In Public Switched Telephone Networks(PSTN) number portability is implemented by utilizing Intelligent Network(IN) functions for number mapping. And voice over IP(VoIP) and IP Multimedia Subsystem(IMS) networks can deploy number portability by using E.164 Number Mapping(ENUM). This paper discuss the possibility of using E.164 Number Mapping(ENUM) for number portability in voice over IP/IP Multimedia Subsystem and Public Switched Telephone Networks, eliminating the need for Number Portability Database(NPDB) for number portability routing data in Public Switched Telephone Networks.
In this paper we propose a new routing protocol, which takes residue energy of nodes into account in order to prevent node failures resulting from energy shortage. Our routing protocol examines the smallest value of node residue energy ($E_m$) from each of all possible routing paths and selects the path which has the largest value of $E_m$. We prove, through simulation, that our routing protocol extends the lifetime of nodes which have limited amount of energy, reducing chances of path replacement. It is also shown that our proposed protocol helps alleviate network performance degradation.
Kim, S.G.;Song, S.I.;Oh, E.S.;Lee, S.W.;Gwak, K.Y.;Lee, E.W.;Park, T.R.
Proceedings of the KIEE Conference
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2003.07b
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pp.777-779
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2003
This paper describes the real-time data linkage of the field control system for distributed control in nuclear power plant environment. The most important keys of digital control system in nuclear power plant are the reliability and stability of system, and real-time control ability. This Paper brought up the hardware construction using a new method about the design of each station located upon control transmission network to improve real-time ability of field control system, and measured the station binding time between devices connected to field control module. And it was confirmed performance improvement of overall system for real-time data linkage between control devices.
ENUM(tElephon NUmbering Mapping) is protocol that brings convergence between PSTN Networks and IP Networks using a unique worldwide E.164 telephone number as an identifier between different communication infrastructure. The mechanism provides a bridge between two completely different environments with E.164 number; IP based application services used in PSTN networks, and PSTN based application services used in IP networks. We propose a new way to organize and handle ENUM Tier 2 name servers to improve performance at the name resolution process in ENUM based application service. We build an ENUM based network model when NAPTR(Naming Authority PoinTeR) resource record is registered and managed by area code at the initial registration step. ENUM promises convenience and flexibility to both PSTN and IP users, yet there is no evidence how much patience is required when users decide to use ENUM instead of non-ENUM based applications. We have estimated ENUM response time, and proved how to improve performance up to 3 times when resources are managed by the proposed mechanism. The proposition of this thesis favorably influences users and helps to establish the policy for Tier 2 name server management.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.8
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pp.2214-2229
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2024
Wireless sensor network (WSN) consists of large number of sensor nodes that are deployed in geographical locations to collect sensed information, process data and communicate it to the control station for further processing. Due the unfriendly environment where the sensors are deployed, there exist many possibilities of malicious nodes which performs malicious activities in the network. Therefore, the security threats affect performance and life time of sensor networks, whereas various security aspects are there to address security issues in WSN namely Cryptography, Trust Management, Intrusion Detection System (IDS) and Intrusion Prevention Systems (IPS). However, IDS detect the malicious activities and produce an alarm. These malicious activities exploit vulnerabilities in the network layer and affect all layers in the network. Existing feature selection methods such as filter-based methods are not considering the redundancy of the selected features and wrapper method has high risk of overfitting the classification of intrusion. Due to overfitting, the classification algorithm fails to detect the intrusion in better manner. The main objective of this paper is to provide the efficient feature selection algorithm which was suitable for any type classification algorithm to detect the intrusion in an effective manner. This paper, the security of the network is addressed by proposing Feature Selection Algorithm using Chi Squared with Ensemble Method (FSChE). The proposed scheme employs the combination of decision tree along with the random forest classification algorithm to form ensemble classifier. The experimental results justify the feasibility of the proposed scheme in terms of attack detection, packet delivery ratio and time analysis by employing NSL KDD cup data Set. The obtained results shows that the proposed ensemble method increases the overall performance by 10% to 25% with respect to mentioned parameters.
Kim, H.H.;Song, H.Y.;Lee, C.J.;Park, J.B.;Shin, J.R.
Proceedings of the KIEE Conference
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2006.11a
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pp.201-203
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2006
This paper presents a graphical windows-based software for the education and training of the transmission network use of system charge. The developed simulator consist of the main module(MMI,GUI), the power flow module(PF), the power flow tracing module(PFT) and management of usage cost DB module(UCD). Each module has a separate graphical and interactive interfacing window. To have effective education for transmission network use of system charge, the developed simulator are provided with two power system analysis methods. Input data of power system can use the format of PSS/E input data. Also calculation of power flow tracing are provided with four methods such as "Felix Wu","Modified Felix Wu", "DCLF ICRP" and "Reverse MW mile". Results of calculation for usage cost are shown on the window through the table or chart. Therefore user can confirm the detailed differences of results from each calculation method.
In this paper, we present criteria of objective measurement of speech quality to provide the mobile-VoIP services efficiently over wireless mobile internet. The mobile-VoIP service, which is based on mobility and is error-prone compared to conventional VoIP over wired network, is about to be launched, but there have not been adequate quality indexes and the Quality of Service (QoS) standards for evaluating speech quality of Mobile-VoIP. In addition, there are many factors influencing on the speech quality in packet network of which packet loss contribute directly to the overall voice communication quality. For this reason, we adopt the Gilbert-Elliot Channel Model for modeling packet network based on IP and assess the voice quality through the objective speech method of ITU-T P. 862 PESQ and ITU-T P. 862.1 MOS-LQO under various packet loss rates in the transmission channel environments. Our simulation results address the specific criteria and QoS for the mobile-VoIP services in terms of the various packet loss environments.
The severe deterioration of structures has led to extensive research on the development of structural repair techniques using composite materials. Consequently, previous researchers have devised various analytical methods to predict the interface performance of bonded repairs. However, these analytical solutions are highly complex mathematically and necessitate numerous calculations with a large number of iterations to obtain the output parameters. In this paper, an artificial neural network prediction models is used to calculate the interfacial stress distribution in RC beams strengthened with FRP sheet. The R2value for the training data is evaluated as 0.99, and for the testing data, it is 0.92. Closed-form solutions are derived for RC beams strengthened with composite sheets simply supported at both ends and verified through direct comparisons with existing results. A comparative study of peak interfacial shear and normal stresses with the literature gives the usefulness and effectiveness of ANN proposed. A parametrical study is carried out to show the effects of some design variables, e.g., thickness of adhesive layer and FRP sheet.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.74-83
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2023
In this paper, we propose an image compression scheme which uses a demosaicking network and a channel-wise decoder in the decoding network. For the demosaicing network, we use as the input a colored mosaiced pattern rather than the well-known Bayer pattern. The use of a colored mosaiced pattern results in the mosaiced image containing a greater amount of information pertaining to the original image. Therefore, it contributes to result in a better color reconstruction. The channel-wise decoder is composed of multiple decoders where each decoder is responsible for each channel in the color image, i.e., the R, G, and B channels. The encoder and decoder are both implemented by wavelet based auto-encoders for better performance. Experimental results verify that the separated channel-wise decoders and the colored mosaic pattern produce a better reconstructed color image than a single decoder. When combining the colored CFA with the multi-decoder, the PSNR metric exhibits an increase of over 2dB for three-times compression and approximately 0.6dB for twelve-times compression compared to the Bayer CFA with a single decoder. Therefore, the compression rate is also increased with the proposed method than with the method using a single decoder on the Bayer patterned mosaic image.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.3
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pp.755-778
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2024
In recent years, the number of devices being connected to the internet has grown enormously, as has the intrusive behavior in the network. Thus, it is important for intrusion detection systems to report all intrusive behavior. Using deep learning and machine learning algorithms, intrusion detection systems are able to perform well in identifying attacks. However, the concern with these deep learning algorithms is their inability to identify a suitable network based on traffic volume, which requires manual changing of hyperparameters, which consumes a lot of time and effort. So, to address this, this paper offers a solution using the extended compact genetic algorithm for the automatic tuning of the hyperparameters. The novelty in this work comes in the form of modeling the problem of identifying attacks as a multi-objective optimization problem and the usage of linkage learning for solving the optimization problem. The solution is obtained using the feature map-based Convolutional Neural Network that gets encoded into genes, and using the extended compact genetic algorithm the model is optimized for the detection accuracy and latency. The CIC-IDS-2017 and 2018 datasets are used to verify the hypothesis, and the most recent analysis yielded a substantial F1 score of 99.23%. Response time, CPU, and memory consumption evaluations are done to demonstrate the suitability of this model in a fog environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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