constructed a hierarchical structure for a regulatory network with defined fundamental symbols, and introduced a weight between symbols in order to solve the above problems. Finally, the total control mechanism of regulatory elements (operons, genes, effectors, etc.) with time was simulated through the linkage of dFBA with regulatory network modeling. The lac operon, trp operon, and tna operon in the central metabolic network of E. coli were chosen as the basic models for control patterns. The suggested modeling method in this study can be adopted as a basic framework to describe other transcriptional regulations, and provide biologists and engineers with useful information on transcriptional regulation mechanisms under extracellular environmental change.
본 논문에서는 지능재어기법을 이용하여 이족로봇 제어기를 설계한다. 이족로봇 제어기는 복잡성을 해결하기 위해 4개 소 그룹으로 모듈화 하고, 이 모듈들은 신경망을 이용한 계층적 모듈라 신경망 (Hierarchical Mixture of Experts; HME) 기법을 도입한다. 그리고 신경망은 직접제어기법으로 이족로봇의 역 동력학을 학습한다. HME는 나무구조의 네트워크로 입출력 집합을 학습하여 출력공간에 대한 입력공간을 재분할하는 능력을 가지고 있다. EM 알고리즘을 이용한 HME는 반복적 학습을 통하여 이족로봇의 동력학을 모델링하며 HME 의 가상오차를 생성하여 이족로봇보행시 안전한 보행을 수행할 수 있는 이족로봇의 제어기를 설계한다.
멀티캐스트 라우팅은 무선 다중 홉 네트워크에서 일대다 통신을 위하여 많은 영역에서 이용되며 멀티캐스트 그룹 멤버에게 효율적이고 공평한 통신 환경을 마련한다. 하지만 그룹 멤버의 통신 관리, 각 전송 경로간의 신호간섭 등 요인은 멀티캐스트 소스 노드에게 비교적 큰 부하를 발생시키고 전체 멀티캐스팅의 효율을 저하시킨다. 본 논문에서는 "지역 기반의 계층적 멀티캐스트 라우팅 기법"이라고 하는 새로운 라우팅 기법을 제안하였다. 이 라우팅 기법은 지역 기반 라우팅 프로토콜의 속성을 기반으로 프로액티브 라우팅 기법을 지역 내부 노드 레벌의 멀티캐스팅에서, 리액티브 라우팅 기법을 지역 레벌의 경로 설정에 적용하여 설계하였다. 계층적이고 독립적인 멀티캐스팅이 서로 분리된 지역에서 작동함으로서 멀티캐스트 소스 노드의 부하를 분산시켰고 다중 경로사이의 신호 간섭을 최대한 회피하여 이상적인 멀티캐스트 전송률을 실현할 수 있었다.
In a synchronization (sync) $network^1$containing N nodes, it is shown (Theorem 1c) that an arbitrarily connected sync network & is the union of a countable set of isolated connecting sync networks${&_i,i= 1,2,.., L}, I.E., & = \bigcup_{I=1}^L&_i$ It is shown(Theorem 2e) that aconnecting sync network is the union of a set of disjoint irreducible subnetworks having one or more nodes. It is further shown(Theorem 3a) that there exists at least one closed irreducible subnetwork in $&_i$. It is further demonstrated that a con-necting sync network is the union of both a master group and a slave group of nodes. The master group is the union of closed irreducible subnetworks in $&_i$. The slave group is the union of non-colsed irre-ducible subnetworks in $&_i$. The relationships between master-slave(MS), mutual synchronous (MUS) and hierarchical MS/MUS ent-works are clearly manifested [1]. Additionally, Theorem 5 shows that each node in the slave group is accessible by at least on node in the master group. This allows one to conclude that the synchro-nization information avilable in the master group can be reliably transported to each node in the slave group. Counting and combinatorial arguments are used to develop a recursive algorithm which counts the number $A_N$ of arbitrarily connected sync network architectures in an N-nodal sync network and the number $C_N$ of isolated connecting sync network in &. EXamples for N=2,3,4,5 and 6 are provided. Finally, network examples are presented which illustrate the results offered by the theorems. The notation used and symbol definitions are listed in Appendix A.
ATM망에서 방대하고 다양한 자료를 신뢰성있게 전송하기 위해서는 경로설정 문제는 매우 중요한 요소 중의 하나이다. 그러므로 소스에서 목적지까지의 노드사이의 가능한 경로들 중 최적의 경로를 선택하는 문제에 대하여 많은 연구가 이루어 지고 있다. 특히 대규모 망으로 확장 가능하게 하는 계층적인 망구조를 가진 망에서 장애 발생 시, 기존 PNNI 라우팅에서 결정되는 복구 경로는 그룹내의 전체 점유율을 고려하지 않음으로써 그룹내의 경로 설정 시 트래픽의 집중현상이 발생하는 경우가 있다. 그러므로 계층적으로 구성된 네트워크에 대한 복구를 위하여 복구 경로 설정 시 소스와 목적노드를 동시에 포함하는 최상위 계층에서 먼저 각 그룹의 리더노드에 의해 보고된 그룹 내 평균점유율을 고려한 그룹간 경로를 설정함으로써, 기존의 PNNI라우팅 알고리즘 보다 트래픽의 집중을 최소화 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
네트워크의 발달로 인한 정보량의 증가와 모바일 디바이스의 폭넓은 보급으로, 모바일 플랫폼 상에서의 추천 서비스가 최근 각광받고 있다. 기존에 진행되었던 연구인 사용자의 선호도를 반영한 음식점 추천 시스템은 사용자의 선호도를 효과적으로 모델링 하기 위해 베이지안 네트워크를 사용하며, 음식첨 추천을 위해 계층형 분석방법(AHP)을 이용한다. 기존 시스템에서 사용했던 고정된 형태의 사용자 선호도 추론 모델은 변화하는 사용자의 선호도에 대응하지 못하며, 추론 모델을 구축하기 위해 방대한 분량의 설문조사가 선행되어야만 한다는 한계를 가졌다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하기 위해 사용자 요청 정보를 이용한 베이지안 네트워크 학습 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 모바일 디바이스와 데스크탑을 이용해 구현되었으며, 실험을 통해 제안하는 방법의 가능성을 보였다.
네트웍 관리는 메일, 화상회의, 웹, 데이터베이스 소프트웨어 등이 작동하는 네트웍 환경에서 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 데이터를 전송하는 브리지 또는 라우터가 네트웍 디자인의 관점에서 비효율적인 패스로 전송할 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상에서 발생할 수 있는 우회 경로 패스를 발견하는 문제를 논의한다. SNMP MIB로부터의 정보를 사용하여 계층적 네트웍 구조 분석을 기반으로 우회경로 패스를 발견하는 새로운 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘을 증명하기 위해 미리 선언된 데이터를 가지고 시뮬레이션 한 결과 우회 경로를 발견함을 알 수 있다.
네트워크 관리는 메일, 화상회의, 웹, 데이터베이스 등이 작동하는 네트워크 환경에서 더욱 중요한 문제가 되고 있다. 패킷의 적절한 경로를 발견하기 위하여 라우터간에 정보를 교환하는 라우팅 프로토콜이 사용되고 있으나 관리자의 실수로 만들어진 비정상적인 라우팅 테이블로 인하여 데이터를 전송하는 브리지 또는 라우터가 네트워크 디자인의 관점에서 비효율적인 경로로 전송할 수 있다. 이 논문에서는 네트워크상에서 발생할 수 있는 우회 경로를 발견하는 문제를 논의한다. SNMP, MIB로부터의 정보를 사용 계층적 네트워크 구조 분석을 기반으로 우회경로 패스를 발견하는 새로운 알고리즘을 제시하고. 제안된 알고리즘을 검증하기 위해 미리 선언된 데이터를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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