본 논문의 목적은 P2P 네트워크 상에서 동적 환경 애플리케이션을 지원하기 위한 MapReduce 의 설계이다. MapReduce는 클라우드컴퓨팅 중에서 대용량 데이터의 병렬처리를 위해서 개발된 소프트웨어 프레임워크이다. P2P 기반 네트워크의 특징은 노드 고장이 언제든지 발생할 수 있으며, 이런 노드 고장을 제어하기 위해 Pastry라는 DHT 라우팅 프로토콜의 사용에 초점을 맞추었다. 본 논문의 결과는 프레임워크가 양호한 계산 효율과 확장성을 유지하는 가운데 P2P 네트워크 시스템의 다양한 애플리케이션에 적용될 수 있음을 보이고 있다. 향후 몇 년 동안은 P2P 네트워크와 병렬 컴퓨팅이 산업과 학계에서 매우 중요한 연구 및 개발 주제로 자리 잡을 것으로 확신한다.
In real time applications, due to their effective cost and small size, wireless networks play an important role in receiving particular data and transmitting it to a base station for analysis, a process that can be easily deployed. Due to various internal and external factors, networks can change dynamically, which impacts the localisation of nodes, delays, routing mechanisms, geographical coverage, cross-layer design, the quality of links, fault detection, and quality of service, among others. Conventional methods were programmed, for static networks which made it difficult for networks to respond dynamically. Here, machine learning strategies can be applied for dynamic networks effecting self-learning and developing tools to react quickly and efficiently, with less human intervention and reprogramming. In this paper, we present a wireless networks survey based on different machine learning algorithms and network lifetime parameters, and include the advantages and drawbacks of such a system. Furthermore, we present learning algorithms and techniques for congestion, synchronisation, energy harvesting, and for scheduling mobile sinks. Finally, we present a statistical evaluation of the survey, the motive for choosing specific techniques to deal with wireless network problems, and a brief discussion on the challenges inherent in this area of research.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3138-3150
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2021
Multimedia services on the Internet are continuously increasing. Accordingly, the demand for a technology for efficiently delivering multimedia traffic is also constantly increasing. The multicast technique, that delivers the same content to several destinations, is constantly being developed. This technique delivers a content from a source to all destinations through the multicast tree. The multicast tree with low cost increases the utilization of network resources. However, the finding of the optimal multicast tree that has the minimum link costs is very difficult and its calculation complexity is the same as the complexity of the Steiner tree calculation which is NP-complete. Therefore, we need an effective way to obtain a multicast tree with low cost and less calculation time on SDN-based smart network platforms. In this paper, we propose a new multicast tree generation algorithm which produces a multicast tree using an agent trained by model-based meta reinforcement learning. Experiments verified that the proposed algorithm generated multicast trees in less time compared with existing approximation algorithms. It produced multicast trees with low cost in a dynamic network environment compared with the previous DQN-based algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1275-1292
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2021
As a fine-grained classification problem, aspect-level sentiment classification predicts the sentiment polarity for different aspects in context. To address this issue, researchers have widely used attention mechanisms to abstract the relationship between context and aspects. Still, it is difficult to effectively obtain a more profound semantic representation, and the strong correlation between local context features and the aspect-based sentiment is rarely considered. In this paper, a hybrid attention capsule network for aspect-level sentiment classification (ABASCap) was proposed. In this model, the multi-head self-attention was improved, and a context mask mechanism based on adjustable context window was proposed, so as to effectively obtain the internal association between aspects and context. Moreover, the dynamic routing algorithm and activation function in capsule network were optimized to meet the task requirements. Finally, sufficient experiments were conducted on three benchmark datasets in different domains. Compared with other baseline models, ABASCap achieved better classification results, and outperformed the state-of-the-art methods in this task after incorporating pre-training BERT.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.119-128
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2024
The moveable ad hoc networks are untrustworthy and susceptible to any intrusion because of their wireless interaction approach. Therefore the information from these networks can be stolen very easily just by introducing the attacker nodes in the system. The straight route extent is calculated with the help of hop count metric. For this purpose, routing protocols are planned. From a number of attacks, the wormhole attack is considered to be the hazardous one. This intrusion is commenced with the help of couple attacker nodes. These nodes make a channel by placing some sensor nodes between transmitter and receiver. The accessible system regards the wormhole intrusions in the absence of intermediary sensor nodes amid target. This mechanism is significant for the areas where the route distance amid transmitter and receiver is two hops merely. This mechanism is not suitable for those scenarios where multi hops are presented amid transmitter and receiver. In the projected study, a new technique is implemented for the recognition and separation of attacker sensor nodes from the network. The wormhole intrusions are triggered with the help of these attacker nodes in the network. The projected scheme is utilized in NS2 and it is depicted by the reproduction outcomes that the projected scheme shows better performance in comparison with existing approaches.
인프라스트럭처(infrastructure) 방식 기반의 무선 네트워크에서는 모든 무선 단말간의 통신이 무선 AP(Access Point)를 통하여 이루어진다. 그러나 무선 단말이 음영지역으로 이동하면 무선 단말과 무선 AP간의 통신이 단절되고, 무선 네트워크 내에 존재하는 다른 무선 단말과의 통신도 단절되는 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서는 기반 통신 시설이 없이도 무선 단말간의 끊김없는 통신을 제공할 수 있는 애드혹(ad hoc) 기반의 무선 네트워크 환경을 고려해야 한다. 이에 본 논문에서는 애드혹 기반의 무선 네트워크 환경에서 홉 간 다중 경로(Hop-by-Hop Multipath)에 전달되는 MAC (Medium Access Control) 프레임의 마감시한을 보장하여 응용 서비스의 품질을 보장할 수 있는 DNSQ-MAC (Dynamic Network State aware Quality of service - Medium Access Control) 기법을 제안하였다. DNSQ-MAC 기법은 애드혹 기반의 무선 네트워크에서 동적으로 변하는 네트워크 상태에 적응하여 서비스 품질을 향상시킨다. Qualnet을 이용한 모의실험을 통해 제안된 기법의 성능을 평가한 결과, DNSQ-MAC 기법은 홉 간 다중 경로에서 전달되는 MAC프레임의 마감시한을 보장하고, MAC계층의 상위 계층인 네트워크 계층에서 동작되는 다양한 라우팅 프로토콜 및 패킷 스케줄러에서도 향상된 서비스 품질을 제공하였다.
모바일 애드 혹 네트워크상에서 DSR, AODV등 대부분의 on demand 라우팅 프로토콜들은 경로 탐색 과정에서 트래픽 로드를 고려하고 있지 않다. 최근 혼잡을 해결하고 트래픽 로트 밸런싱을 이루기 위해서 여러 알고리즘들이 제시되었으나 대부분 경로 탐색과정에서 단순히 대체 경로를 찾거나 혼잡이 발생된 노드를 회피하여 라우팅하는 기법들이었다. 본 논문에서는 이러한 이슈들에 대한 성능을 향상시키기 위해 혼잡이 발생된 노드에서 패킷 버스팅 기법을 사용하여 혼잡을 해결하고자 한다. 패킷 버스팅 기법은 IEEE 802.11e QoS 동작에서 소개되었으며 한번의 채널획득으로 여러 패킷을 보낼 수 있도록 한다. 이로써 혼잡이 발생한 노드는 버퍼링된 패킷을 신속하게 전송할 수 있으며, 병목현상을 막을 수 있다. 또한 정확하고 동적으로 혼잡상태를 결정하기 위하여 두 가지의 임계값을 정의한다. 하나는 인터페이스 큐길이이며, 다른 하나는 버퍼링 시간이다. 마지막으로 실험을 통하여 네트워크 트래픽이 많을 때 제안된 알고리즘이 기존의 일반적인 on demand 프로토콜보다 더 효율적이고 우수한 성능을 가짐을 보인다.
본 논문에서는 네트워크 트래픽 감지 및 이동 에이전트의 이주 노드들에 대한 최적 경로 탐색을 통해 분산 환경에서의 효율적인 작업 처리 능력을 가진 CORBA 기반의 이동 에이전트 모델(CMAM: CORBA-based Mobile Agent Model)을 설계한다. 기존 이동 에이전트 모델은 사용자로부터 다양한 작업을 부여받게 될 경우, 실행모듈 크기의 증가로 인해 네트워크 부하 및 트래픽을 가중시키고, 사용자에 의한 수동적인 호스트(이하 노드) 라우팅 스케줄 지정에 따라 노드 이주 수행 시 많은 트래픽이 발생할 경우, 트래픽으로 인한 많은 노드 순회 검색 시간 비용이 소요된다. 따라서, 본 논문에서는 능동적인 라우팅 스케줄 지정에 따라 특정한 상황에 동적으로 데처하여 에이전트의 이주 신뢰성을 보장하고 최적 경로 탐색을 통해 에이전트의 순회 작업 처리 시간을 최소화할 수 있는 새로운 이동 에이전트 모델을 설계한다. 제안된 모델은 확장된 형태의 MAFFinder를 통해 능동적으로 이주 노드들의 라우팅 스케줄을 지정하고, 에이전트 크기로 인한 네트워크 부하를 감소하기 위해서 CORBA의 분산 객체 형태에 기반하여 에이전트 호출 모듈만을 포함한 이동 에이전트와 작업 실행 모듈을 가진 푸시 에이전트로 분리된다. 또한, 이주 노드의 최적 경로 탐색을 통해 이동 에이전트의 순회 작업 처리시 소요되는 시간을 단축시킬 수 있다.
IEEE 802.11s 무선 메쉬 네트워크에서 분배 서비스를 위한 중심망(Backbond)은 메쉬 포인트들을 무선 링크로 연결하여 구성한 무선 다중 홉 구조를 특징으로 하며 AODV(Adhoc Ondemand Distance Vector)와 같은 무선 다중 홉 라우팅 프로토콜을 사용하여 경로를 설정한다. 통신 중인 단말이 이동으로 인해 새로운 AP(Access Point)를 통해 서비스를 받아야 할 때, 즉 핸드오버 상황에서, 기존 무선 랜 네트워크의 경우 새 AP와 무선 링크를 설정 하는 것만으로 바로 통신을 재개할 수 있지만 메쉬 네트워크는 무선 다중 홉 중심망에서의 경로 설정 과정이 추가로 필요하다. 본 논문은 이러한 경로 설정 지연을 제거하여 무선 메쉬 네트워크를 사용하는 이동 단말에게 끊김 없는 통신 서비스를 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 우리는 GPS 위치 정보를 이용하여 이동 단말의 핸드오버 대상 AP를 예측하고 대상 AP로 하여금 미리 경로를 설정하게 함으로써 지연을 제거하는 방법을 제안한다. 제안한 핸드오버 방법을 특징으로 하는 무선 메쉬 노드들을 임베디드 보드를 이용하여 직접 구현하였고 실험망을 구성하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 제안하는 방법은 경로 설정 지연이 있는 기존 방법에 비해 핸드오버 지연시간은 2.47초에서 0.05초로 줄었고 데이터 손실률을 20~35% 수준에서 0~10% 수준으로 줄어 들었다.
텔레매틱스 서비스 중에서 가장 많이 이용하고 있는 것 중 하나는 출발지와 목적지에 이르는 최단 경로를 찾아 주는 서비스이다 . 현재 보편적으로 사용되고 있는 최단 경로 찾기서비스는 실시간 교통 정보를 고려하지 않는 정적인 최단 경로 알고리즘을 사용하고 있다. 본 연구에서는 실시간 교통 정보를 반영하여 현재 시간으로부터 일정 시간 경과한 후의 교통 정보를 예측하기 위한 방법을 제안하고 예측 결과의 정확성을 평가하기 위해 실시간 데이터를 이용하여 실험하였다. 제안된 방법은 도로 위를 달리는 차량의 평균 속도를 5분 단위로 입력 받아 누적된 데이터를 동일한 시간과 요일별로 분석하여 구한 누적 속도패턴과 칼만 필터 방법을 통합한 것이다 . 제안한 방법은 현재 사용되고 있는 누적 속도 패턴만을 이용한 예측보다 더 정확한 예측 결과를 보여 주었다. 예측된 결과는 동적인 최단 경로를 구하기 위해 사용될 뿐만 아니라교통혼잡이 예측되는 지역을 피하여 여행하도록 정보를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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