The Virtual Local Area Network (VLAN) has been used for a long time in campus and enterprise networks as the most popular network virtualization solution. Due to the benefits and advantages achieved by using VLAN, network operators and administrators have been using it for constructing their networks up until now and have even extended it to manage the networking in a cloud computing system. However, their configuration is a complex, tedious, time-consuming, and error-prone process. Since Software Defined Networking (SDN) features the centralized network management and network programmability, it is a promising solution for handling the aforementioned challenges in VLAN management. In this paper, we first introduce a new architecture for campus and enterprise networks by leveraging SDN and OpenFlow. Next, we have designed and implemented an application for easily managing and flexibly troubleshooting the VLANs in this architecture. This application supports both static VLAN and dynamic VLAN configurations. In addition, we discuss the hybrid-mode operation where the packet processing is involved by both the OpenFlow control plane and the traditional control plane. By deploying a real test-bed prototype, we illustrate how our system works and then evaluate the network latency in dynamic VLAN operation.
본 논문에서는 웹브라우저를 통하여 로컬 디바이스를 쉽게 네트워크 디바이스로 바꾸어주는 프레임워크를 제안한다. 해당 네트워크 디바이스들은 가상데스크탑에 사용된다. 관리 소프트웨어는 디바이스풀을 유지하며 디바이스들을 관리한다. 사용자의 요청이 발생하면 데스크탑의 I/O를 관리하는 가상데스크탑 소프트웨어가 풀에 접근하여 디바이스를 선택, I/O를 데스크탑에 전달해준다. 본 논문에서는 로컬 컴퓨터에 설치가 필요하지 않은 RIA 솔루션을 채택함으로써 사용자는 쉽게 자신의 디바이스를 디바이스풀에 등록 또는 해지할 수 있으며 가상데스크탑 소프트웨어에 명령을 내릴 수 있게 된다. 본 논문의 후반부에서는 제안하는 프레임워크가 사용될 수 있는 시나리오를 설명하고 성능평가를 진행함으로써 프레임워크의 효율성 및 활용성을 보인다.
SIMS는 지역 정보 관리 환경을 지원하기 위한 통합 관리 시스템으로써 다양한 지역 및 비지역 자료를 관리하고 여러 응용작업을 지원한다. 본 논문에서는 지역데이터에 대한 질의를 처리하기 위해서 기존에 개발된 지역데이터 마이닝 질의 언어에 대한 모델과 지역 서술자를 기반으로 SQL형태의 객체 질의어를 새로이 정의한다. 또한 자동 데이터 수집, 인공위성 측위 서비스, 원격탐사, GPS, 모바일 컴퓨팅 등의 다양한 자료와 시지역(Spatio-Temporal)자료로부터 유용한 정보를 발견 할 수 있도록 SIMS를 기반으로 한 지역 데이터 마이닝 질의 언어를 설계하였다.
Water body extraction is significant for flood disaster monitoring using satellite imagery. Conventional methods have focused on finding an index, which highlights water body and suppresses non-water body such as vegetation or soil area. The Normalized Difference Water Index (NDWI) is typically used to extract water body from satellite images. The drawback of NDWI, however, is that some man-made objects in built-up areas have NDWI values similar to water body. The objective of this paper is to propose a new method that could extract correctly water body with built-up areas in before and after images of flood. We first create a two-element feature vector consisting of NDWI and a Near InfRared band (NIR) and then select a training site on water body area. After computing the mean vector and the covariance matrix of the training site, we classify each pixel into water body based on Mahalanobis distance. We also register before and after images of flood using outlier removal and triangulation-based local transformation. We finally create a change map by combining the before-flooding water body and after-flooding water body. The experimental results show that the overall accuracy and Kappa coefficient of the proposed method were 97.25% and 94.14%, respectively, while those of the NDWI method were 89.5% and 69.6%, respectively.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.288-301
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2017
In this paper, we propose an optimized algorithm for texture classification by computing a completed modeling of the local binary pattern (CLBP) instead of the traditional LBP of a scalable block size in an image. First, we show that the CLBP descriptor is a better representative than LBP by extracting more information from an image. Second, the CLBP features of scalable block size of an image has an adaptive capability in representing both gross and detailed features of an image and thus it is suitable for image texture classification. This paper successfully implements a machine learning scheme by applying the CLBP features of a scalable size to the Support Vector Machine (SVM) classifier. The proposed scheme has been evaluated on Outex and CUReT databases, and the evaluation result shows that the proposed approach achieves an improved recognition rate compared to the previous research results.
본 논문에서는 조영 영상을 받아들여 관상동맥을 효과적으로 추출하는 방법을 소개한다. 혈관 추출에 일반적으로 사용되는 디지털 혈관조영술(DSA : Digital Subtraction Angiography)은 조영제 투입 전에 촬영된 마스크 영상과 조영제 투입 후의 혈관 대비가 나타나는 라이브 영상과의 차이를 이용하여 빠르게 혈관 영역만을 검출하는 방법이다. 그러나 이 방법은 배경의 움직임에 민감하고 두 영상간의 지역적인 배경 명암 분포의 변화에 따라 오 검출이 발생할 수 있다는 단점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 배경 텍스쳐의 유사도를 분석하여 움직임의 차이가 가장 작은 영상을 선택함으로써 배경의 움직임에 기인하는 구조적인 문제를 해결하고, 선택된 영상의 지역적 명암 보정을 통해 혈관 영역만을 효과적으로 추출하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 방법보다 오 인식률은 감소하고 정확도는 증가함을 보여준다.
이동 에드 혹 네트워크와 센서 네트워크의 차이 때문에 이동 에드 혹 네트워크를 위한 pre-existing autoconfiguration를 센서 네트워크에 간단히 적용할 수 없다. 그러나, 아직 지역적으로 효과적인 유일한 주소 할당이 필요한 메커니즘이 있다. 본 논문은 지역적인 센서 네트워크의 하이브리드 방식의 아이디 할당 계획안을 제안한다. 이러한 하이브리드 방식은 proactive IDs assignment와 reactive IDs assignment를 결합한 방식이다. 제안된 계획안은 reactive IDs assignment을 사용하여 효율적인 통신을 고려하고, zone-based self-organized clustering with Byzantine Agreement를 사용하여 공격에 대한 안전을 고려한다. 따라서 본 논문은 네트워크 트래픽을 최소화하고 센서 네트워크의 이탈한 노드로부터 네트워크를 회복하는 문제를 해결한다.
선체 표면상에 Havelock 쏘오스를 분포시켜 선체 표면상의 경계조건을 만족시키는 N-K 이론을 사용하여 선체에 작용하는 조파저항을 구하였다. 수치계산시 Havelock 쏘오스, 혹은 Green 함수는 Noblesse(1977)가 제시한 형태를 사용하였고, 국부교란항은 Newman(1987), 파도교란항은 Baar & Price(1988)를 따라 각각 수행하였다. 선체표면에 대한 수치적분은 Gauss 구적법을 사용하여 수행하였고, 쏘오스의 세기는 겹선형함수로 선체표면에 걸쳐 연속이라고 가정하였다. 또 조파저항계산은 원장에서의 자유표면을 나타내는 식을 사용하여 de Sendagorta & Grases(1988)의 방법에 따라 구하였다. Wigley선형에 대한 계산을 수행하여 선적분항에 미치는 영향을 고찰하였고, 계산치를 기존의 실험치와 비교한 결과 잘 일치하고 있음을 확인하였다.
In this study, advanced computational analysis system has been developed in order to investigate flow-induced vibration(FIV) phenomenon for general stator-rotor cascade configurations. Relative movement of the rotor with respect to stator is reflected by modeling Independent two computational domains. Fluid domains are modeled using the unstructured grid system with dynamic moving and local deforming methods. Unsteady, Reynolds-averaged Wavier-stokes equations with one equation Spalart-Allmaras and two-equation SST ${\kappa}-{\varepsilon}$ turbulence models are solved for unsteady flow problems and also relative moving and vibration effects of the rotor cascade are fully considered. A coupled implicit time marching scheme based on the Newmark integration method is used for computing the governing equations of fluid-structure interaction problems. Detailed vibration responses for different flow conditions are presented and then vibration characteristics are physically investigated in the time domain as computational virtual tests.
In this study, flow-induced vibration(FIV) analyses have been conducted for a 3D compressor blade model. Advanced computational analysis system based on computational fluid dynamics(CFD) and computational structural dynamics(CSD) has been developed in order to investigate detailed dynamic responses of designed compressor blades. Fluid domains are modeled using the computational grid system with local grid deforming and remeshing techniques. Reynolds-averaged Navier-Stokes equations with $\kappa-\epsilon$ turbulence model are solved for unsteady flow problems of the rotating compressor model. A fully implicit time marching scheme based on the Newmark direct integration method is used for computing the coupled aeroelastic governing equations of the 3D compressor blade for fluid-structure interaction(FSI) problems. Detailed dynamic responses and instantaneous pressure contours on the blade surfaces considering flow-separation effects are presented to show the multi-physical phenomenon of the rotating compressor blade.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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