Complying with highly demand of information through internet. the utility of computer and network is rapidly provided with to schools. This situation brings about many problems. For example, the stolen information through false identification(Hacking) is the most greatest concern. In this paper it tells that the efficient way of preservating computer use is by using operating system of Open Source, which is Linux system. Further more, it shows the system which was organized by IP-Tabling (offered service-Packet Filtering method from the Linux system) functions well as a security system.
This paper summarizes the design and construction of the roof canopy structure for the SEOUL 2002 World Cup Main Stadium with a design inspired by Korean traditional beauty emphasizing images of the Pangpae kite. The stadium has also been designed for maximization of its post-World Cup utility to be used on as every basis by the citizens. The stadium canopy is a unique spatial network of truss members with a tensile membrane roof suspended from 16 masts. The canopy covers 40,950 ㎡. which is clad with a pre-stressed tensile membrane of PTFE coated fiberglass fabric and the glass.
This paper introduce an algorithm for service restoration in electric power distribution systems. Power utility performs service restoration in order to restore out-of-service areas at fault. Developing effective service restoration program is a cost-effective approach to improve service reliability and to enhance customer satisfaction. The main objective in service restoration program is to restore as much load as possible by transferring de-energized loads via network reconfigurations to other supporting distribution feeders without violating operating and engineering constrains.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권3호
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pp.1510-1532
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2017
In smart grid, privacy implications to individuals and their families are an important issue because of the fine-grained usage data collection. Wireless communications are utilized by many utility companies to obtain information. Network coding is exploited in smart grids, to enhance network performance in terms of throughput, delay, robustness, and energy consumption. However, random linear network coding introduces a new challenge for privacy preserving due to the encoding of data and updating of coefficients in forwarder nodes. We propose a distributed privacy preserving scheme for random linear network coding in smart grid that considers the converged flows character of the smart grid and exploits a homomorphic encryption function to decrease the complexities in the forwarder node. It offers a data confidentiality privacy preserving feature, which can efficiently thwart traffic analysis. The data of the packet is encrypted and the tag of the packet is encrypted by a homomorphic encryption function. The forwarder node random linearly codes the encrypted data and directly processes the cryptotext tags based on the homomorphism feature. Extensive security analysis and performance evaluations demonstrate the validity and efficiency of the proposed scheme.
약 네트워크의 관리 비용을 줄이고 성능을 향상시키기 위해 ETSI(European Telecommunication Standards Institute)는 클라우드 데이터 센터에서 네트워크 기능(Network Function)을 소프트웨어 형태로 구현할 수 있는 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization) 개념을 도입했다. 네트워크 기능 가상화 구조 내에서 네트워크 기능을 물리적 노드(예: 범용 서버)에 네트워크 기능을 호스팅하여 실제 리소스를 공유할 수 있다. 네트워크 기능 가상화를 지원하는 네트워크 서비스 제공 업체의 경우, 효율적인 자원 할당 방법을 통해 운영비용(OPEX) 및 자본 비용(CAPEX)를 줄일 수 있다. 이에 본 논문에서는 최적화 방법을 통해 Network Service Chain Embedding 문제를 분석하고 Markov Approximation 프레임워크 기반 최적의 솔루션을 제안한다. 제안사항에 대한 시뮬레이션 결과는 평균 CPU 사용률이 73%, 링크 사용률이 최대 53% 증가함을 보여준다.
본 논문에서는 코드분할 다중화방식(CDMA)을 기반으로 한 무선 애드혹 네트워크에서의 혼잡 제어와 전송 파워 제어의 복합 최적화 기법에 대해서 고찰하고, 낮은 신호대비 잡음 및 간섭(이하 SINR) 상황을 고려한 알고리즘을 제시한다. 기존의 연구 [6]에서 제시된 CDMA기반의 무선 애드혹 네트워크를 위한 복합 제어 방식은 높은 SINR 상황을 가정하고 있으며, 낮은 SINR 상황에 대해서는 고려하지 않았다. 본 논문에서 우리는 SINR이 1보다 상대적으로 훨씬 작은 낮은 SINR 상황에 대해서 고려해야 할 문제점들을 살펴보고, 적절한 알고리즘을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2081-2101
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2016
Successive interference cancellation (SIC) is considered to be a promising technique to mitigate multi-user interference and achieve concurrent uplink transmissions, but the optimal power allocation (PA) issue for SIC users is not well addressed. In this article, we focus on the optimization of the PA ratio of users on an SIC channel and analytically obtain the optimal PA ratio with regard to the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) threshold for successful demodulation and the sustainable demodulation error rate. Then, we design an efficient resource allocation (RA) scheme using the obtained optimal PA ratio. Finally, we compare the proposal with the near-optimum RA obtained by a simulated annealing search and the RA scheme with random PA. Simulation results show that our proposal achieves a performance close to the near-optimum and much higher performance than the random scheme in terms of total utility and Jain's fairness index. To demonstrate the applicability of our proposal, we also simulate the proposal in various network paradigms, including wireless local area network, body area network, and vehicular ad hoc network.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.775-779
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2002
Currently, high-resolution satellite imagery such as KOMPSAT and IKONOS has been tentatively utilized to various types of urban engineering problems such as transportation planning, site planning, and utility management. This approach aims at software development and followed applications of remotely sensed imagery to transportation geographic analysis. At first, GDPA (Gradient Direction Profile Algorithm) and main modules in it are overviewed, and newly implemented results under MS visual programming environment are presented with main user interface, input imagery processing, and internal processing steps. Using this software, road network are automatically generated. Furthermore, this road network is used to transportation geographic analysis such as gamma index and road pattern estimation. While, this result, being produced to do-facto format of ESRI-shapefile, is used to several types of road layers to urban/transportation planning problems. In this study, road network using KOMPSAT EOC imagery and IKONOS imagery are directly compared to multiple road layers with NGI digital map with geo-coordinates, as ground truth; furthermore, accuracy evaluation is also carried out through method of computation of commission and omission error at some target area. Conclusively, the results processed in this study is thought to be one of useful cases for further researches and local government application regarding transportation geographic analysis using remotely sensed data sets.
A calibration-free analog neuron circuit is proposed as a viable alternative to the power hungry digital neuron in implementing a deep neural network. The conventional analog neuron requires calibrations because a voltage-mode link is used between the soma and the synapse, which results in significant uncertainty in terms of current mapping. In this work, a current-mode link is used to establish a robust link between the soma and the synapse against the variations in the process and interconnection impedances. The increased hardware owing to the adoption of the current-mode link is estimated to be manageable because the number of neurons in each layer of the neural network is typically bounded. To demonstrate the utility of the proposed analog neuron, a simple neural network with $4{\times}7{\times}3$ architecture has been designed for classifying iris flowers. The chip is now under fabrication in 0.35 mm CMOS technology. Thus, the proposed true current-mode analog neuron can be a practical option in realizing power-efficient neural networks for edge computing.
본 논문에서는 몰포러지 연산을 기본으로 하는 몰포러지 신경망(MNN: Morphological Neural Network) 기반 딥러닝 시스템을 제안하였다. 딥러닝에 사용되는 레이어는 몰포러지 레이어, 풀링 레이어, ReLU 레이어, Fully connected 레이어 등이다. 몰포러지 레이어에서 사용되는 연산은 에로전, 다이레이션, 에지검출 등이다. 본 논문에서 새롭게 제안한 MNN은 기존의 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 딥러닝 시스템과는 달리 히든 레이어의 수와 각 레이어에 적용되는 커널 수가 제한적이다. 레이어 단위 처리시간이 감소하고, VLSI 칩 설계가 용이하다는 장점이 있으므로 모바일 임베디드 시스템에 딥러닝을 다양하게 적용할 수 있다. MNN에서는 제한된 수의 커널로 에지와 형상검출 등의 연산을 수행하기 때문이다. 데이터베이스 영상을 대상으로 행한 실험을 통해 MNN의 성능 및 딥러닝 시스템으로의 활용 가능성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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