Journal of information and communication convergence engineering
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제6권4호
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pp.470-474
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2008
A well-designed computer network technology produces benefits on several fields within the organization, between the organizations(suborganizations) or among different organizations(suborganizations). Network technology streamlines business processes, decision process. Graphs are useful data structures capable of efficiently representing a variety of networks in the various fields. Metagraph is a like graph theoretic construct introduced recently by Basu and Blanning in which there is set to set mapping in place of node to node as in a conventional graph structure. Metagraph is thus a new type of data structure occupying its popularity among the computer scientists very fast. Every graph is special case of Metagraph. In this paper the authors introduce the notion of Meta-Networking as a new network technological representation, which is having all the capabilities of crisp network as well as few additional capabilities. It is expected that the notion of meta-networking will have huge applications in due course. This paper will play the role of introducing this new concept to the network technologists and scientists.
Policy-based Network Management (PBNM) has been presented as a paradigm for efficient and customizable management systems. The approach chosen is based on PBNM systems, which are a promising and novel approach to network management. These systems have the potential to improve the automation of network management processes. The Internet Engineering Task Force (IETF) has also used policy concepts and provided a framework to describe the concept as the Policy Core Information Model (PCIM) and its extensions. There are policy conflicts among the policies that are defined as the policy information model and they are not easily and effectively detected and resolved. In this paper, we present the brief description of PBNM and illustrate the concepts of policy core information model and its policy implementation for a network security. Especially we describe our framework for detecting and resolving the policy conflicts for network security.
차세대원자로(II)에서 개발중인 I&C 계통은 기존 아나로그 신호 체계를 가진 한국 표준형이나 웨스팅하우스형의 원전에 비해, 완전 디지탈화 및 소프트웨어에 의한 제어와 보호 기능 수행, 정보 계통의 클라이언트/서버 개념의 도입등 개선된 성능과 신뢰성을 바탕으로한 운전 지원 향상을 주요한 설계 목표로 추진중에 있다. 정보 흐름의 통로 역할을 수행하는 I&C 분야의 Data Communication Network (DCN)의 성능과 신뢰도는 정보 계통의 전체적인 성능과 신뢰도에 매우 중요하며, 특히 Network Architecture가 핵심 기술로써 개발 중에 있다. 본 논문에서는 차세대 원전의 비안전성 정보 계통에 대해 기술하고, Information Network 의 성능 요건을 설정하였다. 또한 Information Network 설계를 위한 Traffic Load 를 간략히 분석한후, 이 결과로부터 Network Performance 증가를 통한 전송 신뢰도 향상을 위한 Information Network Topology 와 Architecture를 개발하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권4호
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pp.199-208
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2021
This is an era of technology and with the rapid growth of the Internet, networks are continuously growing. Companies are shifting from simple to more complex networks. Since networks are responsible to transmit huge data which is often sensitive and a point of concern for hackers. Despite the sizes of the networks, all networks are subject to several threats. Companies deploy several security measures to protect their networks from unauthorized access. These security measures are implemented from the device level to the network level. Every security layer adds more to the security of the company's network. Firewalls are the piece of software that provides internal and external security of the network. Firewalls aim to enhance the device level as well as network-level security. This paper aims to investigate the different types of firewalls, their architecture, and vulnerabilities of the firewall. This paper improves the understanding of firewall and its various types of architecture.
In this paper, evolutionary multi-objective selection method of RBF networks structure is considered. The candidates of RBF network structure are encoded into the chromosomes in GAs. Then, they evolve toward Pareto-optimal front defined by several objective functions concerning with model accuracy and model complexity. An ensemble network constructed by such Pareto-optimal models is also considered in this paper. Some numerical simulation results indicate that the ensemble network is much robust for the case of existence of outliers or lack of data, than one selected in the sense of information criteria.
Ad hoc network is a multi-hop wireless network formed with non-infrastructure. The fact that limited resource could support the network of robust, simple framework and energy conserving etc. In this paper, we propose a new ad hoc multicast routing protocol for based on the ontology scheme called inference network. Ontology knowledge-based is one of the structure of context-aware.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.4016-4027
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2014
Understanding network latency is important for providing consistent and acceptable levels of services in network-based applications. However, due to the difficulty of estimating applications' network demands and the difficulty of network latency modeling the management of network resources has often been ignored. We expect that, since network latency repeats cycles of congested states, a systematic classification method for network status would be helpful to simplify issues in network resource managements. This paper presents a simple empirical method to classify network status with a real operational network. By observing oscillating behavior of end-to-end latency we determine networks' status in run time. Five typical network statuses are defined based on a long-term stability and a short-term burstiness. By investigating prediction accuracies of several simple numerical models we show the effectiveness of the network status classification. Experimental results show that around 80% reduction in prediction errors depending on network status.
As social network services has become one of the most successful web-based business, recommendation in social network sites that assist people to choose various products and services is also widely adopted. Collaborative Filtering is one of the most widely adopted recommendation approaches, but recommendation technique that use explicit or implicit social network information from social networks has become proposed in recent research works. In this paper, we reviewed and compared research works about recommendation using social network analysis and collaborative filtering in social network sites. As the results of the analysis, we suggested the trends and implications for future research of recommendation in SNSs. It is expected that graph-based analysis on the semantic social network and systematic comparative analysis on the performances of social filtering and collaborative filtering are required.
This paper reviews the existing research activities on signaling and control procedures for IP over optical networks. We focus on the IP-centric signaling and control architecture based on the generalized multi-protocol label switching (GMPLS) protocol and analyze various scenarios and technical issues for deploying the IP over an optical network. We analyze the signaling and operations and administration and maintenance requirements for integrating an IP network and an optical network in order to cope with the high bandwidth and poor resource granularity of the optical network, including the optical cross-connect system. On the basis of network architecture and a reference configuration model, we investigate the GMPLS-based control architecture and interconnection model appropriate for controlling IP bandwidth and optical lambda resources. The signaling and control procedure based on GMPLS on optical user-network interface and network-network interface are comparatively investigated to provide the optical lightpath. We also study protection and restoration procedures to protect link failure when it applies to generalized MPLS signaling.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권4호
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pp.241-247
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2021
Particulate matter has emerged as a serious global problem, necessitating highly reliable information on the matter. Therefore, various algorithms have been used in studies to predict particulate matter. In this study, we compared the prediction performance of neural network models that have been actively studied for particulate matter prediction. Among the neural network algorithms, a deep neural network (DNN), a recurrent neural network, and long short-term memory were used to design the optimal prediction model using a hyper-parameter search. In the comparative analysis of the prediction performance of each model, the DNN model showed a lower root mean square error (RMSE) than the other algorithms in the performance comparison using the RMSE and the level of accuracy as metrics for evaluation. The stability of the recurrent neural network was slightly lower than that of the other algorithms, although the accuracy was higher.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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