Extractive document summarization aims to select a few sentences while preserving its main information on a given document, but the current extractive methods do not consider the sentence-information repeat problem especially for news document summarization. In view of the importance and redundancy of news text information, in this paper, we propose a neural extractive summarization approach with joint sentence semantic clipping and selection, which can effectively solve the problem of news text summary sentence repetition. Specifically, a hierarchical selective encoding network is constructed for both sentence-level and document-level document representations, and data containing important information is extracted on news text; a sentence extractor strategy is then adopted for joint scoring and redundant information clipping. This way, our model strikes a balance between important information extraction and redundant information filtering. Experimental results on both CNN/Daily Mail dataset and Court Public Opinion News dataset we built are presented to show the effectiveness of our proposed approach in terms of ROUGE metrics, especially for redundant information filtering.
The SYN flooding attack is widely used in cyber attacks because it paralyzes the network by causing the system and bandwidth resources to be exhausted. This paper proposed a self-information approach for detecting the SYN flooding attack and provided a detection algorithm with a hierarchical policy on a detection time domain. Compared with other detection methods of entropy measurement, the proposed approach is more efficient in detecting the SYN flooding attack, providing low misjudgment, hierarchical detection policy, and low time complexity. Furthermore, we proposed a detection algorithm with limiting system resources. Thus, the time complexity of our approach is only (log n) with lower time complexity and misjudgment rate than other approaches. Therefore, the approach can detect the denial-of-service/distributed denial-of-service attacks and prevent SYN flooding attacks.
본 논문에서는 NEMO 환경에서 핸드오버를 통해 발생할 수 있는 이동 시나리오의 정의와 핸드오버 실패시의 지연 및 패킷 손실과 전송비용의 분석을 목적으로 한다. 이를 위해 네트워크 노드의 이동성을 지원하며 핸드오버 절차의 성능향상을 위한 메커니즘 중 하나인 빠른 핸드오버 (FMIPv6)와 계층적 이동 IPv6 구조 (HMIPv6)가 NEMO와 결합했을 때 발생할 수 있는 네트워크 개체의 다양한 이동 시나리오를 분류하고, 각 시나리오에서의 핸드오버 실패의 경우를, 빠른 핸드오버 절차에 기반한 시점을 기준으로 정의하였으며 이동 네트워크 개체의 핸드오버가 실패했을 경우 절차를 완료하는데 필요한 지연 및 그 시간 동안의 패킷 손실과 전송비용 측면에서 분석했다.
본 연구에서는 Space Syntax와 통행시간을 이용하여 접근성 산출 방법론을 개발하였다. Space Syntax는 네트워크의 연결성이나 접근성을 정량적으로 쉽게 구할 수 있는 장점이 있다. 하지만 교통에서 중요한 요소인 통행시간이나 거리의 개념이 포함되어 있지 않다. 또한 환승위치에 따라 값이 달라지는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 내적(Inner Product) 개념을 도입하여 Space Syntax와 대중교통노선의 단위를 일치시켜 링크 단위로 변화하였으며, 통행시간의 변수를 추가하였다. 이 방법론을 적용하여 서울시 강남구를 대상으로 서울시버스 개편효과를 분석하였다. 접근성 산출 결과 서울시 버스개편은 기존 시스템에 비해 효과가 있는 것으로 분석되었다.
본 연구에서 우리는 복합 이벤트(complex event)와 관점지향 프로그래밍(aspect-oriented programming)을 함께 고려하여 확장된 복합 이벤트 모델을 제시한다. 우리는 이 두 모델의 통합을 통해 이벤트 상관 기반의 네트워크 관리 시스템에 적합한 진보된 이벤트 명세 방법을 제안한다. 구체적으로, 계층적 이벤트 구조를 지원하도록 모델을 확장하고 관점지향 프로그래밍의 교차점(point cut)을 이벤트로 인식하도록 한다. 또한 이벤트 명세를 인스턴스(instance) 단위로 할 수 있도록 이벤트 연산자를 제공하고 시간적 관계를 원활하게 표현할 수 있도록 한다. 마지막으로 다른 이벤트 모델과의 비교를 통해 본 이벤트 모델의 장점을 제시한다.
본 논문은 컴퓨터 마우스를 제어하기 위한 실시간 손 제스처 인식 방법을 제안한다. 다양한 제스처를 표현하기 위해, 손 제스처를 연속적인 손 모양의 시퀀스로 정의하고, 이러한 손 제스처를 인식하기 위한 계층적 베이지안 네트워크를 디자인한다. 제안하는 방법은 손 포스처와 제스처 인식을 위한 계층적 구조를 가지며, 이는 특징 추출과정에서 발생하는 잡음에 강인하다는 장점을 가진다. 제안하는 방법의 유용성을 증명하기 위해, 제스처 기반 가상 마우스 인터페이스를 개발하였다. 실험에서 제안한 방법은 단순한 배경에서는 94.8%, 복잡한 배경에서는 88.1%의 인식률을 보였으며, HMM 기반의 기존 방법보다 우수한 성능을 보였다.
예상치 못한 에드혹 망의 접속형태의 변경이 동반되는 멀티캐스트 라우팅 프로토콜에 대한 연구에 많은 과제를 남겨놓고 있으며, 다양한 이동 에드혹 망에 적합한 프로토콜에 대한 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 계층적 Eulerian 링 멀티캐스트 구조를 갖는 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안한 구조는 Eulerian 링, 계층구조, 멀티캐스트 에이전트를 갖으며 기존의 방법보다 효율적이며 안전한 특성을 갖는다. 제안한 구조는 트리기반 및 메시기만 멀티캐스트 프로토콜과 비교하여 제어트래픽의 양, 점대점 지연, 패킷전송률 등에 있어 우수함은 시뮬레이션을 통해 입증한다.
본 논문은 지능망 서비스 제어 시스템에서 시스템의 신뢰도와 고가용성을 증진시키기 위해 LAN을 이용하여 시스템의 중요부분을 부하분담 구조 또는 중복구조로 다중화 시켰을 경우 이를 효율적으로 운영관리하기 위한 망 상태관리 알고리즘인 계층적 제어 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘 검증을 위해 Petri-net을 이용하여 알고리즘을 모델링하고, reachabilaty tree 를 구성하여 알고리즘이 특정 노드의 장애발생과 무관하게 항상 운영 가능하며 알고리즘이 무결함을 입증하였다. 또한 기존방식과 제안된 방식간의 비교를 위해 망 상태 관리를 위하여 요구되는 메세지 트래픽의 양이 집중제어방식과 거의 유사함을 알수 있었다.
TINA-C에서 정의하고 있는 TINA 체계의 핵심 관리 기능인 연결관리 기능은 통신망 연결 서비스 즉, 연결의 설정, 변경, 그리고 해제 가능을 수행한다. 이는 통신망 사용자의 연결 요구를 처리하는 것은 물론이고, 장애관리가 장애 복구를 위하여 대체경로를 설정하거나 성능관리가 망의 부하 분산을 위하여 연결을 재 설정할 때에도 반드시 필요한 기반 관리 가능이다. 이와 갇은 연결관리 기능에는 연결 요구에 가장 적합한 경로를 계산해 내는 경로 설정 기법이 반드시 필요하다. 본 논문은 이와 같은 TINA 연결관리 기능에 필수적인 경로 설정 기법을 제안한다. 또한 제안된 경로 설정 가법의 구현 방안과 구현 결과를 나다내고, 그 성능을 분석한다.
Along with the development of network, more and more functions and services are required by users, while traditional network fails to support all of them. Although overlay is a good solution to some demands, using them in an efficient, scalable way is still a problem. This paper puts forward a framework on how to construct an efficient, scalable overlay mesh in real network. Main differences between other overlays and ours are that our overlay mesh processes some nice features including class-of-service(CoS) and traffic engineering(TE). It embeds the end-to-end optimal traffic control law which can distribute traffic in an optimal way. Then, an example is given for better understanding the framework. Particularly, besides good scalability, and failure recovery, it possesses other characteristics such as routing simplicity, self-organization, etc. In such an overlay mesh, an applicable source routing scheme called hierarchical source routing is used to transmit data packet based on UDP protocol. Finally, a guideline derived from a number of simulations is proposed on how to set various parameters in this overlay mesh, which makes the overlay more efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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