KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권8호
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pp.2587-2605
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2022
In order to efficiently detect community structure in complex networks, community detection algorithms can be designed from the perspective of node similarity. However, the appropriate parameters should be chosen to achieve community division, furthermore, these existing algorithms based on the similarity of common neighbors have low discrimination between node pairs. To solve the above problems, a noval community detection algorithm using closeness similarity based on common neighbor node clustering entropy is proposed, shorted as CSCDA. Firstly, to improve detection accuracy, common neighbors and clustering coefficient are combined in the form of entropy, then a new closeness similarity measure is proposed. Through the designed similarity measure, the closeness similar node set of each node can be further accurately identified. Secondly, to reduce the randomness of the community detection result, based on the closeness similar node set, the node leadership is used to determine the most closeness similar first-order neighbor node for merging to create the initial communities. Thirdly, for the difficult problem of parameter selection in existing algorithms, the merging of two levels is used to iteratively detect the final communities with the idea of modularity optimization. Finally, experiments show that the normalized mutual information values are increased by an average of 8.06% and 5.94% on two scales of synthetic networks and real-world networks with real communities, and modularity is increased by an average of 0.80% on the real-world networks without real communities.
In this paper, a new image segmentation method based on merging of two low contrast neighbor regions iteratively is proposed. It is suitable for very low bit rate coding. The proposed method reduces efficiently contour information and preserves subjective and objective image quality. It consists of image segmentation using 4-level hierarchical structure based on mathematical morphology and 1-level region merging structure using the contrast difference of two adjacent neighbor regions. For each segmented region of the third level, two adjacent neighbor regions having low contrast difference value in fourth level based on contrast difference value is merged iteratively. It preserves image quality and shows the noticeable reduction of the contour information, so that it can improve the bottleneck problem of segmentation-based coding at very low bit rate.
Mobile Ad hoc network은 stationary infrastructure의 도움 없이 이동 노드들이 필요 시 multi-hop wireless links network 형태를 구성하여 통신이 이루어지게 하는 network이다. 따라서 효율적인 라우팅 프로토콜의 개발이 중요한 issue인데 최근에는 routing overhead가 적은 on-demand 프로토콜이 주목을 받고 있다. On-demand 프로토콜은 새로운 route을 구성하기 위해서 query packet을 broadcasting하게 되는데, 특히 노드들의 mobility가 많은 mobile ad hoc network(MANET)의 경우에는 더욱더 자주 발생하게 되는데, blind broadcasting은 neighbor 노드들 간의 radio transmission region overlap에 의해 redundancy, contention, collision 같은 broadcast storm 문제를 발생시키게 된다. 본 논문은 on-demand 프로토콜의 broadcast storm 문제를 해결하기 위해 Neighbor Topology을 고려 한 Dynamic Adaptation Query flooding scheme을 제시한다. 또한 Dynamic Adaptive Query flooding scheme은 broadcast storm 문제 해결뿐만 아니라 network의 congestion을 감소시켜 data packet의 성능 향상에도 기여 할 것이다.
IPv6 nodes use the Neighbor Discovery Protocol (NDP) to discover other nodes on the link, to determine their link-layer addresses to find routers, and to maintain reachability information about the paths to active neighbors. If not secured, NDP is vulnerable to various attacks. This document specifies security mechanisms for NDP. Unlike those in the original NDP specifications, these mechanisms do not use IPsec.
모델 영상내의 각각의 물체의 대표 값을 만든 후에 실험 영상을 물체 공간에 투영 시켜서 나온 성분과 대표 값의 거리를 비교하여 인식하게 된다. 그러나 단순히 기존의 방법인 Point to Point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 된 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 k-Nearest Neighbor를 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상에 대해 각각의 모델영상들을 인식의 단위로 이용하였다.
DTNs (Delay Tolerant Networks) refer to the networks that can support data transmission in the extreme networking situations such as continuous delay and no connectivity between ends. DTMNs (Delay Tolerant Networks) are a specific range of DTNs, and its chief considerations in the process of message delivery in the routing protocol are the transmission delay, improvement of reliability, and reduction of network loading. This article proposes a new LCN (Largest Common Neighbor) routing algorism to improve Spray and Wait routing protocol that prevents the generation of unnecessary packets in a network by letting mobile nodes limit the number of copies of their messages to all nodes to L. Since higher L is distributed to nodes with directivity to the destination node and the maximum number of common neighbor nodes among the mobile nodes based on the directivity information of each node and the maximum number of common neighbor nodes, more efficient node transmission can be realized. In order to verify this proposed algorism, DTN simulator was designed by using ONE simulator. According to the result of this simulation, the suggested algorism can reduce average delay and unnecessary message generation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권5호
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pp.2398-2415
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2017
Content-Centric Networking (CCN) is a new Internet architecture with routing and caching centered on contents. Through its receiver-driven and connectionless communication model, CCN natively supports the seamless mobility of nodes and scalable content acquisition. In-network caching is one of the core technologies in CCN, and the research of efficient caching scheme becomes increasingly attractive. To address the problem of unbalanced cache load distribution in some existing caching strategies, this paper presents a neighbor cooperation based in-network caching scheme. In this scheme, the node with the highest betweenness centrality in the content delivery path is selected as the central caching node and the area of its ego network is selected as the caching area. When the caching node has no sufficient resource, part of its cached contents will be picked out and transferred to the appropriate neighbor by comprehensively considering the factors, such as available node cache, cache replacement rate and link stability between nodes. Simulation results show that our scheme can effectively enhance the utilization of cache resources and improve cache hit rate and average access cost.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권9호
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pp.2231-2252
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2012
With the prevalence of diverse services-oriented applications, such as IPTV systems and on-line games, the current underlying communication networks face more and more challenges on the aspects of flexibility and adaptability. Therefore, an effective and efficient multicast routing mechanism, which can fulfill different requirements of different personalized services, is critical and significant. In this paper, we first define the neighbor gradient, which is calculated based on the weighted sum of attributes such as residual link capacity, normalized hop count, etc. Then two distributed multicast routing algorithms which are neighbor Gradient-based Multicast Routing for Static multicast membership (GMR-S) and neighbor Gradient-based Multicast Routing for Dynamic multicast membership (GMR-D), are proposed. GMR-S is suitable for static membership situation, while GMR-D can be used for the dynamic membership network environment. Experimental results demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed methods.
무선 애드혹 네트워크에서 동작하는 많은 프로토콜들은 이웃 노드에 대한 정보를 중요하게 사용한다. 이웃 노드에 대한 정보는 Hello 메시지를 주고받음으로써 알 수 있다. 자신기 존재를 알리고 싶은 노드는 주기적으로 Hello 패킷을 전송한다. 하지만, 이러한 Hello 패킷의 전송은 무선 애드혹 네트워크에 큰 제어 부하로 작용하게 된다. 이 논문에서는 Hello 패킷뿐만 아니라 방송 패킷을 활용하여 이웃 노드 정보를 주고받는 방법을 고찰한다. 분석과 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 방송 패킷을 활용하는 기법이 Hello 패킷만을 사용하는 방식에 비하여 상당한 효과를 보인다는 것을 분석한다. Hello 패킷의 전송 주기와 방송 패킷의 전송기가 같다면 42% 정도의 부하 절감 효과가 있다.
Purpose Due to the COVID-19 pandemic, many companies are building virtual workplaces based on virtual reality technology. Through this study, we intend to identify the trend of convergence and convergence research between virtual reality technology and work space, and suggest future promising fields based on this. Design/methodology/approach For this purpose, 12,250 bibliographic data of research papers related to Virtual Reality (VR) and Workplace were collected from Scopus from 1982 to 2021. The bibliographic data of the collected papers were analyzed using Text Mining and Pathfinder Network, Parallel Neighbor Clustering, Nearest Neighbor Centrality, and Triangle Betweenness Centrality. Through this, the relationship between keywords by period was identified, and network analysis and visualization work were performed for virtual reality-based workplace research. Findings Through this study, it is expected that the main keyword knowledge structure flow of virtual reality-based workplace convergence research can be identified, and the relationship between keywords can be identified to provide a major measure for designing directions in subsequent studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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