In this paper, we propose a multi-path construction scheme to improve the survivability of a multicast session in military hybrid networks. A military hybrid network consists of a static backbone network and multiple mobile stub networks where some nodes are frequently susceptible to be disconnected due to link failure and node mobility. To improve the survivability of multicast sessions, we propose a construction scheme of ${\kappa}$ redundant multi-paths to each receiver. In order to take account of different characteristics of static and mobile networks, we propose quite different multi-path setup approaches for the backbone and stub networks, respectively, and combine them at the boundary point called gateway. We prove that our proposed scheme ensures that each receiver of a multicast session has ${\kappa}$ redundant paths to the common source. Through simulations, we evaluate the performance of the proposed schemes from three aspects : network survivability, recovery cost, and end-to-end delay.
하이브리드 무선 네트워크에서는 MANET의 모바일 노드가 다른 모바일 노드와의 통신 및 인터넷에 있는 노드와 연결되어 통신을 한다. 이런 네트워크는 기존의 한정된 응용 영역을 가지고 있던 MANET을 다양하고 일반적인 응용 영역으로 확장시켜 줄 수 있다. 이전의 하이브리드 무선 네트워크에서의 라우팅 프로토콜들은 노드의 위치 정보사용을 고려하지 않았다. 위치 정보를 이용하는 라우팅 프로토콜은 기본적으로 제어 메시지에 의한 오버헤드를 줄여 줄 수 있고 하이브리드 무선 환경에서 네트워크가 효율적으로 동작 할 수 있게 도와 줄 수 있다. 본 논문에서는 하이브리드 무선 네트워크에서 위치 정보를 이용하여 제어 메시지의 오버 헤드를 줄여주기 위한 방법으로 Location-aided AODV+ (LAp) 프로토콜을 제시하고 성능을 AODV+ 프로토콜과 비교 평가하였다. LAp 프로토콜은 AODV+ 프로토콜을 효율적으로 노드의 위치 정보를 사용할 수 있도록 확장한 방법으로 경로 설정을 위한 충분한 수의 노드가 보장 될 때 AODV+ 더 좋은 성능을 보여준다.
국방부에서 발표한 '국방개혁에 관한 법률'에 따라 2014년까지 현역병들에 대한 복무기간이 단계적으로 단축될 예정이다. 이에 따라 육군에서는 좀 더 효율적인 직무교육 방안의 일환으로 훈련병들에게 '차등제 교육'을 시행하고 있다. 이러한 차등제 교육의 효과를 향상시키기 위해서는 훈련병들의 예상 학업 성취도를 미리 예측하여 성취집단별로 차별화 된 교육과정을 거치게 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 연구에서는 입교초기에 얻을 수 있는 신병들의 제한된 자료들만을 이용하여 그들의 예상 교육 성취집단을 예측하는 모형을 개발하였다. 본 모형의 목적 변수는 '성취집단'이며 '일반관리 인원' 및 '집중관리 인원'의 두 가지 값을 갖는다. 사용된 기법은 인공신경망(Neural Network) 모형, 의사결정나무(Decision Tree) 모형, SVM 모형, 그리고 Naive Bayesian모형 등 4가지 순수 모형과, 각각의 순수 모형을 k-means군집기법과 혼합한 4가지의 혼합모형 등 총 8개의 모형의 성능을 비교 분석하였다. 실험 결과 k-means군집기법과 인공신경망 기법을 혼합한 모형이 가장 좋은 예측력을 보이는 것으로 나타났다. 이러한 교육 성취집단 예측 모형은 향후 군에서 이루어지는 다양한 교육 프로그램에 효과적으로 이용될 수 있을 것으로 기대된다.
차세대 전술통신체계인 TICN은 대용량, 고속 및 원거리 우선 통신을 위해 설계되었다. 특히 전장에서의 이동성 보정을 위해 무선 통신이 가능한 애드혹 네트워크 기술 적용을 고려하고 있다. 애드혹 네트워크에서 기밀성, 무결성 및 인증을 보장하기 위한 키 관리 기법은 매우 중요하다. 본 논문에서는 TICN과 같은 전술 애드혹 네트워크의 계층적 특성을 고려한 새로운 하이브리드 키 관리 기법을 제안한다. 즉, 충분한 에너지와 계산능력을 갖춘 상위계층 노드에서는 PKI 기반의 키 관리 기법을 적용하고, 반면 상대적으로 제한된 에너지를 가지는 하위계층에서는 에너지 효율성을 보장하기 위해 위치기반의 인증을 통한 새로운 키 관리 기법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5685-5700
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2018
Cyber intelligence, surveillance, and reconnaissance (ISR) has become more important than traditional military ISR. An agent used in cyber ISR resides in an enemy's networks and continually collects valuable information. Thus, this agent should be able to determine what is, and is not, useful in a short amount of time. Moreover, the agent should maintain a classification rate that is high enough to select useful data from the enemy's network. Traditional feature selection algorithms cannot comply with these requirements. Consequently, in this paper, we propose an effective hybrid feature selection method derived from the filter and wrapper methods. We illustrate the design of the proposed model and the experimental results of the performance comparison between the proposed model and the existing model.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12spc호
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pp.689-695
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2021
The study is based on the elaborated normative and legal documentation regulating the national security of modern Ukraine and the normative and legal documents adopted by NATO in the responding policy to the challenges that arose after 2014. The main advantages of cooperation with NATO are ensuring military security, developing army standards, improving the country's investment climate, and reducing expenditures on the army. The disadvantages of cooperation with NATO in hostilities with Russia are not highlighted. Still, defined obstacles show that Ukraine is not ready to realize entry into NATO in the short term. Such factors include weak information support, corruption, and unclear diplomatic decisions.
In this paper, we propose a robust duality of CNN(Du-CNN) method which can classify the target and clutter in coastal environment for IR Imaging Sensor. In coastal environment, there are various clutter that have many similarities with real target due to diverse change of air temperature, water temperature, weather and season. Also, real target have various feature due to the same reason. Thus, the proposed Du-CNN method adopts human's multiple personality utilization and CNN technique to learn and classify target and clutter. This method has an advantage of the real time operation. Experimental results on sampled dataset of real infrared target and clutter demonstrate that the proposed method have better success rate to classify the target and clutter than general CNN method.
최근 국가 기반 시스템, 국방 및 안보 시스템 등에 대한 사이버 공격의 피해 규모가 점차 커지고 있으며, 군에서도 사이버전에 대한 중요성을 인식하고 전 평시 구분 없이 대비하고 있다. 이에 네트워크 보안에서 탐지와 대응에 핵심적인 역할을 하는 침입 탐지 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 침입 탐지 시스템은 탐지 방법에 따라 오용 탐지, 이상 탐지 방식으로 나뉘는데, 근래에는 두 가지 방식을 혼합 적용한 하이브리드 침입 탐지 방식에 대한 연구가 진행 중이다. 그렇지만 기존 연구들은 높은 계산량이 요구된다는 점에서 근 실시간 네트워크 환경에 부적합하다는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 기존의 하이브리드 침입 탐지 시스템의 성능 문제를 보완할 수 있는 효과적인 속성 선택 기법을 적용한 의사 결정 트리와 가중 K-평균 알고리즘 기반의 고성능 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 상호 정보량과 유전자 알고리즘 기반의 속성 선택 기법을 적용하여 침입을 더 빠르고 효율적으로 탐지할 수 있으며, 오용 탐지 모델과 이상 탐지 모델을 위계적으로 결합하여 구조적으로 고도화된 하이브리드 침입 탐지 시스템을 제안하였다. 실험을 통해 제안한 하이브리드 침입 탐지 시스템은 98.68%로 높은 탐지율을 보장함과 동시에, 속성 선택 기법을 적용하여 고성능 침입 탐지를 수행할 수 있음을 검증하였다.
Venkatesh Sivaprakasam;Vartika Kulshrestha;Godlin Atlas Lawrence Livingston;Senthilnathan Arumugam
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1873-1893
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2023
The development of lightweight, low energy and small-sized sensors incorporated with the wireless networks has brought about a phenomenal growth of Wireless Sensor Networks (WSNs) in its different fields of applications. Moreover, the routing of data is crucial in a wide number of critical applications that includes ecosystem monitoring, military and disaster management. However, the time-delay, energy imbalance and minimized network lifetime are considered as the key problems faced during the process of data transmission. Furthermore, only when the functionality of cluster head selection is available in WSNs, it is possible to improve energy and network lifetime. Besides that, the task of cluster head selection is regarded as an NP-hard optimization problem that can be effectively modelled using hybrid metaheuristic approaches. Due to this reason, an Improved Coyote Optimization Algorithm-based Clustering Technique (ICOACT) is proposed for extending the lifetime for making efficient choices for cluster heads while maintaining a consistent balance between exploitation and exploration. The issue of premature convergence and its tendency of being trapped into the local optima in the Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) through the selection of center solution is used for replacing the best solution in the search space during the clustering functionality. The simulation results of the proposed ICOACT confirmed its efficiency by increasing the number of alive nodes, the total number of clusters formed with the least amount of end-to-end delay and mean packet loss rate.
최근 국방 소프트웨어 산업은 다양한 무기체계 사업을 통해 모델링 및 시뮬레이션 기술을 적용한 시뮬레이션 시스템 개발을 늘리고 있으며, 특히 이기종 시뮬레이터 간 이식성 및 상호 연동성 확보를 위해서 분산 시뮬레이션 표준 프레임워크인 HLA(High Level Architecture)의 적용을 규정하고 있다. HLA는 분산 환경에서 시뮬레이터간 데이터 교환 및 순서화를 제공하기 위한 서비스를 정의하며, HLA 규칙, Federate 인터페이스 표준 그리고 객체 모델 템플릿의 주요 컴포넌트로 구성된다. RTI(Run-Time Infrastructure)는 Federate 인터페이스 표준을 구현한 소프트웨어로써 Federation 환경에 참여 중인 Federate들이 정보를 교환할 수 있도록 기능을 제공한다. RTI 기술은 워 게임, 가상 시뮬레이션, 훈련 및 무기체계 소프트웨어 연동과 같은 다양한 분야에서 사용되고 있다. 하지만 국내에서 개발된 사례가 없어 모두 외산 제품에 의존하고 있는 실정이다. 본 논문은 국내에서 개발된 IEEE1516.1-2000 표준의 RTI 구현을 소개한다. 특히, Federate 간 데이터 교환 성능을 높이기 위해서 서버-클라이언트 방식과 단대단 방식을 혼합한 하이브리드 데이터 통신 방식의 적용 방법을 기술하고, 상용 RTI와 데이터 처리율 및 네트워크 지연 시간의 비교를 통해 성능이 개선되었음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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