In TETRA(TErrestrial Trunked RAdio) standard, TMO(Trunked Mode Operation) communicates with the UE through the base station and it has a higher priority than DMO(Direct Mode Operation) which communicates with UE directly for channel allocation. As a result, the UE needs an algorithm which restricts the frequency allocation by TMO so that DMO can have a successful communication within the network. However, the TETRA DMO standard does not consider this issue. In this paper, we propose an active DMO channel selection algorithm which allocates a channel based on some additional information such as channel usage state of TMO and channel utilization of DMO. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms existing DMO channel allocation scheme in terms of the transmission efficiency.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.2
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pp.33-40
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2016
Due to the growth of social network systems (SNS), big data are realized and Hadoop was developed as a distributed platform for analyzing big data. Enterprises analyze data containing users' sensitive information by using Hadoop and utilize them for marketing. Therefore, researches on data encryption have been done to protect the leakage of sensitive data stored in Hadoop. However, the existing researches support only the AES encryption algorithm, the international standard of data encryption. Meanwhile, Korean government choose ARIA algorithm as a standard data encryption one. In this paper, we propose a HDFS data encryption scheme using ARIA algorithms on Hadoop. First, the proposed scheme provide a HDFS block splitting component which performs ARIA encryption and decryption under the distributed computing environment of Hadoop. Second, the proposed scheme also provide a variable-length data processing component which performs encryption and decryption by adding dummy data, in case when the last block of data does not contains 128 bit data. Finally, we show from performance analysis that our proposed scheme can be effectively used for both text string processing applications and science data analysis applications.
In the near future, various multicast based services will be provided over clustered wireless networks. To provide multicast services in secure manner, multicast messages are encrypted by using group key which is shared by group members. Therefore, various group key management schemes have been introduced until now. Among them, tree based approach is one of the most representative paradigms in group key management. Traditional tree based approaches effectively reduce rekeying message transmissions of the key distribution center. However, they do not consider the network bandwidth used for transmitting the rekeying messages. In this paper, we firstly present formulas that describe bandwidth consumption of tree based group key management scheme. Based on our formulations, we propose a bandwidth efficient key tree management scheme for clustered wireless networks where membership changes occur frequently. Simulation results show that our scheme effectively reduces the bandwidth consumption used for rekeying compared to existing key tree schemes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.7
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pp.1367-1372
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2007
This paper suggests One-time Password key exchange authentication technique for a strong authentication based on MANET and through identify wireless environment security vulnerabilities, analyzes current authentication techniques. The suggested authentication technique consists of 3 steps: Routing, Registration, and Running. The Routing step sets a safe route using AODV protocol. The Registration and Running step apply the One-time password S/key and the DH-EKE based on the password, for source node authentication. In setting the Session key for safe packet transmission and data encryption, the suggested authentication technique encrypts message as H(pwd) verifiers, performs key exchange and utilizes One time password for the password possession verification and the efficiency enhancement. EKE sets end to end session key using the DH-EKE in which it expounds the identifier to hash function with the modula exponent. A safe session key exchange is possible through encryption of the H(pwd) verifier. The suggested authentication technique requires exponentiation and is applicable in the wireless network environment because it transmits data at a time for key sharing, which proves it is a strong and reliable authentication technique based on the complete MANET.
The smart home is a technology that can monitor and control by connecting everything to a communication network in various fields such as home appliances, energy consumers, and security devices. The Smart home is developing not only automatic control but also learning situation and user's taste and providing the result accordingly. This paper proposes a model that can provide a comfortable indoor environment control service for the user's characteristics by detecting the user's behavior as well as the automatic remote control service. The whole system consists of ESP 8266 with sensor and Wi-Fi, Firebase as a real-time database, and a smartphone application. This model is divided into functions such as learning mode when the home appliance is operated, learning control through learning results, and automatic ventilation using indoor and outdoor sensor values. The study used moving averages for temperature and humidity in the control of home appliances such as air conditioners, humidifiers and air purifiers. This system can provide higher quality service by analyzing and predicting user's characteristics through various machine learning and deep learning.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2008.03a
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pp.16-21
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2008
Aero-engine, as one kind of rotating machinery with complex structure and high rotating speed, has complicated vibration faults. Therefore, condition monitoring and fault diagnosis system is very important for airplane security. In this paper, a vibration data acquisition and intelligent fault diagnosis system is introduced. First, the vibration data acquisition part is described in detail. This part consists of hardware acquisition modules and software analysis modules which can realize real-time data acquisition and analysis, off-line data analysis, trend analysis, fault simulation and graphical result display. The acquisition vibration data are prepared for the following intelligent fault diagnosis. Secondly, two advanced artificial intelligent(AI) methods, mapping-based and rule-based, are discussed. One is artificial neural network(ANN) which is an ideal tool for aero-engine fault diagnosis and has strong ability to learn complex nonlinear functions. The other is data mining, another AI method, has advantages of discovering knowledge from massive data and automatically extracting diagnostic rules. Thirdly, lots of historical data are used for training the ANN and extracting rules by data mining. Then, real-time data are input into the trained ANN for mapping-based fault diagnosis. At the same time, extracted rules are revised by expert experience and used for rule-based fault diagnosis. From the results of the experiments, the conclusion is obvious that both the two AI methods are effective on aero-engine vibration fault diagnosis, while each of them has its individual quality. The whole system can be developed in local vibration monitoring and real-time fault diagnosis for aero-engine.
In Ansan (the headquarter of KORDI ; Korea Ocean Research & Development Institute), KOSC(Korea Ocean Satellite Center) is being prepared for acquisition, processing and distribution of sensor data via L-band from GOCI(Geostationary Ocean Color Imager) instrument which is loaded on COMS(Communication, Ocean and Meteorological Satellite); it will be launched in 2009. The basis equipment of KOSC(Electric power, Network, Security) has been constructed in 2007. KOSC is being constructed data processing and management system, GOCI L-band reception system, etc. The final object of KOSC is that maximize the application of GOCI.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.6
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pp.65-72
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2020
Today, the Internet of Things is used in many places, including homes, industrial sites, and hospitals, to give us convenience. Many services generate new value through real-time data collection, storage and analysis as devices are connected to the network. Many of these fields are creating services and applications that utilize sensors and communication functions within IoT devices. However, since everything can be hacked, it causes a huge privacy threat to users who provide data. For example, a variety of sensitive information, such as personal information, lifestyle patters and the existence of diseases, will be leaked if data generated by smarwatches are abused. Development of IoT must be accompanied by the development of security. Recently, Differential Privacy(DP) was adopted to privacy-preserving data processing. So we propose the method that can aggregate health data safely on smartwatch platform, based on DP.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.197-202
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2021
Biometric technology using finger veins is receiving a lot of attention due to its high security, convenience and accuracy. And the recent development of deep learning technology has improved the processing speed and accuracy for authentication. However, the training data is a subset of real data not in a certain order or method and the results are not constant. so the amount of data and the complexity of the artificial neural network must be considered. In this paper, the deep learning model of Inception-Resnet-v2 was used to improve the high accuracy of the finger vein recognizer and the performance of the authentication system, We compared and analyzed the performance of the deep learning model of DenseNet-201. The simulations used data from MMCBNU_6000 of Jeonbuk National University and finger vein images taken directly. There is no preprocessing for the image in the finger vein authentication system, and the results are checked through EER.
This paper describes ISO/TR 4804, an international standard to describe how to design and verify autonomous cars to ensure safety and cybersecurity. Goals of ISO/TR 4804 are (1) positive risk balance and (2) avoidance of unreasonable risk. It also 12 principles of safety and cybersecurity to achieve these goals. In the design procedures, it describes (1) 13 capabilities to achieve these safety and cybersecurity principles, (2) hardware and software elements to achieve these capabilities, and (3) a generic logical architecture to combine these elements. In the verification procedures, it describes (1) 5 challenges to ensure safety and cybersecurity, (2) test goals, platforms, and solutions to achieve these challenges, (3) simulation and field operation methods, and (4) verification methods for hardware and software elements. Especially, it regards deep neural network as a software component and it describe design and verification methods of autonomous cars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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