본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization) 네트워크를 이용한 수신 신호 세기(Received Signal Strength Indication) 기반 실내 위치인식 시스템을 제안하였다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 실험을 수행하였고, 일반적인 삼각측량 방법과 비교하였다. 실험실을 40개의 영역으로 나누고 6개의 고정 노드를 설치하였다. 무선 채널의 대수-정규 경로 손실 모델을 구성하고, 수신 신호 강도를 거리로 변환하였다. 변환한 정보를 LVQ의 입력으로 사용하였다. LVQ 네트워크의 학습을 위해 영역의 인덱스를 목표값으로 설정하였다. 실험을 통해서 최적의 서브클래스 개수를 결정하였고, LVQ 네트워크의 훈련을 통해서는 96%, 테스트를 통해서는 91%의 성능을 확인하였다.
현재까지 내부 네트워크에 접근하는 단말의 무결성을 검증하기 위한 방안으로 네트워크 접근제어 시스템 NAC(Network Access Control), 백신, 망분리, MDM(Mobile Device Management) 등 다양한 방법들을 이용하여 내부 네트워크의 자산을 보호하고자 하였다. 그러나 기존의 접근제어 시스템에서 사용하는 정책은 획일화 되어 사용자에게 적용되고 있고, 또한 APT(Advance Persistent Threat) 대응 솔루션, 방화벽, 백신 등의 보안 솔루션은 단말이 내부 네트워크에 접근한 이후에 이상 트래픽 등이 발생 시 이를 감지하고 처리하는 형태이므로 근본적으로 무결성 검사를 수행한 이후에 내부 네트워크에 접근하는 등의 방안이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 악성코드에 감염된 단말이 내부 네트워크에 접속하기 이전에 이를 검증하고 조치하는 방안에 대한 보안네트워크 설계를 제시하고자 한다.
Abdulghafoor, Omar;Shaat, Musbah;Shayea, Ibraheem;Mahmood, Farhad E.;Nordin, Rosdiadee;Lwas, Ali Khadim
ETRI Journal
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제44권3호
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pp.400-412
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2022
In cognitive radio networks (CRNs), the computational complexity of resource allocation algorithms is a significant problem that must be addressed. However, the high computational complexity of the optimal solution for tackling resource allocation in CRNs makes it inappropriate for use in practical applications. Therefore, this study proposes a power-based pricing algorithm (PPA) primarily to reduce the computational complexity in downlink CRN scenarios while restricting the interference to primary users to permissible levels. A two-stage approach reduces the computational complexity of the proposed mathematical model. Stage 1 assigns subcarriers to the CRN's users, while the utility function in Stage 2 incorporates a pricing method to provide a power algorithm with enhanced reliability. The PPA's performance is simulated and tested for orthogonal frequency-division multiplexing-based CRNs. The results confirm that the proposed algorithm's performance is close to that of the optimal algorithm, albeit with lower computational complexity of O(M log(M)).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2577-2596
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2013
In this paper, we present an Energy-Aware Self-Stabilizing Distributed Clustering protocol based on message-passing model for Ad Hoc networks. The latter does not require any initialization. Starting from an arbitrary configuration, the network converges to a stable state in a finite time. Our contribution is twofold. We firstly give the formal proof that the stabilization is reached after at most n+2 transitions and requires at most $n{\times}log(2n+{\kappa}+3)$ memory space, where n is the number of network nodes and ${\kappa}$ represents the maximum hops number in the clusters. Furthermore, using the OMNeT++ simulator, we perform an evaluation of our approach. Secondly, we propose an adaptation of our solution in the context of Wireless Sensor Networks (WSNs) with energy constraint. We notably show that our protocol can be easily used for constructing clusters according to multiple criteria in the election of cluster-heads, such as nodes' identity, residual energy or degree. We give a comparison under the different election metrics by evaluating their communication cost and energy consumption. Simulation results show that in terms of number of exchanged messages and energy consumption, it is better to use the Highest-ID metric for electing CHs.
본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 및 프로파일을 이용하여 사용자들 간의 소셜 네트워크를 구성하는 방법을 제안한다. 최근 협업 시스템과 관련하여 소셜 네트워크에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 기존 연구의 경우, 사용자 로그 및 프로파일과 같은 정적인 데이터에 기반하고 있어서 동적으로 변화하는 환경에서의 소셜 네트워크를 구성하기 어렵다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 정적인 사용자 프로파일과 함께 사용자의 행동을 반영하는 컨텍스트를 이용하여 소셜 네트워크를 구성한다. 컨텍스트 도메인 지식 모델의 계층적 구조 특성을 이용하여 컨텍스트들 간의 유사도를 계산하고, 컨텍스트 모델의 카테고리에 가중치를 부여하여 컨텍스트들 간의 관계성을 계산한다. 제안된 방법의 유용성을 검증하기 위해 사용자의 컨텍스트 변화에 따른 소셜 네트워크의 동적 구성을 실험하였다. 제안된 방법을 활용하여 사용자들의 행동에 동적으로 반응하는 관계 분석이 가능하게 될 것으로 기대된다.
인터넷의 출현으로 많은 교육자들은 인터넷을 교육용 도구로 사용하고 있고, 학교내의 많은 업무가 전산화되면서 인터넷을 활용한 사례가 증가하고 있다. 하지만, 인터넷의 개방성으로 인해 학교망은 외부망에 그대로 노출되어 있기 때문에 교육자료의 파손이나 온라인 성적처리 시 데이터 변경 등의 문제점을 가지고 있다. 외부망으로부터 보호에 대한 요구가 증가하고 있으나, 아직 방화벽을 구축하고 있는 중 고등학교가 전무하며 설치 및 운영 시에도 어려움이 따른다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 학교망을 위한 혼합방화벽을 용이하게 구축 관리할 수 있는 방안을 제시하고, 외부로부터 접근제어를 위해 접근제어 규칙을 용이하게 기술할 수 있고 로그 분석, 실시간 네트워크 트래픽 감시, 날짜별 트래픽 통계 정보 등을 제공하는 그래픽적인 사용자 인터페이스를 구현한다.
P2P(peer-to-peer) 웹 캐슁 모델은 서버 쪽에 집중되는 트래픽을 완화시킴으로써 전통적인 웹 캐슁 모델을 보완할 수 있다는 측면에서 최근에 활발히 연구되어 왔다. P2P 웹 캐슁은 클라이언트들의 로컬 캐쉬를 활용하여 부가적인 인프라의 추가없이 캐쉬 공간이 확대되는 효과를 얻을 수 있지만, 각 클라이언트들은 독립된 피어로서의 자율성(autonomy)을 가지므로 이러한 자율성의 제한을 최소화해야한다. 본 논문에서는 피어의 자율적인 동적 참여와 로컬 캐슁 전략을 보장하여 시스템의 실행 가능성(feasibility)을 높인 환경에서 효율적인 디렉토리 기반 P2P 웹 캐슁 시스템을 제안하였다 제안하는 P2P 웹 캐슁 시스템은 동적인 P2P 네트워크 상에서의 오브젝트의 lifetime을 예상하여 이를 이웃 선택(neighbor selection)과 저장 공간 관리(storage management)에 적용하였다. 시스템의 성능 평가를 위하여 클라이언트의 http 요청 로그 데이터셋을 이용하여 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션을 수행하였다. 시뮬레이션 결과를 통하여 제안하는 시스템이 기존의 시스템에 비하여 주어진 동일한 환경에서 더 높은 정확성과 더 적은 리디렉션 실패(redirection failure)를 가짐을 확인하였다.
본 연구의 목적은 팀 프로세스의 작은 세상 구조가 팀 성과에 미치는 영향을 탐색적으로 살펴보는 것이다. 관련 문헌을 고찰하여 팀 프로세스의 작은 세상 구조와 팀 성과 사이의 관계를 이론적으로 논의하였으며, 축구팀의 패스 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 2014년 브라질 월드컵 경기의 패스 데이터를 수집하여 128개의 패스 네트워크를 구성하고 작은 세상을 나타내는 구조적 특성을 측정하였다. 이 과정에서 작은 세상의 정도를 측정하는 데 폭넓게 사용된 작은세상지수(small-world index)의 단점을 극복할 수 있는 새로운 지수를 개발하였다. 그리고 작은 세상 구조와 성과 사이의 관계를 밝히기 위하여 상관분석과 회귀분석을 실시하였다. 분석 결과에 의하면, 팀 프로세스의 군집성은 팀 성과와 지수함수의 관계가 있고 팀 프로세스의 연결성은 팀 성과와 로그함수의 관계가 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 팀 프로세스의 작은 세상 구조는 팀 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이론적 논의와 실증적 분석을 통해, 본 연구는 팀 프로세스의 작은 세상 구조가 팀원 사이의 업무 조정과 협업을 촉진하는데 효과적으로 작용하여 팀 성과에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 밝혀내었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제2권2호
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pp.15-18
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2014
This paper presents a sensor location decision making method respect to Container-Grown Seedlings in view of precision agriculture (PA) when sensors involved in tree container measure received signal strength (RSS) or time-of-arrival (TOA) between themselves and neighboring sensors. A small fraction of sensors in the container-grown seedlings system have a known location, whereas the remaining locations must be estimated. We derive Rao-Cramer bounds and maximum-likelihood estimators under Gaussian and log-normal models for the TOA and RSS measurements, respectively.
The concave utility in the Network Utility Maximization (NUM) problem is only suitable for elastic flows. In networks with multiclass traffic, the utility can be concave, linear, step or sigmoidal. Hence, the basic NUM becomes a nonconvex optimization problem. The current approach utilizes the standard dual-based decomposition method. It does not converge in case of scarce resource. In this paper, we propose an algorithm that always converges to a local optimal solution to the nonconvex NUM after solving a series of convex approximation problems. Our techniques can be applied to any log-concave utilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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