KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.5049-5062
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2016
This paper analyzes the secrecy performance of an amplify-and-forward (AF) relay network, where a multi-antenna eavesdropper attempts to overhear the transmitted message from a multi-antenna source to a multi-antenna destination with a single antenna relay. Firstly, we derive the approximate analytical expressions for the secrecy outage probability (SOP) and average secrecy rate (ASR) of the relay network. Then, asymptotic expressions of SOP and ASR at high main-to-eavesdropper ratio (MER) are also provided to reveal the diversity gain of the secure communication. Finally, numerical results are given to verify the theoretical analysis and show the effect of the number of antennas in the considered relay network.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2253-2272
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2018
We propose a deep learning method for multi-focus image fusion. Unlike most existing pixel-level fusion methods, either in spatial domain or in transform domain, our method directly learns an end-to-end fully convolutional two-stream network. The framework maps a pair of different focus images to a clean version, with a chain of convolutional layers, fusion layer and deconvolutional layers. Our deep fusion model has advantages of efficiency and robustness, yet demonstrates state-of-art fusion quality. We explore different parameter settings to achieve trade-offs between performance and speed. Moreover, the experiment results on our training dataset show that our network can achieve good performance with subjective visual perception and objective assessment metrics.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2003.09a
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pp.66-73
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2003
The technique for the seismic reliability evaluation of the electric power network is presented. In the previous study, the state of the substations was represented by the bi-state which is classified as failure or survival. However, the hi-state model can result in oversimplified analysis, because substations are worked by the parallel operating system. In this paper, Considering the characteristics of the parallel operating system, the damage of the substation is expressed by the multi-state for the more realistic seismic reliability evaluation. Using Monte-Carlo simulation method, the seismic reliability for Korean 345㎸ electric power network is evaluated. Analysis results show that reliability levels of the network by the multi-state analysis is higher than that by the hi-state analysis and the electric power network in southeastern area of the Korean Peninsular may be vulnerable to earthquakes.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.56-62
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2021
The surge in generic attacks execution against cipher text on the computer network has led to the continuous advancement of the mechanisms to protect information integrity and confidentiality. The implementation of explicit decision tree machine learning algorithm is reported to accurately classifier generic attacks better than some multi-classification algorithms as the multi-classification method suffers from detection oversight. However, there is a need to improve the accuracy and reduce the false alarm rate. Therefore, this study aims to improve generic attack classification by implementing two hybridized decision tree algorithms namely Naïve Bayes Decision tree (NBTree) and Logistic Model tree (LMT). The proposed hybridized methods were developed using the 10-fold cross-validation technique to avoid overfitting. The generic attack detector produced a 99.8% accuracy, an FPR score of 0.002 and an MCC score of 0.995. The performances of the proposed methods were better than the existing decision tree method. Similarly, the proposed method outperformed multi-classification methods for detecting generic attacks. Hence, it is recommended to implement hybridized decision tree method for detecting generic attacks on a computer network.
Tobacco sales enterprises often need to summarize and verify the daily sales bills, which may consume substantial manpower, and manual verification is prone to occasional errors. The use of artificial intelligence technology to realize the automatic identification and verification of such bills offers important practical significance. This study presents a novel multi-branch residual network for tobacco sales bills to improve the efficiency and accuracy of tobacco sales. First, geometric correction and edge alignment were performed on the input sales bill image. Second, the multi-branch residual network recognition model is established and trained using the preprocessed data. The comparative experimental results demonstrated that the correct recognition rate of the proposed method reached 98.84% on the China Tobacco Bill Image dataset, which is superior to that of most existing recognition methods.
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.2
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pp.16-24
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2024
With an increase in the relevance of next-generation integrated networking environments, the need to effectively utilize advanced networking techniques also increases. Specifically, integrating Software-Defined Networking (SDN) with Multi-access Edge Computing (MEC) is critical for enhancing network flexibility and addressing challenges such as security vulnerabilities and complex network management. SDN enhances operational flexibility by separating the control and data planes, introducing management complexities. This paper proposes a reinforcement learning-based network path optimization strategy within SDN environments to maximize performance, minimize latency, and optimize resource usage in MEC settings. The proposed Enhanced Proximal Policy Optimization (PPO)-based scheme effectively selects optimal routing paths in dynamic conditions, reducing average delay times to about 60 ms and lowering energy consumption. As the proposed method outperforms conventional schemes, it poses significant practical applications.
Finding link-disjoint or node-disjoint paths under multiple constraints is an effective way to improve network QoS ability, reliability, and so on. However, existing algorithms for such scheme cannot ensure a feasible solution for arbitrary networks. We propose design principles of an algorithm to fill this gap, which we arrive at by analyzing the properties of optimal solutions for the multi-constrained link-disjoint path pair problem. Based on this, we propose the link-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm (LIDOMPA), to find the shortest link-disjoint path pair for any network. Three concepts, namely, the candidate optimal solution, the contractive constraint vector, and structure-aware non-dominance, are introduced to reduce its search space without loss of exactness. Extensive simulations show that LIDOMPA outperforms existing schemes and achieves acceptable complexity. Moreover, LIDOMPA is extended to the node-disjoint optimal multi-constrained paths algorithm (NODOMPA) for the multi-constrained node-disjoint path pair problem.
This paper presents a unified framework for joint Convolutional Neural Network (CNN) based vehicle detection by leveraging multi-spectral image pairs. With the observation that under challenging environments such as night vision and limited light source, vehicle detection in a single color image can be more tractable by using additional far-infrared (FIR) image, we design joint CNN architecture for both RGB and FIR image pairs. We assume that a score map from joint CNN applied to overall image can be considered as confidence of vehicle existence. To deal with various scale ratios of vehicle candidates, multi-scale images are first generated scaling an image according to possible scale ratio of vehicles. The vehicle candidates are then detected on local maximal on each score maps. The generation of overlapped candidates is prevented with non-maximal suppression on multi-scale score maps. The experimental results show that our framework have superior performance than conventional methods with a joint framework of multi-spectral image pairs reducing false positive generated by conventional vehicle detection framework using only single color image.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2002.11a
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pp.677-681
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2002
Several multi-user online applications which are operated by the existing fixed terminals(PC) are being changed into online application based on multi-platform operated by the several PC, PDA and mobile phones to perform concurrent works due to the popularization of mobile devices recently. This paper proposed the infrastructure for network applications based on multi-platform. We also proposed the methods of consistency control based on multi-platform, update propagation protocols among diverse clients which take the asymmetry of computing power and network bandwidth among each client into account. Moreover, we implemented a chatting application based on multi-platform and it showed the proposed infrastructure and methods perform well.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2005.11a
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pp.81-87
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2005
This paper addresses the CAN based networked intelligent multi-motor control system using DSP2812 microprocessor. CAN built in DSP2812 microprocessor is used to control and monitor the multi-motor system with the inverter driving system. CAN network implementation schemes and the algorithm for multi-motor control and monitoring is also developed. We configure the multi-motor control experimental system to verify the proposed algorithm and the reliability of CAN networks system in the various operation of two induction motors. The experimental results show that CAN based networked intelligent multi-motor control system using DSP2812 microprocessor can carry out the real-time network based control in various speed range and the position control of induction motors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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