Distributed Denial-of-Service(DDoS) attack prevent users from accessing services on the target network by spoofing its origin source address with a large volume of traffic. The objective of IP Traceback is to determine the real attack sources, as well as the full path taken by the attack packets. Existing IP Traceback methods can be categorized as proactive or reactive tracing. Existing PPM based tracing scheme(such as router node appending, sampling and edge sampling) insert traceback information in IP packet header for IP Traceback. But, these schemes did not provide enhanced performance in DDoS attack. In this paper, we propose a 'TTL based advanced Packet Marking' mechanism for IP Traceback. Proposed mechanism can detect and control DDoS traffic on router and can generate marked packet for reconstructing origin DDoS attack source, by which we can diminish network overload and enhance traceback performance.
Today, the application area and scope of FANET(Flying Ad Hoc Network) has been extended. As a result, FANET related research are actively conducted, but there is no decision yet as the routing protocol for FANET. In this paper, we propose the OLSR-Pds (Prediction with direction and speed) which is added a method to predict status of link for OLSR protocol. The mobility of nodes are modeled using Gauss-Markov algorithm, and relative speed between nodes were calculated by derive equation of movement, and thereby we can predict link status. An experiment for comparing AODV, OLSR and, OLSR-Pds was conducted by three factors such as packet delivery ratio, end to end delay, and routing overhead. In experiment result, we were confirm that OLSR-Pds performance are superior in these three factors. OLSR-Pds has the disadvantage that requires time-consuming calculations for link state and required for computing resources, but we were confirm that OLSR-Pds is suitable for routing to the FANET environment because it has all the characteristics of proactive protocol and reactive protocol.
Environmental downtime produces a significant cost to organizations and makes them unable to do business because what happens in the data center affects everyone. In addition, the amount of electrical energy consumed by data centers increases with the amount of computing power installed. Installation of physical Information Technology and facilities related to environmental concerns, such as monitoring temperature, humidity, power, flood, smoke, air flow, and room entry, is the most proactive way to reduce the unnecessary costs of expensive hardware replacement or unplanned downtime and decrease energy consumed by servers. In this paper, we present remote system for monitoring datacenter implementing using open-source hardware platforms; Arduino, Raspberry Pi, and the Gobetwino. The sensed data displayed through Arduino are transferred using Gobetwino to the nearest host server such as temperature, humidity and distance every time an object hitting another object or a person coming in entrance. The raspberry Pi records the sensed data at the remote location. The objective of collecting temperature and humidity data allows monitoring of the server's health and getting alerts if things start to go wrong. When the temperature hits $50^{\circ}C$, the supervisor at remote headquarters would get a SMS, and then they would take appropriate actions to reduce electrical costs and preserve functionality of servers in data centers.
Home service networked systems require a high-availability service with a proactive and practical fault management. However, as the system complexity grows, it is not easy to meet the requirement. Moreover, user may want to pay no attention to a sequence of complex or nervous maintenance jobs for system fault managements. Therefore, the home service networked systems must have self & remote fault management capability with a minimal human intervention for meeting high-availability requirement of the integrated systems that consist of the networked appliances or devices. In this paper, we present an autonomic healing utility equipped with a remote self-managing mechanism in order to both increase the availability of home service networked systems and decrease the maintenance cost.
Wireless LAN is intrinsically weak in security of transmissions. WPKI (Wireless Public Key Infrastructure) is a well known Method to deal with the security issues in wireless LAN. The authentication required by the method becomes a source of unrellability of the hand-off performance. This paper suggests a solution to overcome the instability while using the WPKI technique, Prior to getting into the next region, a station is provided with the keys of the surrounding regions so that the possible delay problem can be avoided during the actual hand-off time. Thereby the hand-off instability can be solved in the WPKI framework.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.243-246
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2019
In cognitive radio networks, secondary transmitters should cease its transmission immediately under the detection of primary transmission in the spectrum they are using. Then they need to exploit another idle spectrums and resynchronize to the newly found idle spectrums. Most of related work presume the existence of separate control channel used by secondary users commonly for exchanging the information of idle spectrums. However, this presumption is not feasible in real world cognitive radio scenario. Therefore we address a proactive spectrum synchronization scheme with no need of separate control channel. Our scheme lets secondary users exchange the spectrum information periodically during normal communication process and determine the next spectrum band in advance of detecting primary transmission. We evaluate our scheme in a real world cognitive radio environments set up with USRPs.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.7
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pp.2531-2546
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2021
For several years, virtual reality (VR) and augmented reality (AR) technologies have been improving. However, some hurdles remain that slow down the distribution of VR and AR devices, such as head-mounted display (HMD), and related consumer content. One issue is VR motion sickness, which has been experienced by users using 360 degree VR content via HMD. This paper discusses the related international standardization work that classifies the factors causing VR sickness, and proposes the process for VR sickness level evaluation. Among the factors causing VR sickness, many research institutes regard minimizing MTP (Motion-to-Photon) latency as the key enabler to mitigate VR sickness. Thus, this paper introduces research trends of MTP latency measurement and MTP latency mitigation. This paper categorizes the research on MTP latency measurement into 2 categories of hardware-based approach and software code-level approach. The 2 approaches have different pros and cons depending on use-case, purpose, and architecture of each multimedia system. The pros and cons are addressed in this paper. Additionally, the research on mitigating MTP latency with diverse strategies such as proactive computing, caching, and edge server technology is explained, and compared to conventional technologies, shows improved performance.
Today, with the spread of smartphones and the development of social networking services, structured and unstructured big data have stored exponentially. If we analyze them well, we will get useful information to be able to predict data for the future. Large amounts of data need to be collected first in order to analyze big data. The web is repository where these data are most stored. However, because the data size is large, there are also many data that have information that is not needed as much as there are data that have useful information. This has made it important to collect data efficiently, where data with unnecessary information is filtered and only collected data with useful information. Web crawlers cannot download all pages due to some constraints such as network bandwidth, operational time, and data storage. This is why we should avoid visiting many pages that are not relevant to what we want and download only important pages as soon as possible. This paper seeks to help resolve the above issues. First, We introduce basic web-crawling algorithms. For each algorithm, the time-complexity and pros and cons are described, and compared and analyzed. Next, we introduce the state-of-the-art web crawling algorithms that have improved the shortcomings of the basic web crawling algorithms. In addition, recent research trends show that the web crawling algorithms with special purposes such as collecting sentiment words are actively studied. We will one of the introduce Sentiment-aware web crawling techniques that is a proactive web crawling technique as a study of web crawling algorithms with special purpose. The result showed that the larger the data are, the higher the performance is and the more space is saved.
Large number of Android mobile application has been developed and deployed through the Android open market by increasing android-based smart work device users recently. But, it has been discovered security vulnerabilities on malicious applications that are developed and deployed through the open market or 3rd party market. There are issues to leak user's personal and financial information in mobile devices to external server without the user's knowledge in most of malicious application inserted Trojan Horse forms of malicious code. Therefore, in order to minimize the damage caused by malignant constantly increasing malicious application, it is required a proactive detection mechanism development. In this paper, we analyzed the existing techniques' Pros and Cons to detect a malicious application and proposed discrimination and detection result using malicious application discrimination mechanism based on Jaccard similarity after collecting events occur in real-time execution on android-mobile devices.
Air quality planning and management requires accurate and consistent records of the air quality parameters. Limited number of monitoring stations and inconsistent measurements of the air quality parameters is a very serious problem in many parts of India. It becomes difficult for the authorities to plan proactive measures with such a limited data. Estimation models can be developed using soft computing techniques considering the physics behind pollution dispersion as they can work very well with limited data. They are more realistic and can present the complete picture about the air quality. In the present case study spatio-temporal models using Linear Genetic Programming (LGP) have been developed for estimation of air quality parameters. The air quality data from four monitoring stations of an Indian city has been used and LGP models have been developed to estimate pollutant concentration of the fifth station. Three types of models are developed. In the first type, models are developed considering only the pollutant concentrations at the neighboring stations without considering the effect of distance between the stations as well the significance of the prevailing wind direction. Second type of models are distance based models based on the hypothesis that there will be atmospheric interactions between the two stations under consideration and the effect increases with decrease in the distance between the two. In third type the effect of the prevailing wind direction is also considered in choosing the input stations in wind and distance based models. Models are evaluated using Band Error and it was observed that majority of the errors are in +/-1 band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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