부패한 파일을 공유하거나, 인덱스 정보에 잘못된 인덱스 레코드를 삽입하는 등의 파일 오염문제는 대다수의 파일 공유 P2P 시스템들의 실질적인 문제가 되어 왔다. 이러한 파일 오염은 사용자들로 하여금 다운받아도 전혀 득이 되지 않는 오염된 파일들을 다운받도록 하거나, 존재하지 않는 파일들에 대한 비생산적인 다운로드 시도를 유도한다. 파일 오염은 네트워크 자원을 낭비할 뿐만 아니라, 사용자들의 활발한 참여를 제한하기 때문에 적절하게 대처하지 못한다면 향후 파일 공유 P2P 시스템 (혹은 비슷한 분산 환경 정보 공유 어플리케이션)의 성공을 기약하기 힘들다. 따라서 효과적인 오염방지 메커니즘의 개발이 시급하다. 본 논문은 대표적인 DHT (distributed hash table) 기반 P2P 시스템인 Kad 네트워크에서 사용자 행동양식 및 파일 오염에 대한 측정 연구를 통해 향후 효과적인 파일 오염방지 메커니즘을 개발하고자 하는 연구자들에게 실질적으로 활용 가능한 정보를 제공한다.
NFC(Near Field Communication)는 P2P(Peer-to-Peer) 통신을 제공하며 RFID를 능가하는 근접 비접촉 기술로 임의의 디바이스 형태로 언제 어디서든 전체 서비스에 접속할 수 있는 기술이다. NFC는 근거리 무선 기술로 데이터 교환, 연결 초기화, 보안 스마트 키, 입장권 구입, 접속제어 등의 서비스를 제공하기 위해 설계되었다. 본 논문에서는 소셜 네트워킹 응용을 위한 NFC 서비스 사례를 연구하며 스마트 디바이스와 서버 모델을 위한 NFC P2P 기반의 SNS 응용 신호흐름을 제안하였다.
Peer-to-peer (P2P) systems have proved the most effective and popular file sharing applications in recent years. Previous studies mainly focused on equal service and differentiated service strategies when peers have no initial data before their downloads. For an upload-constrained P2P file sharing system, we model both the equal service process and the differentiated service process when the initial data distribution of peers satisfies some special conditions. Moreover, we show how to minimize the time required to distribute the file to any number of peers. The proposed fluid-based models can reveal the intrinsic relations among the initial data amount, the peer set size, and the minimum last finish time. The closed-form expressions derived from the extended models can closely approximate chunk-based models and systems, especially for relatively large files. As an application of the extended models, we show how to provide differentiated service efficiently to multiple peer sets. Since no limits are imposed on the upload bandwidth of peers or the size of each peer set, we believe that our analytic process and the results achieved can provide not only fundamental insights into bandwidth allocation and data scheduling but also a helpful reference for both improving system performance and building an effective incentive mechanism for P2P file sharing systems.
UPnP(Universal Plug and Play) 규격은 홈 네트워크 환경에서 네트워크 기능이 지원되는 다양한 기기들을 발견하고 상호 서비스 연동이 가능하게 해준다. 최근 모바일 컴퓨팅, 클라우드 기반 서비스, 스마트 기기 콘텐츠 공유, 사물인터넷(IoT - Internet of Things) 등과 같은 IT 패러다임이 부각되고 있으나 이들을 지원하기에는 홈 네트워크에 국한된 UPnP는 기능적인 한계를 보여주었다. 이와 같은 새로운 IT 패러다임을 지원하기 위해 최근 UPnP 포럼은 기존 UPnP를 확장시켜 UPnP+를 발표하였다. 본 논문에서는 UPnP+의 기반이 되는 UDA 2.0(UPnP Device Architecture V2.0) 규격의 상세 기능을 소개하고, 어떻게 UDA 2.0이 홈 네트워크의 영역을 광대역 망과 비IP 기기의 영역까지 확장시킬 수 있는지 보여준다.
Y. Wenjing;T. Yuhan;Y. Zhiang;T. Shanhui;L. Shijun;M. Sharaf
Advances in nano research
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제15권5호
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pp.451-466
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2023
Gastrointestinal cancer (GC) is a prevalent malignant tumor of the digestive system that poses a severe health risk to humans. Due to the specific organ structure of the gastrointestinal system, both endoscopic and MRI diagnoses of GIC have limited sensitivity. The primary factors influencing curative efficacy in GIC patients are drug inefficacy and high recurrence rates in surgical and pharmacological therapy. Due to its unique optical features, good biocompatibility, surface effects, and small size effects, nanotechnology is a developing and advanced area of study for the detection and treatment of cancer. Because of its deep location and complex surgery, diagnosing and treating gastrointestinal cancer is very difficult. The early diagnosis and urgent treatment of gastrointestinal illness are enabled by nanotechnology. As diagnostic and therapeutic tools, nanoparticles directly target tumor cells, allowing their detection and removal. XGBoost was used as a classification method known for achieving numerous winning solutions in data analysis competitions, to capture nonlinear relations among many input variables and outcomes using the boosting approach to machine learning. The research sample included 300 GC patients, comprising 190 males (72.2% of the sample) and 110 women (27.8%). Using convolutional neural networks (CNN) and artificial neural networks (ANN)-EXtreme Gradient Boosting (XGBoost), the patients mean± SD age was 50.42 ± 13.06. High-risk behaviors (P = 0.070), age at diagnosis (P = 0.037), distant metastasis (P = 0.004), and tumor stage (P = 0.015) were shown to have a statistically significant link with GC patient survival. AUC was 0.92, sensitivity was 81.5%, specificity was 90.5%, and accuracy was 84.7 when analyzing stomach picture.
애드혹 네트워크 상의 노드들이 서로의 분산된 데이타를 주고받는 P2P 응용은 멀티 홈 무선 통신의 오버헤드로 인하여 효율성이 떨어진다. 이것을 극복하기 위해서 본 논문은 이웃 캐싱(neighbor caching) 기법을 제안하고, 이 방법이 노드들의 독립적인 캐싱 방법보다 효율적이라는 것을 보이고 있다. 이웃 캐싱 기법은 쉬고 있는 이웃 노드의 저장 공간을 잠시 빌려 씀으로써 캐싱 공간을 확대하고 먼 거리에서 데이타를 가져오는 멀티 홉 무선 통신의 단점을 극복하는 방법이다. 모의 실험의 결과에 따르면 이웃 캐싱은 망의 크기가 커질 때, 노드들의 쉬는 시간이 길 때, 그리고 노드들의 캐시 크기가 작을 때 좋은 성능을 나타낸다. 이와 함께 본 논문에서는 이웃 캐싱을 할 때 로드들 중에서 최적의 이웃 노드를 선별해 내는 우선순위에 근거한 예측기법(ranking based prediction)을 제안하였다. 우선순위에 근거한 예측 기법을 통해 데이타가 가장 오랫동안 보관될 가능성이 높은 이웃 노드를 선별해내고 우선순위가 낮은 데이타를 이웃 캐싱 하지 않을 수 있어서 이웃 캐싱의 효율성을 높일 수 있다. 모의 실험을 통해 이 방법이 노드들의 상황에 따라 이웃 캐싱의 횟수를 적절히 조절하여 성능향상을 가져올 뿐만 아니라 노드들이 분주한 상황에서도 이웃 캐싱이 유연하게 동작하도록 하는 것을 알 수 있다.
최근 인터넷의 급속한 성장과 초고속 통신망의 구축으로 인하여 다양한 멀티미디어 서비스들이 제공되고 있다. 그러나 현재 대부분의 멀티미디어 서비스들은 클라이언트/서버 모델을 기반으로 구축되어 있기 때문에, 중앙 서버로의 과도한 부하가 집중되어 전체적인 네트워크 속도 저하를 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 순수 P2P 환경으로 구축된 멀티미디어 서비스 환경에서의 자원 검색 기법을 제안한다. 제안 기법은 자율성과 이동성을 지닌 이동 에이전트를 기반으로 자원의 검색을 수행하여, 기존의 순수 P2P 환경에서의 검색 기법에서 네트워크의 불안정시 검색 결과가 유실되는 문제점을 해결한다. 제안 기법은 이동 에이전트를 사용하기 때문에 이 기종의 시스템간 서비스를 제공할 수 있는 장점을 가지고 있고, 동일 자원과 최근 요청 자원에 대한 위치 정보를 유지하므로 기존 순수 P2P 환경에서의 검색 속도보다 빠른 응답 속도를 가지는 장점을 가진다.
최근 CAN, Chord, Pastry와 Tapestry 등과 같이 안전한 분산 시스템기반의 P2P (Peer to Peer) 오버레이 네트워크가 일반화되고 있다. 이러한 시스템은 효율적이고 결함에 허용적인 라우팅과 개체의 위치추정 및 스스로 초기화시킬 수 있는 오버레이 네트워크가 갖는 로드 밸런싱을 제공한다. CDN (Contents Delivery Network)온 네트워크 하부구조의 중간 단계로서 궁극적으로 CP(Contents Provider)가 고객에게 전달하고자하는 멀터미디어 데이터를 포함한 컨텐츠의 효율적인 전송을 돕는다. 본 논문에서는 CDN에 적합한 토폴로지-인식 P2P 오버레이 네트워크를 새롭게 제안하였다. 제안된 기법인 Rosary에서 CDN 서버는 구조화된 오버레이 네트워크상에서 두 단계의 Inter-pastry와 Intra-pastry 라우팅을 수행한다. Rosary는 기존의 Pastry 기법을 CDN 환경에 맞도록 적응적으로 수정, 보완 및 추가하였으며 언급한 Intra-pastry 방식과 동적인 랜드마크 토폴로지 기법에 기반을 둔 세미-해싱방법을 제공하고 토폴로지-인식 오버레이 네트워크의 구성과 운용에 이용되었다. NS-2를 이용한 시뮬레이션에서 Rosary 기법은 네트워크 구성 후 안정화 된 컨텐츠 전송에서 보다 전송실패가 적고 효율적이며 견고한 것으로 증명되었다.
P2P 환경에서 사용자들이 직접 자료를 평가하여 악의적인 자료들을 탐지하는 평판도 방법들이 많이 연구되었다. 하지만 기존의 평판도 방법들은 자료 또는 파일 단위의 평판도를 적용하기 때문에 자료의 일부분에 대한 미세한 평가를 할 수 없으며, 특정 부분 때문에 평판도가 낮아서 자료 전체가 사용되지 못한다는 문제점을 가진다. 따라서 본 연구에서는 자료 일부분에 대한 평판도를 적용하는 새로운 평판도 방법을 제안한다. 제안하는 블록 기반의 평판도 방법은 자료의 부분에 대한 개별 평가를 하고 악의적인 블록을 배제함으로써 자료의 유익한 부분들만 사용할 수 있게 해 준다. 본 논문에서는 자료의 개별 블록 평판도와 피어의 신용도를 기반으로 하여 평판도 업데이트 방법과 개별 블록과 자료의 평가 방법을 제시한다. 또한 성능 평가를 통하여 제안하는 방법이 기존의 평판도 방법보다 자료에서 유익한 블록들만 추출하여 사용함을 보여주고 있으며, P2P 에서 발생하는 일인다역, 공모와 같은 공격에 안전함을 보이고 있다.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제10권4호
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pp.29-46
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2020
The paper describes the quantitative and qualitative dimensions of artificial neural networks (ANN) in India in the global context. The study is based on research publications data (8260) as covered in the Scopus database during 1999-2018. ANN research in India registered 24.52% growth, averaged 11.95 citations per paper, and contributed 9.77% share to the global ANN research. ANN research is skewed as the top 10 countries account for 75.15% of global output. India ranks as the third most productive country in the world. The distribution of research by type of ANN networks reveals that Feed Forward Neural Network type accounted for the highest share (10.18% share), followed by Adaptive Weight Neural Network (5.38% share), Feed Backward Neural Network (2.54% share), etc. ANN research applications across subjects were the largest in medical science and environmental science (11.82% and 10.84% share respectively), followed by materials science, energy, chemical engineering and water resources (from 6.36% to 9.12%), etc. The Indian Institute of Technology, Kharagpur and the Indian Institute of Technology, Roorkee lead the country as the most productive organizations (with 289 and 264 papers). Besides, the Indian Institute of Technology, Kanpur (33.04 and 2.76) and Indian Institute of Technology, Madras (24.26 and 2.03) lead the country as the most impactful organizations in terms of citation per paper and relative citation index. P. Samui and T.N. Singh have been the most productive authors and G.P.S.Raghava (86.21 and 7.21) and K.P. Sudheer (84.88 and 7.1) have been the most impactful authors. Neurocomputing, International Journal of Applied Engineering Research and Applied Soft Computing topped the list of most productive journals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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