최근 인터넷 사용자 수의 증가에 따른 백본망의 트레픽 증가와 다양한 어플리케이션의 등장으로 많은 대역폭을 요구 하게 되었고 그에 따른 고속의 백본 네트워크가 필요하게 되었다. 이러한 요구를 수용하기 위한 차세대 인터넷으로 고려되고 있는 MPLS(MultiProtocol Label Switching)와 사용자 서비스를 위해 네트워크 자원을 효율적으로 사용하기 위한 멀티캐스트 기술이 요구된다. 그러나 기존의 IP Multicast 기술은 품질 보장 서비스를 지원하는데 한계가 있기 때문에, 고품질 멀티 캐스트 서비스를 위하여 QoS및 Traffic Engineering을 보장하는 MPLS 기술을 확장하는 노력이 이루어지고 있다. 그리고 MPLS 환경에서 멀티캐스트 서비스 제공은 MPLS 레이블 수의 부족과 멀티캐스트 고유의 속성인 확장성 문제가 발생하게된다. 이를 위한 개선책으로 LDP에 멀티캐스트 필드를 추가하여 중간노드에서 동일한 LSP 멀티캐스트 패킷에 동일한 레이블을 할당하는 Label Aggregation 알고리즘을 제안하였다.
In this paper, we propose a method to segment the bottle label in images taken by mobile phones using multi-gradient approaches. In order to segment the label region of interest-object, the saliency map method and Hough Transformation method are first applied to the original images to obtain the candidate region. The saliency map is used to detect the most salient area based on three kinds of features (color, orientation and illumination features). The Hough Transformation is a technique to isolated features of a particular shape within an image. Therefore, we utilize it to find the left and right border of the bottle. Next, we segment the label based on the gradient information obtained from the structure tensor method and edge method. The experimental results have shown that the proposed method is able to accurately segment the labels as the first step of product label recognition system.
The performance of a TCP protocol on MANETs has been studied in a numerous researches. One of the significant reasons of TCP performance degradation on MANETs is inability to distinguish between packet losses due to congestion from those caused by nodes mobility and as consequence broken routes. This paper presents the Cluster-Label-based Routing (CLR) protocol that is an attempt to compensate source of TCP problems on MANETs - multi-hop mobile environment. By utilizing Cluster-Label-based mechanism for Backbone, the CLR is able to concentrate on detection and compensation of movement of a destination node. The proposed protocol provides better goodput and delay performance than standardized protocols especially in cases of large network size and/or high mobility rate.
교통망에서 출발지와 도착지를 연결하는 최적경로탐색(Optimum Shortest Path)의 기준은 통행시간, 통행비용, 통행요금, 통행거리 등 복수의 기준에서 단일기준(Single Attribute Objective)을 선정하여 선정된 기준에 대하여 최소화되는 경로를 탐색하는 것을 의미하며 최적경로 탐색기법으로 탐색이 가능하다. 다목적 경로탐색(Multi-Objective Shortest Paths)에서는 이들 복수의 기준 (Multi-Objective)을 고려하여 경로를 탐색한다. 최근까지 다목적경로탐색에 대한 연구는 대부분 단일의 교통수단만으로 구성된 교통망에 대한 가정을 기반으로 이루어졌으며, 다수의 교통수단이 혼재된 교통망(Multi-Modal Transportation Network)에서 다목적경로탐색에 대한 연구는 환승에 대한 문제를 최적해법 차원에서 고려하지 않았으며, 교통정보 분야에서 일반적으로 적용되는 동적계획법(Dynamic Programming)에 기반한 알고리즘에 대한 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 검토되지 않았다. 본 연구는 다수단교통망에서 다목적경로탐색 문제에서 최적 해를 도출하기 위한 동적계획법 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 Skriver & Andersen (2000)이 제시한 2기준 노드표지갱신 알고리즘을 기반으로 네트워크의 확장없이 수단 간의 환승이 반영되도록 2기준 이상의 다기준 링크표지갱신 알고리즘으로 개발하는 방안으로 확대한다. 본 연구는 다기준 링크표지가 다수단 교통망에 적용했다는 점 이외에, 출발지에서 모든 링크까지 비지배경로를 탐색하는 과정이 효율적으로 이루어지도록 출발지에서 개별 링크까지의 비지배경로/트리(Path/Tree) 집합을 표지처럼 활용하였다. 다수단교통망에서 다목적경로탐색문제에 적합한 도시부의 대중교통망에 한정하여 경로탐색속성을 환승과 링크주행속성으로 구분하였다. 본 연구에서 제안된 알고리즘의 계산과정을 소규모 복합대중교통망을 통해 검증하였다.
최근 많은 게임이 사용자의 게임 플레이와 관련된 데이터를 제공하고 있고, 이에 기계학습 기법을 결합하여 상대의 행동을 예측하는 연구들이 있다. 본 연구는 실시간 전략 게임(클래시로얄)의 경기 데이터와 기계학습 기반의 다중 레이블 분류를 사용하여 상대 플레이어의 행동을 예측한다. 초기 실험은 이진 형태의 카드 특성과 카드 배치 좌표 그리고 정규화된 시간 정보를 입력받아 카드 타입, 카드 배치 좌표를 랜덤포레스트와 다층 퍼셉트론을 이용하여 예측한다. 이후, 순차적으로 3 가지 전처리 방식을 사용하여 실험을 진행했다. 먼저 입력 데이터의 특성 정보 일부를 변환시켜 예측했다. 다음으로 입력 데이터를 연속된 카드 입력 방식까지 고려한 중첩 형태로 변환 시켜 예측했다. 마지막으로 모든 이전 단계의 데이터들을 정규화된 시간 기준에 따라 초반, 후반으로 분할하여 예측했다. 그 결과 가장 개선을 보인 전처리 방식은 중첩 형태의 데이터를 초반으로 분할하였을 경우로 카드 타입이 약 2.6%, 카드 배치 좌표가 약 1.8% 개선을 보였다.
Prasanna Srinivasan, V;Balasubadra, K;Saravanan, K;Arjun, V.S;Malarkodi, S
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2168-2187
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2021
The smart grid replaces the traditional power structure with information inventiveness that contributes to a new physical structure. In such a field, malicious information injection can potentially lead to extreme results. Incorrect, FDI attacks will never be identified by typical residual techniques for false data identification. Most of the work on the detection of FDI attacks is based on the linearized power system model DC and does not detect attacks from the AC model. Also, the overwhelming majority of current FDIA recognition approaches focus on FDIA, whilst significant injection location data cannot be achieved. Building on the continuous developments in deep learning, we propose a Deep Learning based Locational Detection technique to continuously recognize the specific areas of FDIA. In the development area solver gap happiness is a False Data Detector (FDD) that incorporates a Convolutional Neural Network (CNN). The FDD is established enough to catch the fake information. As a multi-label classifier, the following CNN is utilized to evaluate the irregularity and cooccurrence dependency of power flow calculations due to the possible attacks. There are no earlier statistical assumptions in the architecture proposed, as they are "model-free." It is also "cost-accommodating" since it does not alter the current FDD framework and it is only several microseconds on a household computer during the identification procedure. We have shown that ANN-MLP, SVM-RBF, and CNN can conduct locational detection under different noise and attack circumstances through broad experience in IEEE 14, 30, 57, and 118 bus systems. Moreover, the multi-name classification method used successfully improves the precision of the present identification.
Multi Protocol Label Switching (MPLS) is a high performance method for forwarding packets (frames) through a network. It enables routers at the edge of a network to apply simple labels to packets (frames). we use MPLS in the core network for internet. MPLS provide high speed switching and traffic engineering in MPLS domain but at the Label Edge Router(LER) there is frequently cell discarding via congestion and buffer management method. It is one of the most important reasons retransmission and congestion. In this paper we propose advanced LER scheme that provide less cell loss rate also efficient network infrastructure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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