The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.12C
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pp.1265-1275
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2002
In the network management system, there are two approaches; the centralized approach based on SNMP and the distributed approach based on mobile agent. Some information changes with time and the manager needs to monitor its value in real time. In such a case, the polling is generally used in SNMP because the manager can query agents periodically. However, the polling scheme needs both request and response messages for management information every time, which results in network traffic increase. In this paper, we suggest an adaptive network monitoring method to reduce the network traffic for SNMP-based network management. In the proposed strategy, each agent first decides its on monitoring period. Then, the manager collects them and approves each agent's period without modification or adjusts it based on the total traffic generated by monitoring messages. After receiving response message containing monitoring period from the manager, each agent sends management information periodically without the request of manager. To evaluate performance of the proposed method, we implemented it and compared the network traffic and monitoring quality of the proposed scheme with the general polling method.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.2
s.17
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pp.91-107
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2006
To handling the extreme situation that must manage positional information of a very large volume, at least millions of moving objects. A cluster-based sealable distributed computing system architecture, called the GALIS which consists of multiple data processors, each dedicated to keeping records relevant to a different geographical zone and a different time zone, was proposed. In this paper, we proposed a valid time management and time-zone shifting scheme, which are essential in realizing the long-term location data subsystem of GALIS, but missed in our previous prototype development. We explain how to manage valid time of moving objects to avoid ambiguity of location information. We also describe time-zone shifting algorithm with three variations, such as Real Time-Time Zone Shifting, Batch-Time Zone Shifting, Table Partitioned Batch-Time Zone Shifting, Through experiments related with query processing time and CPU utilization, we show the efficiency of the proposed time-zone shifting schemes.
Proceedings of the Korean Institute of IIIuminating and Electrical Installation Engineers Conference
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2004.11a
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pp.365-370
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2004
The integration of intelligent devices, devices-level networks, and software into motor control systems can deliver improved diagnostics, fast warnings for increased system reliability, design flexibility, and simplified wiring. Remote access to motor-control information also affords an opportunity for reduced exposure to hazardous voltage and improved personnel safety during startup and trouble-shooting. This paper presents LonWorks fieldbus networked intelligent induction control system architecture. Experimental bed system with two inverter motor driving system for controlling 1.5kW induction motor is configured for LonWorks networked intelligent motor control. In recent years, MCCs have evolved to include component technologies, such as variable-speed drives, solid-state starters, and electronic overload relays. Integration was accomplished through hardwiring to a programmable logic controller (PLC) or distributed control system (DCS). Devicelevel communication networks brought new possibilities for advanced monitoring, control and diagnostics. This LonWorks network offered the opportunity for greatly simplified wiring, eliminating the bundles of control interwiring and corresponding complex interwiring diagrams. An intelligent MCC connected in device level control network proves users with significant new information for preventing or minimizing downtime. This information includes warnings of abnormal operation, identification of trip causes, automated logging of events, and electronic documentation. In order to show the application of the multi-motors control system, the prototype control system is implemented. This paper is the first step to drive multi-motors with serial communication which can satisfy the real time operation using LonWorks network.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.2S
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pp.733-743
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2000
This paper describes design and implementation of a content manager in the Integrated Steaming Framework Architecture (ISSA) that is proposed by the authors. The ISSA can provide an environment to develop multimedia streaming applications under heterogeneous distributed systems. The goal of ISSA is to extend the limitations of existing streaming systems. It can support diverse media formats and high level programming environment for streaming application developers. Moreover, it is independent from underlying networks and operating systems, and compatible with the global real-time multimedia database system(BeeHive) so that streaming media is efficiently retrieved, stored, and serviced. The role of a content manager is important in the ISSA environment since it manages an information of media that are provided by the server, and allow users to access media more easily by means of conveying that information to the streaming server, Web server, and client efficiently. The proposed content manager is not only to meed these requirements, but also to provide streaming information to media source and transport manager in order to be an efficient streaming. Furthermore, it supports database transaction processing by using the database connector.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10b
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pp.1617-1620
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2000
최근 다양한 멀티미디어 서비스와 스트림 서비스의 급증과 사용자의 서비스 기대 증가로 인해 기존의 컴퓨팅 환경도 인터넷 기반의 분산 멀티미디어 환경으로 변화되고 있다. 이러한 다양한 요구를 만족시키기 위해서는 인터넷 환경과 실시간 특성들이 혼합된 폭넓은 범위의 분산 애플리케이션을 지원해야 하고, 이들 서비스간의 QoS(Quality of Service)를 보장해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 분산환경인 CORBA기반에서 자원들의 효과적인 관리와 서비스들간의 QoS를 보장하는 분산 QoS 관리 구조를 제시한다 즉, 클라이언트 측에 QoS 제어 관리 모들(QoS Control Management Module)을, 서버측에는 QoS 관리 모듈(QoS Management Module)을 각각 분산시켜 QoS 관리 및 제어를 분산 구조화함으로써 서버 시스템의 부하를 줄이고, 분산 서비스 응용에 지원을 확장할 수 있도록 하며 모듈들의 재사용이 가능하도록 하였다. 또한 분산 QoS 제어를 위해 실시간 협약(Negotiation) 및 동적 적응(Dynamic Adaptation)과정이 분산환경에서 수행되도록 기능 설계를 하였다. 이들 기능수행의 전반과정을 UML(Unified Modeling Lang uage)을 이용하여 순차적 다이어그램으로 기술하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.5
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pp.2732-2753
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2019
With the application of wireless sensor networks in the fields of ecological observation, defense military, architecture and urban management etc., the security problem is becoming more and more serious. Characteristics and constraint conditions of wireless sensor networks such as computing power, storage space and battery have brought huge challenges to protection research. Inspired by the danger theory in biological immune system, this paper proposes an intrusion detection model for wireless sensor networks. The model abstracts expressions of antigens and antibodies in wireless sensor networks, defines meanings and functions of danger signals and danger areas, and expounds the process of intrusion detection based on the danger theory. The model realizes the distributed deployment, and there is no need to arrange an instance at each sensor node. In addition, sensor nodes trigger danger signals according to their own environmental information, and do not need to communicate with other nodes, which saves resources. When danger is perceived, the model acquires the global knowledge through node cooperation, and can perform more accurate real-time intrusion detection. In this paper, the performance of the model is analyzed including complexity and efficiency, and experimental results show that the model has good detection performance and reduces energy consumption.
With the rapid growth of intelligent devices and communication technologies, 5G network environment has become more heterogeneous and complex in terms of service management and orchestration. 5G architecture requires supportive technologies to handle the existing challenges for improving the Quality of Service (QoS) and the Quality of Experience (QoE) performances. Among many challenges, traffic steering is one of the key elements which requires critically developing an optimal solution for smart guidance, control, and reliable system. Mobile edge computing (MEC), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), and deep learning (DL) play essential roles to complementary develop a flexible computation and extensible flow rules management in this potential aspect. In this proposed system, an accurate flow recommendation, a centralized control, and a reliable distributed connectivity based on the inspection of packet condition are provided. With the system deployment, the packet is classified separately and recommended to request from the optimal destination with matched preferences and conditions. To evaluate the proposed scheme outperformance, a network simulator software was used to conduct and capture the end-to-end QoS performance metrics. SDN flow rules installation was experimented to illustrate the post control function corresponding to DL-based output. The intelligent steering for network communication traffic is cooperatively configured in SDN controller and NFV-orchestrator to lead a variety of beneficial factors for improving massive real-time Internet of Things (IoT) performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.22
no.9
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pp.1867-1879
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1997
DREAM-S is a distributed main-memory database system for the real-time processing of shared operational datra in ATM switching systems. DREAM-S has a client-server architecture in which only the server has the diskstorage, and provides the T-Tree index structure for efficient accesses to the data. We propose a recovery technique for the T-Tree index structre in DREAM-S. Although main-memory database system offer efficient access performance, the database int he main-memory may be broken when system failure such as database transaction failure or power failure occurs. Therfore, a recovery technique that recovers the database (including index structures) is essential for fault tolerant ATM switching systems. Proposed recovery technique relieves the bottleneck of the server processors disk operations by maintaining the T-Tree index structure only in the main-memory. In addition, fast recovery is guaranteed even in large number of client systems since the T-Tree index structure(s) in each system can be recovered cncurrently.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
PLS(Pohang Light Source) will begin the PLS-II project that has been funded by the KOREA Government in order to further upgrade the PLS which has operated since 1992. The control system of the PLS-II has distributed control architecture, with two layers of hierarchy; operator interface computer (OIC) layer and machine interface computer (MIC) layer. The OIC layer is based on SUN workstation with UNIX. A number of PC-based consoles allow to remotely operating the machine from the control room. PC-based consoles use the Linux or Windows operation system. Similar consoles in the experimental hall are used to control experiments. The MIC layer is directly interfaced to individual machine devices for low-level data acquisition and control. MIC layer is based on VMEbus standard with vxWorks real-time operating system. Executable application software modules are downloaded from host computers at the system start-up time. The MIC's and host computers are linked through Ethernet network. It should enable the use of hardware and software already developed for specific light source requirements. The core of the EPICS (Experimental Physics and Industrial Control System)[1] has been chosen as the basis for the control system software.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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