International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권3호
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pp.42-50
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2018
The majority of existing falling recognition techniques provide service by recognizing only that the falling occurred. However, it is important to recognize not only the occurrence of falling but also the situation before and after the falling, as well as the location of the falling. In this paper, we design and propose the falling notification service system to recognize and provide service. This system uses the acceleration sensor of the smartphone to recognize the occurrence of a falling and the situation before and after the falling. In order to check the location of falling, GPS sensor data is used in the Google Map API to map to the map. Also, a crosswalk map converted into grid-based coordinates based on the longitude and latitude of the crosswalk is stored, and the locations before and after falling are mapped. In order to reduce the connection speed and server overload for real-time data processing, fog computing and cloud computing are designed to be distributed processing.
This paper developed the web based power flow program for education. Since a lot of users can connect and implement the web based program, the only one computer can get much evaluation burden not to compute. Using the XML technology, which supports the distributed computing technology, we have developed the web-based power flow software and system that are distributed the above calculation burden to three computers: web server, database server, application server. Also, this software was developed to get the difference of number of iteration and evaluation speed as veil as the results of state variables for each node according to the each calculation method for power flow using the chart. Therefore, users can get the physical concept of power flow in addition to the difference among the evaluation methods for power flow. We have performed the case studies with IEEE 14 bus system using the developed software.
VoIP 서비스는 IP망에서 SIP 프로토콜을 이용하여 음성 데이터를 전송하는 기술이다. SIP 프로토콜은 IP망을 이용하여 다양한 음성과 멀티미디어 서비스를 제공하고 저렴한 통신 비용에 대한 장점 때문에 빠르게 보급되고 있다. 하지만 SIP 프로토콜은 IP기반 위협에 그대로 노출된다는 한계를 가지기 때문에 이에 대한 대처방안이 제시되어야 한다. 기존의 여러 보안 메커니즘이 존재하지만 새로운 방식의 SIP 공격에 즉각 대응하지 못하고, 프로토콜 서비스 지연시간의 문제와 시스템의 과부화의 단점을 해결하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 프록시 서버 앞단에 새로운 가상 프록시 서버를 두어 SIP 세션에 대한 상태정보를 분석하고 비정상적인 행위를 효율적으로 탐지하는 방법을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 상태정보 기반 가상 프록시 서버(Stateful Virtual Proxy Server) 시스템의 성능평가 결과 최소한의 트래픽 전송지연만으로도 SIP 메시지 폭주(Message Flooding) 공격을 탐지할 수 있었다.
Many advanced products and services are emerging in the market thanks to data-based technologies such as Internet (IoT), Big Data, and AI. The construction of a system for data processing under the IoT network environment is not simple in configuration, and has a lot of restrictions due to a high cost for constructing a high performance server environment. Therefore, in this paper, we will design a development environment for large data analysis computing platform using open source with low cost and practicality. Therefore, this study intends to implement a big data processing system using Raspberry Pi, an ultra-small PC environment, and open source API. This big data processing system includes building a portable server system, building a web server for web mining, developing Python IDE classes for crawling, and developing R Libraries for NLP and visualization. Through this research, we will develop a web environment that can control real-time data collection and analysis of web media in a mobile environment and present it as a curriculum for non-IT specialists.
최근 다양한 기기들이 사용되면서 원격으로 서비스를 제공받는 클라우드 컴퓨팅 기술이 사회적으로 대두되고 있다. 그러나, 몇몇 사용자들이 악의적인 목적을 가지고 클라우드 컴퓨팅 서비스를 제공받으려는 시도가 증가하고 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 서버에 접근하는 사용자의 인증 접근을 손쉽게 하기 위해서 속성 기반의 다단계 계층 접근 방법을 제안한다. 제안 방법은 사용자의 속성 값을 일정한 규칙에 따라 속성 값들을 계층적으로 분산 배치하여 서버의 효율성뿐만 아니라 안전성을 향상시켰다. 성능평가 결과, 제안방법은 기존 기법보다 속성수에 따른 인증 정확도가 평균 15.8% 이상 높게 나타났고, 사용자 수 증가에 따른 서버의 인증 지연 시간은 평균 10.7% 단축되었다. 사용자의 속성 수가 증가할수록 오버헤드 변화가 기존 기법보다 평균 8.5% 낮은 결과를 얻었다.
Mobile edge computing (MEC), which enables mobile terminals to offload computational tasks to a server located at the user's edge, is considered an effective way to reduce the heavy computational burden and achieve efficient computational offloading. In this paper, we study a multi-user MEC system in which multiple user devices (UEs) can offload computation to the MEC server via a wireless channel. To solve the resource allocation and task offloading problem, we take the total cost of latency and energy consumption of all UEs as our optimization objective. To minimize the total cost of the considered MEC system, we propose an DRL-based method to solve the resource allocation problem in wireless MEC. Specifically, we propose a Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)-based scheme. Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C) is applied to this framework and compared with DQN, and Double Q-Learning simulation results show that this scheme significantly reduces the total cost compared to other resource allocation schemes
Cloud computing emerges as a new computing paradigm which targets reliable and customizable services. The term builds on decades of research in virtual machine, distributed and parallel computing, utility computing, and more recently networking, web service, and software as a service. In this paper, we provide a seamless connection migration of web services. This is useful for cloud computing environment in which many client terminals have mobility. With the wireless internet facility, those mobile users can move place to place during internet communication. Therefore, we provide solutions to the two major problems in current virtualization based migration: communication failure problems and connection re-establishment. Communication channel flushing by zero window notification helps to resolve the communication failure problems and TCP port inheritance prevents connection re-establishment errors during socket reconstruction. Thus, our web service migration facility is now able to preserve open network connections, and even for server sockets. This is a highly transparent approach, in that we did not Introduce additional messages for channel flushing and did not make any modification to the TCP protocol stack. Experimental results show that the overhead due to connection migration of web services is almost negligible when compared with time to take the conventional web service migration.
웹의 성장은 점차 복잡한 응용에 대한 요구를 가중시켰으며, 데이타베이스와 웹과의 효율적인 연동 역시 중요한 문제가 되었다. 본 논문에서는 이와 같은 환경을 효율적으로 지원하기 위한 웹 응용 서버 WATS를 설계하고 구현하였다. WATS에서 응용 프로그램은 컴포넌트 단위로 작성된 후 동적으로 링크되고 요청을 처리할 응용 서버가 대기 상태로 존재하는 확장 API 응용 서버 방식으로 구현되었으며, 이러한 웹 서버와 응용 서버의 분리 구조는 대량의 요청을 처리하기에 적합하다. 또한 컴포넌트를 특성에 따라 분류한 후 각 특성에 적합한 특성 기반 스케줄링 알고리즘을 적용하여 프로세스 부하 균형을 이루었으며, 이 기법이 일반적인 라운드 로빈 스케줄링 알고리즘보다 좋은 성능을 나타냄을 성능 측정을 통해서 보인다.Abstract The increasing popularity of the World-Wide-Web (WWW) has resulted in demand for more complex applications, and web gateways to database became core component in such applications. In this paper, we have designed and implemented WATS in order to support these environments. In WATS, application components are dynamically linked with application server processes. And it is implemented as extensible API application server architecture and is able to process a large amount of requests through separating web server from application server. Also we classify the components into various categories according to its own properties and devise process load balancing algorithm by using property-based scheduling. We show WATS using this algorithm performs better than those using general round-robin algorithm.
클라우드 컴퓨팅 시스템의 주요 역할은 신뢰받지 않은 클라우드 서버의 데이터베이스 실행이 키 관리의 복잡성을 요구하기 때문에 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 키 실행을 최소화하는 셀프 프락시 서버를 사용한 키 관리 시스템을 제안하고, 사용자가 암호화된 데이터베이스에 질의할 때 데이터 소유자가 관련키에 직접적으로 관여하지 않는 셀프 생성 알고리즘을 생성하여 클라우드 서비스 성능을 개선한다. 셀프 프락시 서버는 클라우드 키 서버에 문제가 발생했을 때와 효율적인 클라우드 키 관리를 위하여, 이를 대신한 분산 서버로서 능동적이고 자율적인 키 관리를 지원한다. 따라서 제안한 키 관리 시스템은 클라우드 서버 데이터베이스의 기밀성 지원으로 안전한 클라우드 서비스를 제공한다.
In this paper, we have designed a Fingerprint Recognition System based on the Embedded LINUX. The fingerprint is captured using the AS-S2 semiconductor sensor. To extract a feature vector we transform the image of the fingerprint into a column vector. The image is row-wise filtered with the low-pass filter of the Haar wavelet. The feature vectors of the different fingerprints are compared by computing with the probabilistic neural network the distance between the target feature vector and the stored feature vectors in advance. The system implemented consists of a server PC based on the LINUX and a client based on the Embedded LINUX. The client is a Tynux box-x board using a PXA-255 CPU. The algorithm is simple and fast in computing and comparing the fingerprints.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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