KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.1
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pp.5-23
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2012
Nowadays, most researchers and manufacturers always pay attention on wireless sensor networks (WSNs) due to its potential applications in many regions such as military, industrial and civilian areas. WSNs are the basic components of Internet of Things (IoT) and the key to machine-to-machine communications and the future Internet. Also, the security is an essential element for deploying WSNs. Recently the concept of trust-based mechanism was proposed in WSNs such as traditional cryptographic and authentication mechanisms. However, there is lack a survey on trust management for WSNs, IoT even future Internet. In this paper, we discuss the concept and potential application areas of trust management for WSNs and IoT worlds. Furthermore, we survey different trust management issues (i.e., cluster, aggregation, reputation). Finally, future research directions with respect to trust management in WSNs and future IoT world are provided. We give not only simple WSNs for IoT environments but also a simulated bootstrap platform to provide the discussion of open challenges and solutions for deploying IoT in Future Internet.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.2
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pp.47-54
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2023
This article reviews recent advances and perspectives in neuroscience related to consciousness, cognition, and neural networks in the brain. The neural mechanisms underlying cognitive processes, such as perception, attention, memory, and decision-making, are explored. The article also examines how these processes give rise to our experience of consciousness. The implications of these findings for our understanding of the brain and its functions are presented, as well as potential applications of this knowledge in fields such as medicine, psychology, and artificial intelligence. Additionally, the article explores the concept of a quantum viewpoint concerning consciousness, cognition, and creativity and how incorporating DNA as a key element could reconcile classical and quantum perspectives on human behaviour, consciousness, and cognition, as explained by genomic psychological theory. Furthermore, the article explains how the human brain processes external stimuli through the sensory nervous system and how it can be simulated using an artificial neural network (ANN) consisting of one input layer, multiple hidden layers, and an output layer. The law of learning is also discussed, explaining how ANNs work and how the modification of weight values affects the output and input values. The article concludes with a discussion of future research directions in this field, highlighting the potential for further discoveries and advancements in our understanding of the brain and its functions.
This study investigated the effect of small-world structure in team processes on team performance. I discussed the theoretical relationship between small-world structure in team processes and team performance and analyzed the relationship using pass data of soccer teams. I constructed the 128 pass networks from the pass data of the 2014 FIFA World Cup and then measured the structural features indicating small-world structure of the networks. Correlation analysis and regression analysis were performed in order to examine the strength and direction of the relationship. According to the results, the clustering has an exponential relationship with team performance and the connectivity has a log-function relationship with team performance. Finally, I found the positive effect of small-world structure in team processes on team performance. Through theoretical discussion and empirical analysis, this study found that small-world structure in team processes increase team performance by facilitating task coordination and collaboration between team members.
Buehrer, R.Michael;Nicoloso, Steven P.;Gollamudi, Sridhar
Journal of Communications and Networks
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v.1
no.2
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pp.118-133
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1999
In this paper we compare linear and non-linear inter-ference cancellation for systems employing code division multi-ple access (CDMA) techniques. Specifically, we examine linear and non-linear parallel interference cancellation(also called multi-stage cancellation) in relationship to other multiuser detection al-gorithms. We show the explicit relationship between parallel inter-ference cancellation and the decorrelator (or direct matrix inver-sion). This comparison gives insight into the performance of paral-lel interference cancellation (PIC) and leads to vetter approaches. We also show that non-linear PIC approaches with explicit chan-nel setimation can provide performance improvement over linear PIC, especially when using soft non-linear symbol estimates. The application of interference cancellation to non-linear modulation techniques is also presented along with a discussion on minimum mean-squared error(MMSE) symbol estimation techniques. These are shown to further improve the performance of parallel cancella-tion.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.11
no.3
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pp.36-41
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1974
Two realigation procedures of any open-circuit transfer functions are presented through the use of genera1ized immitance converters composed of two operational amplifiers and passive elements. The fast precedure is to select the admittance conversion, h(s), to be k/s , and the second one to be k/s. The merit of the second procedure is the elimination of capacitors in passive networks, however, requires more CGIC's than the first. The second-order transfer function is realiged in the two methods under discussion to find that the sensitivity of Q factor and the undamped oscillation frequency to the variation of circuit elements. The first procedure proved to be favorable from the view point of sensitivities.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.13
no.3
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pp.152-158
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2015
We consider the problem of designing independently operating local quantizers at nodes in distributed estimation systems, where many spatially distributed sensor nodes measure a parameter of interest, quantize these measurements, and send the quantized data to a fusion node, which conducts the parameter estimation. Motivated by the discussion that the estimation accuracy can be improved by using the quantized data with a high probability of occurrence, we propose an iterative algorithm with a simple design rule that produces quantizers by searching boundary values with an increased likelihood. We prove that this design rule generates a considerably reduced interval for finding the next boundary values, yielding a low design complexity. We demonstrate through extensive simulations that the proposed algorithm achieves a significant performance gain with respect to traditional quantizer designs. A comparison with the recently published novel algorithms further illustrates the benefit of the proposed technique in terms of performance and design complexity.
A digital controller for a discrete-data control system can take many forms. For example, they can be passive RC networks, general purpose digital computers, special purpose of mini-computer, and delay lines. With the recent advent of the microprocessor, its use as a digital controller is evident. This work discusses the hardware and software development of a microprocessor-based digital controller for a discrete-data control system. A second-order, Type 1 system is implemented on an analog computer; a Intel 80-286 microprocessor is used to implemented the controller; and, output response are obtained for step, ramp, and parabolic inputs. The results demonstrate that the microprocessor has potential as a digital controller. Finally, a brief discussion on the results indicate possible areas of improvement of the controller and future investigation.
Multilayer perceptrons(MLPs) or feed-forward neural networks are widely applied to many areas based on their function approximation capabilities. When implementing MLPs for application problems, we should determine various parameters and training methods. In this paper, we discuss the design of MLPs especially for pattern classification problems. This discussion includes how to decide the number of nodes in each layer, how to initialize the weights of MLPs, how to train MLPs among various error functions, the imbalanced data problems, and deep architecture.
This paper suggests the IP mobility which is independent with Mobile Terminal. A similar architecture had been ever proposed at other study group like IETF. Here, it applies IP mobility in accordance with macromobility procedure so that the terminals with legacy IP stacks have the same degree of mobility as a terminals with mobility aware IP stacks. This suggests the terminal mobility with using context transfer mechanism in discussion at the IETF and a new architecture for terminal mobility in wireless access networks.
In this paper, an enhanced localization algorithm based on double thresholds (LAD) is proposed for localizing narrowband signals in the frequency domain. A simplified LAD method is first studied to reduce the computational complexity of the original LAD method without performance loss. The upper and lower thresholds of the simplified LAD method are directly calculated by running the forward consecutive mean excision algorithm only once. By combining the simplified LAD method and binary morphological operators, the enhanced LAD method is then proposed and its performance is simply discussed. The simulation results verify the correctness of discussion and show that the enhanced LAD method is superior to the LAD with adjacent cluster combining method, especially at low signal-to-noise ratio.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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