센서 네트워크는 많은 센서 노드들이 환경 정보를 수집하는 이벤트 기반의 네트워크 시스템이다. 에너지를 효율적으로 사용하기 위해, 센싱 주기를 길게 하며 특정한 이벤트가 발생한 경우에는 짧은 주기로 센싱하여 전송한다. 이러한 센서 네트워크 환경에서 지역적인 이벤트 발생은 네트워크의 혼잡을 야기하여 중요한 정보의 손실이 일어날 수 있으며, 과다한 전송 모듈의 사용으로 네트워크의 수명이 단축될 수 있다 본 논문에서는 지역적인 이벤트가 발생하여 네트워크 트래픽이 증가할 때, 트래픽이 집중된 노드의 트래픽을 분산하기 위한 유전자 알고리즘 기반의 흔잡 제어 기법(CCGA)을 제안한다. CCGA는 트래픽이 집중된 노드의 자식 노드들로부터 주변 노드들의 정보를 수집하고 유전자 알고리즘을 수행하여 포워딩노드를 선택하고 트래픽을 분산시킨다. CCGA의 유전자 알고리즘은 주변 노드들의 데이터 전송률을 염색체로 표현하였다. 이벤트 발생 지역 주변노드들의 데이터 전송률이 고르게 분포될 수 있도록 이벤트 발생지역 노드들의 전송률 평균과 표준편차를 이용한 적합도 함수를 설계하였다. 실험을 통하여 CCGA 알고리즘이 센서 노드들의 데이터 전송률을 균등하게 유지시키며 이러한 결과가 특정 노드의 전력 소모 집중을 방지함을 보인다. 이러한 결과는 센서 네트워크의 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하며 센서 네트워크의 수명 연장에 기여한다.
With the ever growing demand of data applications, the joint macro-relay networks are emerging as a promising heterogeneous deployment to provide coverage extension and throughput enhancement. However, the current cellular networks are usually designed to be performance-oriented without enough considerations on the traffic variation, causing substantial energy waste. In this paper, we consider a joint macro-relay network with densely deployed relay stations (RSs), where the traffic load varies in both time and spatial domains. An energy-efficient scheme is proposed to dynamically adjust the RS working modes (active or sleeping) according to the traffic variations, which is called traffic-aware relay sleep control (TRSC). To evaluate the performance of TRSC,we establish an analytical model using stochastic geometry theory and derive explicit expressions of coverage probability, mean achievable rate and network energy efficiency (NEE). Simulation results demonstrate that the derived analytic results are reasonable and the proposed TRSC can significantly improve the NEE when the network traffic varies dynamically.
최근 실시간 스트리밍 플랫폼을 기반으로 한 다양한 멀티미디어 컨텐츠의 수요량과 트래픽 양이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 실시간 스트리밍 서비스의 품질을 향상시키기 위해서 실시간 스트리밍 트래픽을 예측한다. 네트워크 트래픽을 예측하기 위해 통계적 모형을 활용하였으나, 실시간 스트리밍 트래픽은 매우 동적으로 변화함에 따라 통계적 모형보다는 순환 신경망 기반 딥러닝 모델이 적합하다. 따라서, 실시간 스트리밍 트래픽을 수집, 정제 후 Vanilla RNN, LSTM, GRU, Bi-LSTM, Bi-GRU 모델을 활용하여 예측하며, 각 모델의 학습 시간, 정확도를 측정하여 비교한다.
As the computerization of hospitals becomes more advanced, security issues regarding data generated from various medical devices within hospitals are gradually increasing. For example, because hospital data contains a variety of personal information, attempts to attack it have been continuously made. In order to safely protect data from external attacks, each hospital has formed an internal team to continuously monitor whether the computer network is safely protected. However, there are limits to how humans can monitor attacks that occur on networks within hospitals in real time. Recently, artificial intelligence models have shown excellent performance in detecting outliers. In this paper, an experiment was conducted to verify how well an artificial intelligence model classifies normal and abnormal data in network traffic data generated from medical devices. There are several models used for outlier detection, but among them, Random Forest and Tabnet were used. Tabnet is a deep learning algorithm related to receive and classify structured data. Two algorithms were trained using open traffic network data, and the classification accuracy of the model was measured using test data. As a result, the random forest algorithm showed a classification accuracy of 93%, and Tapnet showed a classification accuracy of 99%. Therefore, it is expected that most outliers that may occur in a hospital network can be detected using an excellent algorithm such as Tabnet.
최근 들어 TCP/IP 프로토콜을 사용하고 있는 통신망들은 전 세계적으로 엄청나게 증가하고 있다. 특히 인터넷과 WWW(World Wide Web) 서비스의 증가는 통신망에서의 트래픽 증가를 더욱 가속화하고 있다. 본 논문에서는 먼저 네트워크 트래픽 모니터링 및 분석을 위한 요구사항을 조사하고, 웹 기반의 트래픽 모니터링 및 분석 시스템을 설계하고 구현한다. 또한 SNMP 분석 파라미터들을 정의하고 이를 이용하여 네트워크 트래픽 분석을 수행한다. 마지막으로 수집된 트래픽 결과를 기반으로 분석 형태에 따라 GUI(Graphic User Interface)형태로 표현한다. 본 논문에서 제시한 시스템은 웹을 이용하여 플랫폼에 종속되지 않고, 분석 파라미터에 따라 인터넷 트래픽 상황을 분석할 수 있도록 하여 사용자가 자신의 호스트에서 직접 인터넷 트래픽을 관리할 수 있다.
Aung, Cherry Ye;Ali, G.G. Md. Nawaz;Chong, Peter Han Joo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5149-5173
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2016
Cooperative forwarding has shown a substantial network performance improvement compared to traditional routing in multi-hop wireless network. To further enhance the system throughput, especially in the presence of highly congested multiple cross traffic flows, a promising way is to incorporate the multi-radio multi-channel (MRMC) capability into cooperative forwarding. However, it requires to jointly address multiple issues. These include radio-channel assignment, routing metric computation, candidate relay set selection, candidate relay prioritization, data broadcasting over multi-radio multi-channel, and best relay selection using a coordination scheme. In this paper, we propose a simple and efficient cluster-based cooperative data forwarding (CCDF) which jointly addresses all these issues. We study the performance impact when the same candidate relay set is being used for multiple cross traffic flows in the network. The network simulation shows that the CCDF with MRMC not only retains the advantage of receiver diversity in cooperative forwarding but also minimizes the interference, which therefore further enhances the system throughput for the network with multiple cross traffic flows.
국내 교통은 날로 증가하는 차량으로 인해 도로의 상습정체, 대기오염 발생 등의 다양한 교통문제가 발생되고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 지자체는 지능형교통체계(ITS : Intelligent Transport System), 첨단교통관리시스템(ATMS : Advanced Traffic Management Systems) 등의 시스템 구축을 통해 교통관리를 시행하고자 했으나 인프라 중심의 교통시스템 구축만으로는 만성적인 교통문제 해결에 효과가 미비하여 기존 시설물에 운영관리 기능을 강화한 시스템 고도화가 필요한 시점이다. 도시부 내 교통류는 임의의 시간대별로 특성 차량군이 형성되어 다양한 교통패턴이 존재하며, 이러한 상황별 교통패턴을 처리할 수 있는 지자체 네트워크 차원의 상황별 신호운영 설계가 필요하다고 판단된다. 따라서, 본 연구에서는 기존의 획일적인 신호 운영의 문제점을 개선하기 위해 단기적 교통상황 예측 데이터의 교통패턴을 기반으로 Frame Signal을 설정한 뒤 네트워크 차원의 신호최적화를 통한 상황별 신호제어 운영방안을 목적으로 연구를 진행하고자 한다.
Two supervised learning algorithms, a basic neural network and a long short-term memory recurrent neural network, are applied to traffic including DDoS attacks. The joint effects of preprocessing methods and hyperparameters for machine learning on performance are investigated. Values representing attack characteristics are extracted from datasets and preprocessed by two methods. Binary classification and two optimizers are used. Some hyperparameters are obtained exhaustively for fast and accurate detection, while others are fixed with constants to account for performance and data characteristics. An experiment is performed via TensorFlow on three traffic datasets. Three scenarios are considered to investigate the effects of learning former traffic on sequential traffic analysis and the effects of learning one dataset on application to another dataset, and determine whether the algorithms can be used for recent attack traffic. Experimental results show that the used preprocessing methods, neural network architectures and hyperparameters, and the optimizers are appropriate for DDoS attack detection. The obtained results provide a criterion for the detection accuracy of attacks.
교차로 교통시스템은 도로상에 깔린 루프검지기를 통해서 통과차량과 지체차량의 수를 누적하여 차량 통행 주기를 결정하는 웹스터방정식의 방법을 따른다. 그러나 웹스터방정식은 현장 교차로상의 통데이터를 주로 사용하는 방법이라 할 수 있으므로 이웃 교차로의 교통상황을 데이터로 받아서 교차로 연동제어를 할 수 없는 문제점을 갖고 있다. 따라서 교차로 원격지 제어를 시행 할 경우에 마땅한 제어 방법이 없고, 있어도 지역네트워크 단위인 고비용 시스템을 사용하여야 하므로 경제성이 없다. 따라서 인터넷을 사용하여 이웃 및 먼거리에 떨어져 있는 교차로의 교통상황을 참조하여 교차로 교통제어를 할 경우에는 저비용의 전문성 있는 교차로 교통제어를 할 수 있다.
교차로 교통시스템은 도로상에 깔린 루프검지기를 통해서 통과차량과 지체차량의 수를 누적하여 차량 통행주기를 결정하는 웹스터방정식의 방법을 따른다. 그러나 웹스터방정식은 현장 교차로상의 교통데이터를 주로 사용하는 방법이라 할 수 있으므로 이웃 교차로의 교통상황을 데이터로 받아서 교차로 연동제어를 할 수 없는 문제점을 갖고 있다. 따라서 교차로 원격지 제어를 시행 할 경우에 마땅한 제어 방법이 없고, 있어도 지역네트워크 단위인 고비용 시스템을 사용하여야 하므로 경제성이 없다. 따라서 인터넷을 사용하여 이웃 및 먼거리에 떨어져 있는 교차로의 교통상황을 참조하여 교차로 교통제어를 할 경우에는 저비용의 전문성 있는 교차로 교통제어를 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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