• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제19권2호
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• pp.79-83
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• 2021

This paper proposes a novel image classification method based on few-shot learning, which is mainly used to solve model overfitting and non-convergence in image classification tasks of small datasets and improve the accuracy of classification. This method uses model structure optimization to extend the basic convolutional neural network (CNN) model and extracts more image features by adding convolutional layers, thereby improving the classification accuracy. We incorporated certain measures to improve the performance of the model. First, we used general methods such as setting a lower learning rate and shuffling to promote the rapid convergence of the model. Second, we used the data expansion technology to preprocess small datasets to increase the number of training data sets and suppress over-fitting. We applied the model to 10 monkey species and achieved outstanding performances. Experiments indicated that our proposed method achieved an accuracy of 87.92%, which is 26.1% higher than that of the traditional CNN method and 1.1% higher than that of the deep convolutional neural network ResNet50.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.167-174
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• 2022

Vehicular Ad hoc Networks are considered as special kind of Mobile Ad Hoc Networks. VANETs are a new emerging recently developed, advanced technology that allows a wide set of applications related to providing more safety on roads, more convenience for passengers, self-driven vehicles, and intelligent transportation systems (ITS). Delay Tolerant Networks (DTN) are networks that allow communication in the event of connection problems, such as delays, intermittent connections, high error rates, and so on. Moreover, these are used in areas that may not have end-to-end connectivity. The expansion from DTN to VANET resulted in Vehicle Delay Tolerant Networks (VDTN). In this approach, a vehicle stores and carries a message in its buffer, and when the opportunity arises, it forwards the message to another node. Carry-store-forward mechanisms, packets in VDTNs can be delivered to the destination without clear connection between the transmitter and the receiver. The primary goals of routing protocols in VDTNs is to maximize the probability of delivery ratio to the destination node, while minimizing the total end-to-end delay. DTNs are used in a variety of operating environments, including those that are subject to failures and interruptions, and those with high delay, such as vehicle ad hoc networks (VANETs). This paper discusses DTN routing protocols belonging to unicast delay tolerant position based. The comparison was implemented using the NS2 simulator. Simulation of the three DTN routing protocols GeOpps, GeoSpray, and MaxProp is recorded, and the results are presented.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.75-84
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• 2022

The efficiency of the regional fiscal policy implementation is based on the achievement of target criteria in the formation and distribution of own financial resources of local budgets, reducing their deficit and reducing dependence on transfers. It is also relevant to compare the development of financial autonomy of regions in the course of decentralisation of fiscal relations. The study consists in the cluster analysis of the effectiveness of fiscal policy implementation in the context of 24 regions and the capital city of Kyiv (except for temporarily occupied territories) under conditions of fiscal decentralisation. Clustering of the regions of Ukraine by 18 indicators of fiscal policy implementation efficiency was carried out using Ward's minimum variance method and k-means clustering algorithm. As a result, the regions of Ukraine are grouped into 5 homogeneous clusters. For each cluster measures were developed to increase own revenues and minimize dependence on official transfers to increase the level of financial autonomy of the regions. It has been proved that clustering algorithms are an effective tool in assessing the effectiveness of fiscal policy implementation at the regional level and stimulating further expansion of financial decentralisation of regions.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.333-339
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• 2022

The purpose of the article is to identify priority trends of technological innovations and strategic opportunities for using the smart potential to the benefit of the Russian industrial production development in the context of digital transformation. The article substantiates the demand for technological process automation at industrial enterprises in Russia and considers the possibilities of using artificial intelligence and the implementation of smart manufacturing in the industry. The article reveals the priorities of the leading Russian industrial companies in the field of digitalization, namely, an expansion of the use of cloud technologies, predictive analysis, IaaS services (virtual data storage and processing centers), supervisory control, and data acquisition (SCADA), etc. The authors give the characteristics of the monitoring of the smart manufacturing systems development indicators in the Russian Federation, conducted by Rosstat since 2020; presents projected data on the assessment of the required resources in relation to the instruments of state support for the development of smart manufacturing technologies for the period until 2024. The article determines targets for the development of smart technologies within the framework of the Federal Project "Digital Technologies".

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제21권3호
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• pp.45-49
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• 2022

The fourth industrial revolution, internet of things, and the expansion of online web services have increased an exponential growth and deployment in the number of cloud data centers (CDC). The cloud is emerging as new paradigm for delivering the Internet-based computing services. Due to the dynamic and non-linear workload and availability of the resources is a critical problem for efficient workload and resource management. In this paper, we propose the particle swarm optimization (PSO) based gated recurrent unit (GRU) neural network for efficient prediction the future value of the CPU and memory usage in the cloud data centers. We investigate the hyper-parameters of the GRU for better model to effectively predict the cloud resources. We use the Google Cluster traces to evaluate the aforementioned PSO-GRU prediction. The experimental shows the effectiveness of the proposed algorithm.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1516-1539
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• 2022

This article shows a set of physical information fusion IoT systems that we designed for smart buildings. Its essence is a computer system that combines physical quantities in buildings with quantitative analysis and control. In the part of the Internet of Things, its mechanism is controlled by a monitoring system based on sensor networks and computer-based algorithms. Based on the design idea of the agent, we have realized human-machine interaction (HMI) and machine-machine interaction (MMI). Among them, HMI is realized through human-machine interaction, while MMI is realized through embedded computing, sensors, controllers, and execution. Device and wireless communication network. This article mainly focuses on the function of wireless sensor networks and MMI in environmental monitoring. This function plays a fundamental role in building security, environmental control, HVAC, and other smart building control systems. The article not only discusses various network applications and their implementation based on agent design but also demonstrates our collaborative information fusion strategy. This strategy can provide a stable incentive method for the system through collaborative information fusion when the sensor system is unstable in the physical measurements, thereby preventing system jitter and unstable response caused by uncertain disturbances and environmental factors. This article also gives the results of the system test. The results show that through the CPS interaction of HMI and MMI, the intelligent building IoT system can achieve comprehensive monitoring, thereby providing support and expansion for advanced automation management.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.21-29
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• 2023

Recently there has been an increase in interest and competition in sharing economy platforms. The success stories of many companies have spread in this field, such as Uber, but on the other hand, there are many other companies that have failed. We studied and analyzed the factors that affect the user's participation in the sharing economy platforms as an essential part of this system, and how to maintain the consumer's intention of use without compromising consumer satisfaction, as it has become an issue of great importance on the path to the success of the sharing platforms. Relying on the expanded valence framework and expectation confirmation theory as a basis, we constructed hypotheses that influence intention to participate in participatory platforms. Results show that system quality, trust, perceived benefits, and satisfaction are important factors that positively influence intention to continue to participate. This research is expected to help researchers move forward with research related to the future and help business managers understand user insights and integrate them with their business model to help the success, development and expansion of their business in the Kingdom of Saudi Arabia.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.3087-3099
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• 2018

기업의 글로벌 네트워크는 지속적으로 변화하는 양상을 보이고 있으며, 국제 전자상거래의 확대 및 마켓 중심 글로벌 공급사슬관리(GSCM) 변화로 글로벌 거점으로 성장될 수 있는 국가를 전략적으로 선정하여 진출하고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 지난 10년간 우리나라 기업의 해외진출 국가현황 분석을 통해 우리나라 기업의 글로벌 네트워크 변화의 추이를 분석하여 우리나라 기업의 입장에서 중요한 해외진출 대상국가를 제시하고, 우리나라 제조 물류기업을 중심으로 해외 진출 대상 국가의 차이를 분석하여 기업간 시너지 효과를 만들 수 있는 전략을 제시하는 것이다. 제조 물류 기업별 진출희망 국가간의 우선순위는 차이는 있는 것으로 분석되었다. 물류회사는 독일에 진출하는 것을 가장 우선적으로 희망하였으며, 제조기업은 멕시코에 진출하는 것을 선호하였다. 국내 제조 물류 관련 기업은 규모의 경제 및 범위의 경제를 달성하고 글로벌 경쟁력 확보를 위해서는 해외시장 진출을 통한 볼륨과 네트워크 확보의 필요성을 인식하고 있으며 제조업체의 니즈를 반영한 해운을 포함한 물류관련 기업의 해외시장 동반 진출은 우리나라 기업의 해외진출을 용이하게 하여 국제경쟁력을 제고할 수 있는 방안이 될 수 있으며, 신 성장동력 확보 및 서비스 역량을 제고할 수 있는 방안이다.

• 한국항해항만학회지
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• 제41권3호
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• pp.155-164
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• 2017

유라시아의 지역 내 인프라 연결과 협력에 관하여 많은 국가들이 다양한 정책을 추진하고 있는 가운데 중국은 일대일로 사업을 제시했으며, 60여 개국 이상이 사업에 참여하면서 중국은 유라시아 물류 인프라 개발에서 매우 큰 영향력을 행사하게 될 것으로 예상되고 있다. 본 연구는 사회네트워크 방법론을 통해 주요 철도역에 대한 네트워크를 분석했다. 유라시아 대륙의 대표적 철도노선인 TAR, TEN-T, TRACECA, GMS 경로를 통해 65개 국가, 994개 철도역에 대한 네트워크를 구성했으며, SNA의 측면에서 주요 철도역에 대한 특징을 제시하고, 중국과 전체 유라시아 네트워크를 비교했다. 유라시아 및 중국 네트워크에 대한 분석을 통해 연결중심성과 매개중심성에서 각각 상위 30개 역을 제시했으며, 연결성 측면에서 태국 방콕, 조지아의 트빌리시, 아제르바이젠의 바쿠, 중국의 쿤밍, 루마니아의 부쿠레슈티 등이, 매개성 측면에서 아제르바이젠의 바쿠, 알야트, 중국의 바오지, 투르판, 우즈베키스탄의 카르시, 터키의 카스 등이 높은 순위를 보였다. 또한, 중국 네트워크에서는 쿤밍, 난닝, 거쥬역의 연결성과 바오지, 쿤밍, 란저우역 등의 매개성이 높게 도출되었다. 중국에서 추진하는 일대일로 사업은 유라시아 전체의 인프라 연결 확충을 기본 전제로 하고 있지만, 중국과의 연계성 강화를 위한 인프라 개발에 높은 비중이 예상되며, 이런 관점에서 국제 물류 거점에 대한 연구는 중국 네트워크에서 차지하는 중요성을 병행해서 검토할 필요가 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권3호
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• pp.224-234
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• 2005

인터넷의 성장과 더불어 네트워크 관련 기술의 발전으로 인해 인터넷의 사용량 및 사용인구가 폭발적으로 증가하고 있는 추세이다. 이런 추세에 대학의 전산망도 노드 수의 급속한 증가와 다양한 서비스로 인해 네트워크에 대한 트래픽이 증가하고 있다. 이에 반해 사용자에 대한 서비스 품질은 낮아지고 있는 실정이다. 이에 따라, 대학 네트워크에 대한 네트워크 관리, 네트워크 설계 및 증설, 요금정책 등에 사용될 수 있는 매우 핵심적인 문제점이 나타나고 있다 이러한 문제점을 효율적으로 분석하여 관리를 하기 위해서는 많은 기술인력과 장비 및 예산이 소요된다. 그러나, 규모가 적은 대학 네트워크는 인력 부족과 네트워크 환경에 대한 지속적인 투자로 인해 실행하기 어려운 부분이다. 이러한 네트워크에 대한 투자 비용을 감소하고 최적화된 환경을 조성하기 위해서는 구성변경 및 장비의 대체나 용량계획에 대한 성능분석이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 네트워크 관리와 분석을 위하석 관리 및 분석대상과 관련된 모든 항목을 프레임워크 기반 성능관리 도구를 이용하였다. 주요 연구방법으로는 세부 항목별로 현황 데이터를 수집, 가공, 분석하여 각 항목을 상세하게 분석하여 문제점에 대한 해결책을 제시하였다. 이러한 결과 네트워크, 서버, 애플리케이션 관리를 체계적으로 관리할 수 있었으며, 장애 및 성능저하 둥으로 업무영역에 미치는 영향을 파악하고 예방에 효과적으로 대응할 수 있었다. 또한, 과학적이고 체계적인 분석을 통해 전체 시스템의 운영관리비용을 최적화하여 관리의 효율성을 높여주었다.